Inteligencia artificial en medicina.Reflexiones éticas desde el pensamiento de Edmund Pellegrino

Summary

El video aborda las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial en la medicina, destacando su creciente papel en la predicción de resultados, diagnóstico y decisiones terapéuticas. Se presenta el concepto de 'medicina 4P', que engloba un enfoque personalizado, preventivo, participativo y predictivo. Sin embargo, también se advierten desafíos éticos como la dependencia de algoritmos que pueden reducir al paciente a datos cuantitativos. Se reflexiona sobre la responsabilidad médica y la importancia de un enfoque ético centrado en el bien del paciente, con un énfasis en la transparencia y la confianza en los procesos médicos.

Takeaways

• 🤖 La inteligencia artificial (IA) en medicina ha ganado protagonismo desde 1980, especialmente en los últimos años, con la creación de grupos dedicados a su estudio en el ámbito de la salud.
• 📊 El modelo médico conocido como medicina 4P (personalizada, preventiva, participativa y predictiva) se basa en la aplicación de IA, contribuyendo a mejorar diagnósticos y decisiones terapéuticas.
• ⚖️ El uso de IA en medicina plantea importantes interrogantes éticos, como la seguridad en la aplicación de algoritmos y las decisiones que puedan contradecir los valores éticos de los profesionales.
• 🧠 Muchos problemas éticos relacionados con la IA se consideran desde un punto de vista técnico, enfocados en el diseño, entrenamiento y funcionamiento de los algoritmos, perteneciendo al ámbito de la informática.
• 👩‍⚕️ La reflexión ética en el uso de la IA debe centrarse en el sujeto que actúa, es decir, el médico o profesional de salud, quien utiliza esta tecnología para el bienestar del paciente.
• 👥 La medicina, según el pensamiento ético de Edmund Pellegrino, es una relación interpersonal de curación que tiene como fin el bien del paciente, y la IA debe respetar esta relación.
• 🩺 Un desafío ético clave es no reducir al paciente a variables cuantitativas generadas por algoritmos, pues esto podría afectar negativamente el juicio clínico y llevar a decisiones injustas.
• 📉 La falta de transparencia en los algoritmos de IA, conocida como la ‘caja negra’, puede desafiar la confianza del paciente y del médico, siendo crucial desarrollar IA explicable.
• 🚨 Se recomienda aplicar el principio de precaución con los algoritmos de IA cuando no se tenga certeza sobre su seguridad o eficacia, y considerar la validación clínica como un factor clave.
• ⚖️ El tema de la responsabilidad en caso de errores en la aplicación de IA es muy debatido, pero en última instancia, el profesional de salud tiene la responsabilidad sobre el tratamiento del paciente.

Q & A

¿Qué es la medicina 4P mencionada en el texto?

La medicina 4P se refiere a un modelo médico basado en Inteligencia Artificial, cuyo enfoque es la medicina personalizada, preventiva, participativa y predictiva.

¿Cuáles son los beneficios de la Inteligencia Artificial en medicina según el texto?

La Inteligencia Artificial en medicina ayuda en la predicción de resultados, el diagnóstico y la toma de decisiones terapéuticas, contribuyendo a un nuevo modelo médico más eficiente.

¿Qué retos éticos plantea el uso de Inteligencia Artificial en medicina?

Entre los retos éticos están la seguridad de los algoritmos, la transparencia en sus resultados, el conflicto con los valores éticos de los profesionales de salud, y la responsabilidad en caso de errores.

¿Qué es la 'caja negra' y cómo afecta la confianza en la IA médica?

La 'caja negra' se refiere a la opacidad de las redes neuronales que hacen difícil explicar por qué un algoritmo da ciertos resultados, lo que afecta la confianza en la toma de decisiones basadas en IA.

¿Qué implica el concepto de Inteligencia Artificial explicable en el contexto médico?

La Inteligencia Artificial explicable busca mejorar la transparencia de los algoritmos para que los médicos puedan comprender y justificar las decisiones basadas en IA.

¿Por qué es importante no reducir al paciente a variables cuantitativas en medicina, según el texto?

Reducir al paciente solo a datos cuantitativos puede llevar a decisiones clínicas erróneas, ya que no se tienen en cuenta aspectos cualitativos y contextuales importantes para el tratamiento.

¿Qué perspectiva sobre la enfermedad adopta Edmund Pellegrino según el texto?

Edmund Pellegrino adopta una perspectiva fenomenológica y personalista de la enfermedad, considerando al paciente en su totalidad y no solo desde el modelo médico naturalista.

¿Cómo afecta la toma de decisiones compartidas en el uso de algoritmos en medicina?

Los algoritmos deben ser vistos como herramientas orientativas para apoyar el juicio clínico, no para sustituirlo. La toma de decisiones debe seguir siendo un proceso compartido entre médico y paciente.

¿Quién es responsable en caso de daño al paciente por el uso de un algoritmo de IA?

La responsabilidad última recae en el profesional de salud, aunque también se discute la posibilidad de decisiones compartidas con la institución médica y otros actores.

¿Qué crítica se hace al uso exclusivo de algoritmos en la toma de decisiones médicas?

Se critica que confiar exclusivamente en los algoritmos puede llevar a una injusticia epistémica, dado que no consideran el contexto completo del paciente y pueden tener sesgos en su programación.