La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas

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En esta sección explicaremos algunas de las más importantes:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">1.Finanzas: Usado en la banca para organizar operaciones o inversiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">1</a> y para detectar movimientos anormales que posteriormente serán estudiados por humanos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">2</a>.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">2.Industria<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">3</a>: La robótica se está utilizando en cadenas de montaje, movilización de grandes cargas, realización de tareas peligrosas o en condiciones incompatibles con la vida humana.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">3.Domótica: Aplicación de la robótica y la IA a los electrodomésticos. Actualmente el adjetivo «inteligente» o el prefijo inglés smart lo vamos encontrando cada vez más frecuentemente en lavadoras, lavavajillas, relojes, bombillas, aparatos de aire acondicionado o televisores. De esta manera los electrodomésticos son capaces de aprender patrones de uso por parte de las personas que los utilizan (sugerir programas de televisión dependiendo del usuario y la hora del día) o comportarse dependiendo de las condiciones (selección automática de programas de lavado dependiendo de la carga de la lavadora o lavavajillas). Hasta llegar a casas inteligentes integrales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">4</a>.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020">4.Conducción autónoma de vehículos: En los últimos años se han desarrollado sensores en los automóviles que detectan un cambio de carril, agotamiento del conductor, velocidad, distancia, objetos o personas en el trayecto de impacto o selecciones de la ruta más óptima dependiendo de las condiciones del tráfico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">5</a>. Ya es casi un estándar en los coches el sistema de aparcamiento automático y en breve dispondremos de forma habitual de sistemas de conducción autónoma sin concurso humano.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025">5.Mercadotecnia: Las tendencias del mercado, el análisis de las características del mismo, el comportamiento de los compradores puede ser simulado en modelos matemáticos que se aproximan mucho a la realidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">6</a>. Amazon®, Microsoft®, Google® y los otros gigantes tecnológicos utilizan la IA para analizar nuestros gustos y recomendarnos objetos que puedan interesarnos a través de lo que se denomina publicidad personalizada.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030">6.Distribución de recursos: El dimensionamiento de las plantillas de los trabajadores dependiendo de la cantidad de trabajo previsto, es otra de las aplicaciones de la IA. La policía está usando el sistema PredPol®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">7</a> en varias ciudades de EE. UU. para predecir el número y tipo de delitos, y poder distribuir de manera eficaz los efectivos.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035">7.Reconocimiento facial: Mediante técnicas inteligentes de reconocimiento facial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">8</a> se desarrollan numerosos proyectos relacionados con publicidad directa personalizada, seguridad o identificación personal.</li></ul>Aplicaciones en medicinaRecientemente la IA ha comenzado a incorporarse a la medicina para mejorar la atención al paciente al acelerar los procesos y lograr una mayor precisión diagnóstica, abriendo el camino para brindar una mejor atención médica en general. Las imágenes radiológicas, las preparaciones de anatomía patológica y los registros médicos electrónicos de los pacientes se están evaluando mediante aprendizaje automático ayudando en el proceso de diagnóstico y tratamiento de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">9</a>.De esta manera existen proyectos en la actualidad dedicados a explorar las aplicaciones de la IA en todas las facetas sanitarias: asistencial (prevención de enfermedades, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de pacientes), docente o formación continuada, investigadora y gestora. A continuación se comentan algunos ejemplos concretos en las diferentes áreas de aplicación sanitaria.Asistencial<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040">1.Prevención de enfermedades y diagnóstico precoz: Existen algoritmos informáticos que son capaces de contribuir a la prevención del cáncer de cérvix con alta precisión, ya sea a través de aplicación de software de machine learning en la identificación del virus del papiloma humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">10</a> o de células con transformaciones oncogénicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">11</a>. Otros numerosos estudios se están realizando para ofrecer un diagnóstico precoz a través del uso de este tipo de algoritmos en el cáncer de útero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">12</a>, cabeza y cuello<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">13</a>, próstata<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335">14</a> o piel<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340">15</a>, ya sea a través de la aplicación de este tipo de software a la identificación de proteínas, a técnicas de imagen o a imágenes fotográficas identificando patrones de repetición.También se han desarrollado programas para la detección precoz de cardiopatías ocultas