¿Puede la IA Reducir las Disparidades en la Salud? Ejecutivos de Salud Debaten

La IA ha sido el tema central de la industria de la salud, generando entusiasmo por su potencial para mejorar la atención al paciente, así como preocupación por la necesidad de implementarla éticamente. Pero ¿tiene la tecnología el potencial de reducir las disparidades en salud?

Esa fue la pregunta planteada durante un debate en la conferencia Reuters Total Health celebrada en Chicago el miércoles. El debate fue entre Anil Saldanha, director de innovación de Rush University System for Health, y Rebecca Kaul, PhD, vicepresidenta senior y jefa de innovación digital y transformación en Northwell Health.

Saldanha dijo que tiene una visión negativa sobre el tema, afirmando que la IA aún no está lista para reducir las disparidades en salud.

“En mi opinión, va a amplificar por un tiempo”, argumentó Saldanha. “Y no tengo un marco de tiempo en el que se igualará o mejorará. La razón no tiene nada que ver con la IA. En general, desde una perspectiva de la industria, seguimos luchando por llevar equidad en salud a nuestras comunidades en todo lo que hacemos en el sector de la salud. Así que el trabajo no está completo, y ahora introducimos este nuevo paradigma llamado IA. Si bien la IA puede traer mejoras en la eficiencia, la IA no está ahí para reemplazar a tu médico, por ejemplo. Así que de ninguna manera siento que esté ahí para ayudar con la equidad en salud en este momento.”

Mientras tanto, Kaul argumentó que lo que importa es cómo las personas usan la IA, y ella cree que las personas la van a usar de una forma ética y que cerrará las disparidades.

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“Creo que, fundamentalmente, somos profesionales de la salud”, dijo. “Nos acercamos con una perspectiva de ‘no hacer daño, hacer el bien’. … Puede cerrar las brechas en términos de brindar un mayor acceso a la atención, ya sea a través de la información para personas que quizás no tengan acceso en persona a la atención médica. Pueden comenzar a comprender más sobre sus condiciones de salud utilizando la IA. Puede brindar a los médicos que se encuentran en comunidades rurales acceso a especialistas.”

Agregó que la tecnología puede hacer que la atención sea más personalizada y reducir las barreras del idioma. Afirmó que la IA tiene la capacidad de traducir a más de 80 idiomas.

Saldanha se defendió, diciendo que la integridad de los datos es un desafío importante en la industria de la salud y que la IA “solo es tan buena como los datos en los que se entrena”. Cuando la IA no ha sido alimentada con los datos correctos, la industria no puede esperar usarla para resolver disparidades, argumentó.

Kaul respondió que saber que los conjuntos de datos a menudo tienen sesgos “nos permite entrenar los modelos, modificar los modelos para eliminar ese sesgo, y también luego encontrar conjuntos de datos para alimentarlo e introducir el tipo de diversidad en los datos con fines de entrenamiento.”

En los argumentos de cierre, Saldanha enfatizó que no cree que la IA vaya a ayudar con las disparidades que tiene la atención médica. Dio el ejemplo de un programa utilizado en Chicago llamado ShotSpotter, que utiliza sensores para detectar disparos. El programa fue recientemente descontinuado, aunque hay esfuerzos para mantenerlo en su lugar, según Block Club Chicago.

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“La crítica de este programa es que se despliega inevitablemente en comunidades de color y vecindarios con más disparidades”, dijo. “Los defensores dicen que puede ayudar con la violencia armada y la prevención. El veredicto todavía está pendiente.”

Kaul argumentó que no se trata de si la IA está lista para reducir las disparidades, sino de si las organizaciones de atención médica están listas para utilizar la tecnología para cerrar las brechas.

“Todos los signos que veo tanto en mi propia organización como en el mercado serían un rotundo sí”, dijo. “Hay mucha discusión sobre el uso ético de la IA. Muchos de los casos de uso que se presentan son sobre igualar las disparidades. Estamos viendo modelos de gobernanza para asegurarnos de que no haya cosas malas no intencionales en ninguno de los casos de uso que la gente está presentando.”

La audiencia parecía estar mayormente de acuerdo con Kaul. En una encuesta compartida al final del debate, el 47% de la audiencia dijo que creen que la IA tiene en cierta medida el potencial de reducir las disparidades, mientras que el 42% dijo que lo hace significativamente. Otro 11% dijo “no, no realmente.”

Foto: Sylverarts, Getty Images