Escuchar
La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado múltiples áreas del conocimiento, y la medicina no ha sido la excepción. Desde la automatización de diagnósticos hasta la cirugía robótica, los avances en IA prometen mejorar la eficiencia y precisión de los servicios de salud. Sin embargo, su implementación trae consigo desafíos éticos que no pueden ser ignorados.
Los avances en IA han permitido el desarrollo de sistemas capaces de identificar enfermedades con rapidez y precisión, mejorar el acceso a la salud y optimizar tratamientos médicos. Tecnologías como Mycin, Dendral y Caduceus fueron pioneras en este campo, y hoy contamos con aplicaciones de salud que monitorean signos vitales, dispositivos que previenen caídas y robots que asisten en cirugías.
No obstante, la automatización de procesos deviene en la banallización de la necesaria construcción de la relación médico-paciente que se fundamenta en valores y virtudes como la empatía, la confianza, la transparencia, la honestidad, y otras que no se encuentran presentes en sistemas o desarrollos de I.A. Ante ello, el paciente se convierte en un cúmulo de datos que son identificados y procesados para una posterior remisión a áreas especializadas o bien para arrojar resultados diagnósticos con base en cifras y no en historias reales de personas cuyas circunstancias son importantes para entender su padecimiento y poder ofrecerle opciones de tratamiento que mejoren su calidad de vida.
Otras consideraciones son pertinentes, por ejemplo, ante el aún presente problema de los sesgos algorítmicos que podrían generar falsos positivos o negativos en los diagnósticos, afectando la vida de los pacientes. Además, existe la posibilidad de que practiquen la discriminación por raza, edad, género o nivel socioeconómico en función de las muestras con las que sean alimentados. A pesar de que existebn ya mecanismos de diversificación de datos y estrategias para mitigar la existencia de sesgos algorítmicos, la posibilidad de tomar decisiones equivocas sigue presente.
Otro desafío crucial es la atribución de responsabilidad en caso de errores médicos. Si un diagnóstico automatizado es incorrecto, ¿quién debe asumir la responsabilidad? ¿El programador, el hospital, el fabricante del software, el médico que lo usa? La falta de regulaciones claras podría generar vacíos legales y poner en riesgo la seguridad del paciente.
Por otro lado, el alto costo de la IA en salud podría limitar su accesibilidad a personas que pueden verse altamente beneficadas por los desarrollos pero que no pueden costearlos, profundizando la brecha social entre quienes pueden pagar tratamientos avanzados y quienes quedan excluidos. Sin políticas públicas que fomenten su desarrollo accesible y equitativo, la IA podría convertirse en un privilegio en lugar de un derecho universal.
Existen más consideraciones bioéticas sobre la incorporación de la I.A. en las ciencias de la saludpero algunas recomendaciones para lograr una relación armniosa y benficiosa para todos podrían ser la supervisión humana y de expertos profesionales en todos los procesos y resultados que brinden los sistemas de IA, establecer marcos regulatorios claros y promover la transparencia en el desarrollo de algoritmos médicos, recuperar el sentido trascendente de la relación médico paciente e donde ambos encuentran una vía para su crecimiento y desarrollo personal, impulsar una ciencia abierta y la democratización del conocimiento y de los avances, etc.
En conclusión, la IA debe ser un medio para mejorar de las personas y no un fin en sí misma. La clave está en encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y el respeto a la dignidad y los derechos humanos.