a partir de registros electrocardiográficos digitalizados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">16</a>, diabetes mellitus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">17</a> y sistemas inteligentes que siguen el paradigma del Razonamiento Basado en Casos (Case-Based Reasoning [CBR]) para solucionar problemas actuales mediante la información que tenemos de problemas similares ocurridos anteriormente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355">18</a> como el sistema InNoCBR, para la detección y clasificación de casos de infección nosocomial, implantado desde 2013 en el Complexo Hospitalario Universitario de Ourense (CHUO) y desde 2018 extendido a más centros de la comunidad autónoma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360">19</a>. Sobre el contenido de mensajes publicados en redes sociales también se pueden generar algoritmos que predicen el riesgo de psicopatologías. Se están desarrollando estudios sobre contenido de publicaciones y su relación con procesos psicológicos como el riesgo de depresión según los contenidos de las redes sociales como Twitter®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365">20</a> o Instagram®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370">21</a>. A través de la interpretación de datos que registran nuestros movimientos (a través de sensores en nuestro teléfono móvil, reloj inteligente u otros dispositivos) se pueden identificar patrones que sugieran progresión de la enfermedad de Parkinson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375">22</a>.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045">2.Diagnóstico: Existen muchos programas informáticos de apoyo y ayuda al diagnóstico que han ido mejorando su aprendizaje a través de su uso repetido y continuado. Actualmente existen diferentes tipos de software que se pueden aplicar a diferentes grupos de enfermedades como MYCIN/MYCIN II para enfermedades infecciosas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380">23</a>, CASNET para oftalmología, PIP para enfermedades renales o Al/RHEUM para enfermedades reumatológicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385">24</a>. La empresa FDNA a través de su software de reconocimiento facial Face2Gene® es capaz de apoyar o sospechar el diagnóstico de más de 8.000 enfermedades raras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390">25</a>, con un reciente ensayo clínico desarrollado en Japón con buenos resultados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395">26</a>. En el campo del procesamiento y la interpretación de imágenes para el diagnóstico, la IA ofrece algoritmos que mejoran la calidad y la precisión del diagnóstico ya que los métodos de IA son excelentes para reconocer automáticamente patrones complejos en los datos de imágenes, elimina ruido en las imágenes ofreciendo una mayor calidad y permite establecer modelos tridimensionales a partir de imágenes de pacientes concretos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400">27</a>. Investigadores de IBM publicaron una investigación en torno a un nuevo modelo de IA que puede predecir el desarrollo del cáncer de mama maligno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405">28</a>, con tasas comparables a las de los radiólogos humanos. Este algoritmo aprende y toma decisiones tanto de datos de imágenes como del historial de la paciente, pudo predecir correctamente el desarrollo del cáncer de mama en el 87% de los casos analizados, y también pudo interpretar el 77% de los casos no cancerosos. Este modelo podría algún día ayudar a los radiólogos a confirmar o negar casos positivos de cáncer de mama. Si bien los falsos positivos pueden causar una enorme cantidad de estrés y ansiedad indebidos, los falsos negativos a menudo pueden obstaculizar la detección temprana y el tratamiento posterior de un cáncer. Cuando se puso a prueba frente a 71 casos diferentes que los radiólogos habían determinado originalmente como «no malignos», pero que finalmente terminaron siendo diagnosticados con cáncer de mama dentro del año, el sistema de IA pudo identificar correctamente el cáncer de mama en el 48% de las personas (48% de los 71 casos), que de lo contrario no se habrían detectado.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050">3.Tratamiento: Combinando diferentes aplicaciones tecnológicas como localización GPS, IA, sensores corporales en tejidos inteligentes o complementos de vestido podemos predecir comportamientos o actividades de personas mayores que viven solas pudiendo mejorar su autonomía. No obstante, existen importantes consideraciones éticas a este respecto por el conflicto existente entre la tranquilidad de los familiares y los cuidadores, y la autonomía, privacidad, dignidad y consentimiento de los ancianos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410">29</a>. La IA también se puede aplicar para predecir reacciones adversas de tratamientos médicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415">30</a> o el grado de cumplimentación del tratamiento por parte de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420">31</a>. Se ha utilizado el procesamiento de lenguaje natural para identificar palabras y frases en informes clínicos que predijeron la fuga anastomótica después de resecciones colorrectales. Muchas de sus predicciones reflejaban el conocimiento clínico que tendría un cirujano, pero este algoritmo también fue capaz de ajustar frases que describen a los pacientes (por ejemplo, irritado, cansado) en el primer día del postoperatorio para lograr predicciones con una sensibilidad del 100% y una especificidad del 72%<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425">32</a>. El uso de los robots quirúrgicos, visto anteriormente, es una realidad cotidiana en nuestro medio, sobre todo en cirugía prostática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430">33</a>, colorrectal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0435">34</a> o pancreática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440">35</a> al considerarse un método menos invasivo. Además de los desarrollos comerciales existentes, se están desarrollando sistemas de asistencia robótica en cirugía de código abierto como el sistema Raven II que será probado en diferentes universidades estadounidenses<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445">36</a>.