Page 23 - FAD Octubre 2024
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                       Racó judicial
           Octubre 2024                                                                        Sala de        23 | 23 |
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           ¿Cómo me afecta a mí?                                Entonces, ¿la inteligencia artificial es buena o es
                                                                mala?
           De forma aislada, el data mining inherente a la crea-
           ción de modelos de salud de la población afecta al   Ni buena ni mala sino todo lo contrario. Los siste-
           fisioterapeuta tanto como el precio de las aceitunas   mas de recogida de datos son los que realmente
           en el Consum pero, en conjunto, los sistemas de IA   configuran el alcance de la inteligencia artificial y
           son capaces de modificar el comportamiento clíni-    si va a ser capaz de predecir el futuro. El método
           co de los que se ganan la vida generando políticas   de selección de datos cuenta mucho en el resulta-
           sanitarias de prevención de enfermedad y mante-      do de los datos. Esto es como buscar novio pero
           nimiento de la salud, obviando que estos sistemas    tan solo elegir entre tus ocho primos que viven en
           usen datos de poca calidad, algoritmos ineficaces    el pueblo, el resultado puede ser distinto a si eli-
           y presten poca atención a los derechos de los pa-    gieses mozo casadero en el pueblo de al lado y
           cientes en materia de privacidad en ausencia de      sin  parentesco  directo.  Corrupción  de  sistema  le
           políticas  regulatorias.  Mantener  la  especificidad  y   llamamos a eso y para prevenirlo tanto gobiernos
           sensibilidad de la IA depende directamente de ello.   como instituciones sanitarias se afanan en actuali-
           Dicho en plata: la inteligencia artificial es capaz de   zar los parámetros de recogida de datos, atándole
           generar, por poner un ejemplo, un modelo de pre-     las manos a la IA cada vez un poco más porque, de
           vención de enfermedad en el que el entrenador fí-    otra forma, sería el triunfo de Skynet y tendríamos
           sico recomienda ejercicio a una población y, a partir   Terminators caminando por la valenciana Plaza de
           de ahí, traza una hoja de ruta para que médicos re-  la Virgen calcinando falleras.
           habilitadores,  oncólogos,  traumatólogos,  médicos
           de familia y otras faunas de estetoscopio en ristre   Así pues, ¿leo el artículo o me echo una siesta?
           se suban al carro apoyados en estas predicciones,
           pasándose por el arco del triunfo que son los fisio-  Lo puedes leer para darte cuenta de quién toma
           terapeutas quienes están mucho mejor capacitados     las decisiones en materia de salud mundial y de
           para prescribir ejercicio terapéutico, los riesgos in-  que, a la hora de la verdad, gobiernos e institucio-
           herentes a recomendar ejercicio a pacientes y la ne-  nes sanitarias confían en la inteligencia artificial (ya
           cesidad de regular el acceso a información sanitaria   confiaban en ella desde antes que Facebook diese
           por parte de no sanitarios; todo esto se la trae al   sus primeros pasos) para decidir cuántas vacunas
           pairo a la IA, lo suyo es recoger datos y predecir re-  almacenar, si el contagio va a detenerse a la altura
           sultados. Visto así, el método de recogida de datos   de Sagunto o si el paso de vehículos por los cen-
           de los sistemas de inteligencia artificial nos afecta a   tros urbanos tiene un efecto directo sobre la apari-
           todos los fisioterapeutas bastante más que el precio   ción de cáncer de pulmón.
           de los mejillones en escabeche.
                                                                Como en todo lo demás, nos gobiernan la salud a
                                                                base de algoritmo.









                                                                  Huang T., Xu H., Wang H.,  et al., (2023). Artificial
                                                                  intelligence for medicine: Progress, challenges, and
                                                                  perspectives. The Innovation Medicine 1(2), 100030.
                                                                  https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2023.100030
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