La Ética de la IA en la Salud

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Este artículo presenta una revisión de mapeo de la literatura sobre la ética de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica. El objetivo de esta revisión es resumir los debates actuales e identificar preguntas abiertas para futuras investigaciones. Se realizaron búsquedas en cinco bases de datos bibliográficas para respaldar la siguiente pregunta de investigación: ¿cómo se pueden clasificar los principales riesgos éticos presentados por AI-salud, y qué problemas deben considerar los encargados de formular políticas, los reguladores y los desarrolladores para ser éticamente conscientes? Se llevaron a cabo una serie de etapas de detección, por ejemplo, la eliminación de artículos que se centraron en la salud digital en general (por ejemplo, intercambio de datos, acceso a datos, privacidad de datos, vigilancia / empujones, consentimiento, propiedad de los datos de salud, evidencia de eficacia). total de 156 artículos que se incluyeron en la revisión.

Encontramos que los problemas éticos pueden ser (a) epistémicos, relacionados con evidencia equivocada, no concluyente o inescrutable; (b) normativa, relacionada con resultados injustos y efectivos transformadores; o (c) relacionado con la trazabilidad. Además, encontramos que estos problemas éticos surgen en seis niveles de abstracción: individual, interpersonal, grupal, institucional y social o sectorial. Finalmente, describimos una serie de consideraciones para los encargados de formular políticas y los reguladores, mapeándolos con la literatura existente y clasificándolos como epistémicos, normativos o relacionados con la trazabilidad y en el nivel relevante de abstracción. Nuestro objetivo es informar a los formuladores de políticas, reguladores y desarrolladores de lo que deben considerar para permitir que los sistemas de salud y atención capitalicen la doble ventaja de la IA ética; maximizando las oportunidades para reducir costos, mejorar la atención y mejorar la eficiencia de los sistemas de salud y atención, evitando de manera proactiva los posibles daños. Argumentamos que si no se toman medidas rápidamente a este respecto, podría ocurrir un nuevo "invierno de IA" debido a los efectos escalofriantes relacionados con una pérdida de confianza pública en los beneficios de la IA para la atención médica.


Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial  y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn). 

Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.

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