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055">4.Seguimiento, soporte y monitorización: Muchos asistentes robóticos dotados de sistemas de IA con aplicaciones en salud están desarrollándose en la actualidad fundamentalmente en funciones de información, comunicación y acompañamiento de personas. Normalmente están dotados de un sistema de cámara (permiten moverse en el espacio e incluso detectar emociones a través del reconocimiento facial), sistemas de movilidad, sistemas de escucha e interpretación de voz y otras funciones mecánicas. Pillo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450">37</a> es un robot alejado de formas humanoides que una vez programado es capaz de reconocer nuestra voz, nuestra cara y ofrecernos la medicación a la hora correcta. Las medicinas se cargan en un compartimento específico donde se mantienen en perfecto estado de conservación, es capaz de reconocer la medicación prescrita a cada miembro de la familia y responder a sencillas preguntas sobre alimentación y ejercicio. Almacena algunas variables en salud sobre cada uno de los miembros de la familia (peso, talla, niveles de glucemia y colesterol, tensión arterial…). Además de reconocer a cada una de las personas y poder ofrecerles la medicación correspondiente sin equivocarse abre caminos de futuro:</li></ul><ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060">?Una vez que se haya adelantado en el reconocimiento facial e interpretación de gestos podría establecer comunicación con dispositivos de asistencia domiciliaria urgente y videoconferencias ante situaciones de alerta de salud de la persona a quien cuida.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065">?Podría ser un sistema de comunicación automática con dispositivos sociosanitarios.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070">?Podría ser un entrenador en habilidades y ejercicios de rehabilitación física o mental.</li></ul>Docencia y formación continuadaEn casos de docencia con información compleja, que requiere entrenamiento de habilidades, y cuya ejecución tiene trascendencia social (como es el caso de la formación en las ciencias de la salud), la IA puede ofrecernos numerosas ventajas formativas ya que, a través de sus diferentes subcampos (como el aprendizaje automático, la lógica difusa o la interpretación del lenguaje natural) o aplicaciones, puede<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455">38</a>:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075">1.Crear escenarios virtuales de entrenamiento o aprendizaje que simulan una intervención real con gran realismo sin riesgo. Pueden ser de gran ayuda en simulación de cirugías ya sea para el aprendizaje de estudiantes o residentes, ya que la capa de IA se establece como un entrenador o mentor docente que interactúa con lo utilizado a través de la realidad virtual y/o aumentada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0460">39</a>. También tiene aplicación en el entrenamiento para evacuación o rescate en grandes catástrofes priorizando las acciones a realizar o entrenamientos en habilidades de diagnóstico o comunicación con el paciente.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080">2.Evaluación del progreso del estudiante. Ajustando las pruebas sucesivas a los logros alcanzados de forma previa.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0085">3.Generar parámetros reales y no subjetivos por parte del examinador que determinen los niveles de aptitud de los alumnos.</li></ul>InvestigaciónCuando hablamos de la aportación de la IA a la investigación lo hacemos desde una doble perspectiva:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0025"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0090">1.La mayoría de los subcampos de la IA aplicados a la medicina están en fase de investigación en sí mismos. En la actualidad hay en marcha numerosos estudios, la mayoría ensayos clínicos, que intentan buscar pruebas de la utilidad de la aplicación de la IA en salud. La mayoría de las grandes empresas de software y comunicación están trabajando de manera conjunta con diferentes universidades para la utilización de terminales y software específico en el seguimiento y control de numerosas enfermedades y procesos. Por ejemplo, la empresa Apple® desarrolla estudios relacionados con el seguimiento de pacientes con traumatismos craneoencefálicos (NYU Langone Medical Center), melanoma (Universidad de Salud y Ciencias de Oregón), depresión posparto (Universidad de Carolina del Norte y el Instituto Nacional de la Salud Mental) o trastornos del sueño (Universidad de California en San Diego y Asociación Americana de la Apnea del Sueño)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0465">40</a>. Google® está participando de manera activa en numerosos proyectos de investigación relacionados con especialidades tan diversas como la oftalmología<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470">41</a> o la oncología<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0535">42</a>, pero relacionados con la búsqueda de patrones repetidos. Amazon® y Microsoft® también están invirtiendo en salud asociadas a la industria farmacéutica y empresas de inversión<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0540">43</a> e incluso la primera de ellas se ha convertido en su propio proveedor de salud para sus trabajadores a través de AmazonCare®<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545">44</a>.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0095">2.Muchas investigaciones biomédicas se ven claramente beneficiadas por la IA, ya que su aplicación genera una reducción en los costes y facilita la obtención y gestión de datos a través de modelos semánticos y relaciones entre variables desde una perspectiva diferente a la de la estadística clásica. La lógica difusa se está aplicando a investigaciones dentro del ámbito de la salud y está aportando nuevas visiones en el campo de creación de modelos de expansión de enfermedades infecciosas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0490">45</a>, sistemas expertos para el diagnóstico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0495">46</a> o respuestas a tratamientos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0500">47</a>.</li></ul>GestiónLa gestión de recursos materiales y humanos también se puede beneficiar de la IA ya que al examinar grandes cantidades de datos procedentes de registros históricos se ayuda a prever los recursos necesarios en una situación concreta de manera que se optimiza el rendimiento, se impulsa la productividad y se mejora el uso de los recursos disponibles<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0505">48</a>. Por ejemplo, en un servicio determinado se puede establecer cuál es la plantilla óptima a partir de múltiples variables de las cuales el propio sistema va aprendiendo su ponderación (día de la semana, franja horaria, retransmisión simultánea de eventos deportivos o tiempo atmosférico).Partes de la IA como la lógica difusa (que permite clasificar eventos que hasta ahora eran difícilmente clasificables) o la comprensión por parte de las máquinas del lenguaje natural humano pueden mejorar la clasificación de información o documentos. Así es posible que una red neuronal sea capaz de interpretar palabras que determinen mayor o menor confidencialidad del contenido de un texto y generar diferentes perfiles de acceso al mismo.Implicaciones éticasLa automatización y la inclusión de los robots y las máquinas en general en la toma de decisiones que afectan a los seres humanos conllevan una serie de consideraciones éticas de gran importancia. Por un lado, la capacidad de cálculo por parte de las máquinas es mucho más rápida y precisa que la humana, pero existen variables no numéricas relacionadas con aspectos no tangibles que las máquinas aún no son capaces de incluirlas en sus procesos de decisión.Tener robots que realizan tareas mecánicas en situaciones de gran riesgo para los seres humanos (entornos contaminados biológicamente o de gran toxicidad, desactivación de explosivos, reparaciones en entornos incompatibles con la vida humana como grandes profundidades o medición de variables en situaciones extremas como el viento en un huracán) suponen una ventaja considerable para la sociedad.Los robots que realizan actividades cotidianas y repetitivas (realización de cientos de tests analíticos de laboratorio) suponen una descarga de tareas para el ser humano, pero esto puede provocar la desaparición de puestos de trabajo.Disponer de robots que realizan tareas complejas para la toma de decisiones (por ejemplo, diagnósticos) tiene unas implicaciones éticas de gran importancia. La Unión Europea ha elaborado una guía de consideraciones éticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0510">49</a> en la que se proponen 3 principios básicos para conseguir una IA fiable:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0030"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0100">1.Asegurarse de que la IA esté centrada en el ser humano: La IA se debe desarrollar, implementar y utilizar con un «propósito ético», fundamentado y que refleje los derechos fundamentales, los valores sociales y los principios éticos de la Beneficencia (hacer el bien), Maleficencia (no hacer daño), Autonomía de los seres humanos, Justicia y Explicabilidad.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0105">2.Confiar en los derechos fundamentales, principios éticos y valores para evaluar prospectivamente los posibles efectos de la IA en los seres humanos y el bien común. Prestar especial atención a las situaciones que involucran a los grupos más vulnerables, como niños, personas con discapacidades o minorías, o situaciones con asimetrías de poder o información, como entre empleadores y empleados, o empresas y consumidores.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0110">3.Reconocer y tener en cuenta el hecho de que, si bien aporta beneficios sustanciales a los individuos y a la sociedad, la IA también puede tener un impacto negativo. Permanecer atento a las áreas de preocupación crítica.</li></ul>Para asegurar estos principios se han elaborado una serie de recomendaciones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>Además de la gran importancia de tener una normativa ética en la creación, desarrollo, implementación y evaluación de sistemas de IA hay otro proceso clave en este sentido.La mayoría de sistemas de IA se basan en técnicas de aprendizaje automático a través de grandes colecciones de datos. Por lo tanto, una posible manera de generar sesgos en la toma de decisiones de la IA puede tener en la recopilación y selección de datos de entrenamiento. Si los datos de capacitación no son lo suficientemente inclusivos y equilibrados, el sistema podría aprender a tomar decisiones injustas, por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial son más fiables en varones blancos que en mujeres negras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0515">50</a> hecho que se está corrigiendo gracias al Gender Shades Projetc<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0520">51</a>.La clave no es si existe algún sesgo; sino si el sesgo creado por los datos, las preguntas y las prioridades o los valores es moralmente neutro. Si es así, entonces el resultado será equitativo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0525">52</a>.En EE. UU. el Instituto Future of Life ha desarrollado los Principios de Inteligencia Artificial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0530">53</a> en Asilomar (Monterrey, California) a través de una conferencia con un amplio panel de expertos en robótica, físicos, economistas, filósofos y otros expertos en sus áreas en enero de 2017 donde se ha generado un consenso en 23 recomendaciones (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>FinanciaciónEste artículo no ha recibido ningún tipo de ayuda o financiación de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:9 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1436346" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0005" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1311217" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1436345" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:1 [ 0 => array:1 [ "identificador" => "abst0010" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1311216" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Importancia actual" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Aplicaciones en medicina" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Asistencial" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Docencia y formación continuada" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Investigación" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Gestión" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Implicaciones éticas" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Financiación" ] 8 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1311217" "palabras" => array:6 [ 0 => "Inteligencia artificial" 1 => "IA" 2 => "medicina" 3 => "salud" 4 => "robótica" 5 => "BigData" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1311216" "palabras" => array:6 [ 0 => "Artificial intelligence" 1 => "AI" 2 => "medicine" 3 => "health" 4 => "robotics" 5 => "Big Data" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "La tecnología y la medicina siguen un camino paralelo durante las últimas décadas. Los avances tecnológicos van modificando el concepto de salud y las necesidades sanitarias están influyendo en el desarrollo de la tecnología.La inteligencia artificial (IA) está formada por una serie de algoritmos lógicos suficientemente entrenados a partir de los cuales las máquinas son capaces de tomar decisiones para casos concretos a partir de normas generales.Esta tecnología tiene aplicaciones en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con una evaluación pronóstica individualizada de los mismos.Además,si combinamos esta tecnología con la robótica, podemos crear máquinas inteligentes que hagan propuestas diagnósticas o que sean mucho más eficientes en su trabajo.Por lo tanto la IA va a ser una tecnología presente en nuestro trabajo cotidiano a través de máquinas o programas informáticos, que de manera más o menos transparente para el usuario, van a ir siendo una realidad cotidiana en los procesos sanitarios. Los profesionales sanitarios tenemos que conocer esta tecnología, sus ventajas y sus inconvenientes, porque va a ser una parte integral de nuestro trabajo.En estos dos artículos pretendemos dar una visión básica de esta tecnología adaptada a los médicos con un repaso de su historia y evolución, de sus aplicaciones reales en el momento actual y una visión de un futuro en el que la IA y el Big Data van a conformar la medicina personalizada que caracterizará al siglo XXI." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "Technology and medicine follow a parallel path during the last decades. Technological advances are changing the concept of health and health needs are influencing the development of technology.Artificial intelligence (AI) is made up of a series of sufficiently trained logical algorithms from which machines are capable of making decisions for specific cases based on general rules.This technology has applications in the diagnosis and follow-up of patients with an individualized prognostic evaluation of them.Furthermore, if we combine this technology with robotics, we can create intelligent machines that make more efficient diagnostic proposals in their work.Therefore, AI is going to be a technology present in our daily work through machines or computer programs, which in a more or less transparent way for the user, will become a daily reality in health processes. Health professionals have to know this technology, its advantages and disadvantages, because it will be an integral part of our work.In these two articles we intend to give a basic vision of this technology adapted to doctors with a review of its history and evolution, its real applications at the present time and a vision of a future in which AI and Big Data will shape the personalized medicine that will characterize the 21st century." ] ] "multimedia" => array:2 [ 0 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "IA: inteligencia artificial." 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Hacer que la IA confiable sea parte de la cultura de la organización, y brindar información a las partes interesadas sobre la implementación, el diseño y el uso de los sistemas de IA. La IA confiable también se puede incluir en deontología o códigos de conducta de las organizaciones.5. Asegurar la participación e inclusión de las partes interesadas en el diseño y desarrollo del sistema de IA. Además, asegure la diversidad al configurar los equipos que desarrollan, implementan y prueban el producto.6. Prever formación y educación y asegurarse de que los directivos, desarrolladores, usuarios y empleadores conozcan y estén capacitados en IA confiable.7. Esforzarse por facilitar la auditabilidad de sistemas de IA, particularmente en contextos o situaciones críticas.8. Considerar la posible existencia de conflictos entre diferentes objetivos (la transparencia puede abrir la puerta al mal uso; identificar y corregir sesgos puede contrastar con las protecciones de privacidad). Comunicar y documentar estas compensaciones.9. Fomentar la investigación y la innovación para promover el cumplimiento de los requisitos para la IA confiable. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2470889.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Recomendaciones del High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. Draft Ethics Guidelines for Trustworthy AI. European Commission" ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "IA: inteligencia artificial." 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Cultura de la investigación: debe fomentarse una cultura de cooperación, confianza y transparencia entre los investigadores y desarrolladores de IA.5. Evitar las carreras: los equipos que desarrollan sistemas de inteligencia artificial deben cooperar activamente para evitar el recorte de las normas de seguridad. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ética y valores1. Seguridad: los sistemas de IA deben ser seguros de manera verificable durante toda su vida operativa.2. Transparencia de fallos: si un sistema de IA causa daño, debería ser posible determinar la causa.3. Transparencia judicial: cualquier participación de un sistema autónomo en la toma de decisiones judiciales debe proporcionar una explicación satisfactoria auditable por una autoridad humana competente.4. Responsabilidad de los diseñadores y constructores de sistemas de IA avanzados como partes interesadas en las implicaciones éticas de su uso y uso indebido.5. Alineación del valor de los sistemas de IA con los valores humanos a lo largo de su operación.6. Valores humanos: los sistemas de IA deben diseñarse y operarse de manera que sean compatibles con los ideales de dignidad humana, derechos, libertades y diversidad cultural.7. Privacidad personal: las personas deben tener derecho de acceso, administración y control de los datos que generan, debido al poder de los sistemas de IA para analizar y utilizar esos datos.8. Libertad y privacidad: la aplicación de la IA a los datos personales no debe limitar injustificadamente la libertad real o percibida de las personas.9. Beneficio compartido: las tecnologías de IA deberían beneficiar y capacitar a tantas personas como sea posible.10. Prosperidad compartida: la prosperidad económica creada por una IA debe compartirse ampliamente en beneficio de toda la humanidad.11. Control humano: los seres humanos deben elegir cómo, y si delegar decisiones a los sistemas de IA para lograr los objetivos elegidos por el hombre.12. No subversión: el poder conferido por el control de sistemas de IA altamente avanzados debe respetar y mejorar, en lugar de subvertir, los procesos sociales y cívicos de los que depende la salud de la sociedad.13. Carrera armamentista de la IA: se debe evitar una carrera armamentista en armas autónomas letales. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Problemas a largo plazo1. Precaución sobre la capacidad: al no haber consenso, debemos evitar suposiciones sólidas con respecto a los límites superiores de las capacidades futuras de IA.2. Importancia: la IA avanzada podría representar un cambio profundo en la historia de la vida en la tierra, y debería planearse y manejarse con cuidados y recursos proporcionales.3. Riesgos: los riesgos que plantean los sistemas de IA, especialmente los riesgos catastróficos o existenciales, deben estar sujetos a los esfuerzos de planificación y mitigación acordes con el impacto esperado.4. Auto-mejora recursiva: los sistemas de IA diseñados para auto-replicarse o auto-replicarse de manera recursiva de una manera que podría llevar a un aumento rápido de la calidad o cantidad deben estar sujetos a estrictas medidas de seguridad y de control.5. Bien común: la superinteligencia solo debe desarrollarse al servicio de ideales éticos ampliamente compartidos, y en beneficio de toda la humanidad en lugar de un estado u organización. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2470888.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Principios de la IA de Asilomar" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:53 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0270" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "Fernández A. Inteligencia artificial en los servicios financieros. Boletín económico 2/2019. Banco de España [consultado 30 Sep 2019]. 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SPECIAL ARTICLE

La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas

Artificial intelligence and its applications in medicine II: Current importance and practical applications

Jose Francisco Ávila-Tomása,b,f,

Autor para correspondencia

joseavil@gmail.com

Autor para correspondencia.

, Miguel Angel Mayer-Pujadasc,d,g, Victor Julio Quesada-Varelae,f,g

a Medicina de Familia y Comunitaria, Centro de Salud Santa Isabel, Madrid, España

b Medicina Preventiva y Salud Pública, Universidad Rey Juan Carlos, Móstoles, Madrid, España

c Medicina de Familia y Comunitaria, Research Programme on Biomedical Informatics (GRIB), Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas, Barcelona, España

d Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España

e Medicina de Familia y Comunitaria, Centro de Salud de A Guarda, A Guarda, Pontevedra, España

f Estrutura Organizativa de Xestión Integrada (EOXI), Vigo, Pontevedra, España

g Miembro del Grupo de Trabajo de Innovación Tecnológica y Sistemas de Información de la semFYC

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La rob&#243;tica se est&#225; utilizando en cadenas de montaje&#44; movilizaci&#243;n de grandes cargas&#44; realizaci&#243;n de tareas peligrosas o en condiciones incompatibles con la vida humana&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dom&#243;tica&#58; Aplicaci&#243;n de la rob&#243;tica y la IA a los electrodom&#233;sticos&#46; Actualmente el adjetivo &#171;inteligente&#187; o el prefijo ingl&#233;s <span class="elsevierStyleItalic">smart</span> lo vamos encontrando cada vez m&#225;s frecuentemente en lavadoras&#44; lavavajillas&#44; relojes&#44; bombillas&#44; aparatos de aire acondicionado o televisores&#46; De esta manera los electrodom&#233;sticos son capaces de aprender patrones de uso por parte de las personas que los utilizan &#40;sugerir programas de televisi&#243;n dependiendo del usuario y la hora del d&#237;a&#41; o comportarse dependiendo de las condiciones &#40;selecci&#243;n autom&#225;tica de programas de lavado dependiendo de la carga de la lavadora o lavavajillas&#41;&#46; Hasta llegar a casas inteligentes integrales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4&#46;</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Conducci&#243;n aut&#243;noma de veh&#237;culos&#58; En los &#250;ltimos a&#241;os se han desarrollado sensores en los autom&#243;viles que detectan un cambio de carril&#44; agotamiento del conductor&#44; velocidad&#44; distancia&#44; objetos o personas en el trayecto de impacto o selecciones de la ruta m&#225;s &#243;ptima dependiendo de las condiciones del tr&#225;fico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46; Ya es casi un est&#225;ndar en los coches el sistema de aparcamiento autom&#225;tico y en breve dispondremos de forma habitual de sistemas de conducci&#243;n aut&#243;noma sin concurso humano&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">5&#46;</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mercadotecnia&#58; Las tendencias del mercado&#44; el an&#225;lisis de las caracter&#237;sticas del mismo&#44; el comportamiento de los compradores puede ser simulado en modelos matem&#225;ticos que se aproximan mucho a la realidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; Amazon&#174;&#44; Microsoft&#174;&#44; Google&#174; y los otros gigantes tecnol&#243;gicos utilizan la IA para analizar nuestros gustos y recomendarnos objetos que puedan interesarnos a trav&#233;s de lo que se denomina publicidad personalizada&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">6&#46;</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Distribuci&#243;n de recursos&#58; El dimensionamiento de las plantillas de los trabajadores dependiendo de la cantidad de trabajo previsto&#44; es otra de las aplicaciones de la IA&#46; La polic&#237;a est&#225; usando el sistema PredPol&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> en varias ciudades de EE&#46; UU&#46; para predecir el n&#250;mero y tipo de delitos&#44; y poder distribuir de manera eficaz los efectivos&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">7&#46;</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reconocimiento facial&#58; Mediante t&#233;cnicas inteligentes de reconocimiento facial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> se desarrollan numerosos proyectos relacionados con publicidad directa personalizada&#44; seguridad o identificaci&#243;n personal&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Aplicaciones en medicina</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente la IA ha comenzado a incorporarse a la medicina para mejorar la atenci&#243;n al paciente al acelerar los procesos y lograr una mayor precisi&#243;n diagn&#243;stica&#44; abriendo el camino para brindar una mejor atenci&#243;n m&#233;dica en general&#46; Las im&#225;genes radiol&#243;gicas&#44; las preparaciones de anatom&#237;a patol&#243;gica y los registros m&#233;dicos electr&#243;nicos de los pacientes se est&#225;n evaluando mediante aprendizaje autom&#225;tico ayudando en el proceso de diagn&#243;stico y tratamiento de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De esta manera existen proyectos en la actualidad dedicados a explorar las aplicaciones de la IA en todas las facetas sanitarias&#58; asistencial &#40;prevenci&#243;n de enfermedades&#44; diagn&#243;stico&#44; tratamiento y seguimiento de pacientes&#41;&#44; docente o formaci&#243;n continuada&#44; investigadora y gestora&#46; A continuaci&#243;n se comentan algunos ejemplos concretos en las diferentes &#225;reas de aplicaci&#243;n sanitaria&#46;</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Asistencial</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Prevenci&#243;n de enfermedades y diagn&#243;stico precoz&#58; Existen algoritmos inform&#225;ticos que son capaces de contribuir a la prevenci&#243;n del c&#225;ncer de c&#233;rvix con alta precisi&#243;n&#44; ya sea a trav&#233;s de aplicaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> de <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span> en la identificaci&#243;n del virus del papiloma humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> o de c&#233;lulas con transformaciones oncog&#233;nicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>&#46; Otros numerosos estudios se est&#225;n realizando para ofrecer un diagn&#243;stico precoz a trav&#233;s del uso de este tipo de algoritmos en el c&#225;ncer de &#250;tero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#44; cabeza y cuello<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#44; pr&#243;stata<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> o piel<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#44; ya sea a trav&#233;s de la aplicaci&#243;n de este tipo de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> a la identificaci&#243;n de prote&#237;nas&#44; a t&#233;cnicas de imagen o a im&#225;genes fotogr&#225;ficas identificando patrones de repetici&#243;n&#46;Tambi&#233;n se han desarrollado programas para la detecci&#243;n precoz de cardiopat&#237;as ocultas a partir de registros electrocardiogr&#225;ficos digitalizados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#44; diabetes mellitus<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> y sistemas inteligentes que siguen el paradigma del Razonamiento Basado en Casos &#40;Case-Based Reasoning &#91;CBR&#93;&#41; para solucionar problemas actuales mediante la informaci&#243;n que tenemos de problemas similares ocurridos anteriormente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> como el sistema InNoCBR&#44; para la detecci&#243;n y clasificaci&#243;n de casos de infecci&#243;n nosocomial&#44; implantado desde 2013 en el Complexo Hospitalario Universitario de Ourense &#40;CHUO&#41; y desde 2018 extendido a m&#225;s centros de la comunidad aut&#243;noma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0360"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46; Sobre el contenido de mensajes publicados en redes sociales tambi&#233;n se pueden generar algoritmos que predicen el riesgo de psicopatolog&#237;as&#46; Se est&#225;n desarrollando estudios sobre contenido de publicaciones y su relaci&#243;n con procesos psicol&#243;gicos como el riesgo de depresi&#243;n seg&#250;n los contenidos de las redes sociales como Twitter&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0365"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> o Instagram&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0370"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; A trav&#233;s de la interpretaci&#243;n de datos que registran nuestros movimientos &#40;a trav&#233;s de sensores en nuestro tel&#233;fono m&#243;vil&#44; reloj inteligente u otros dispositivos&#41; se pueden identificar patrones que sugieran progresi&#243;n de la enfermedad de Parkinson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0375"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diagn&#243;stico&#58; Existen muchos programas inform&#225;ticos de apoyo y ayuda al diagn&#243;stico que han ido mejorando su aprendizaje a trav&#233;s de su uso repetido y continuado&#46; Actualmente existen diferentes tipos de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> que se pueden aplicar a diferentes grupos de enfermedades como MYCIN&#47;MYCIN II para enfermedades infecciosas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#44; CASNET para oftalmolog&#237;a&#44; PIP para enfermedades renales o Al&#47;RHEUM para enfermedades reumatol&#243;gicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#46; La empresa FDNA a trav&#233;s de su <span class="elsevierStyleItalic">software</span> de reconocimiento facial Face2Gene&#174; es capaz de apoyar o sospechar el diagn&#243;stico de m&#225;s de 8&#46;000 enfermedades raras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0390"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; con un reciente ensayo cl&#237;nico desarrollado en Jap&#243;n con buenos resultados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0395"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#46; En el campo del procesamiento y la interpretaci&#243;n de im&#225;genes para el diagn&#243;stico&#44; la IA ofrece algoritmos que mejoran la calidad y la precisi&#243;n del diagn&#243;stico ya que los m&#233;todos de IA son excelentes para reconocer autom&#225;ticamente patrones complejos en los datos de im&#225;genes&#44; elimina ruido en las im&#225;genes ofreciendo una mayor calidad y permite establecer modelos tridimensionales a partir de im&#225;genes de pacientes concretos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0400"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>&#46; Investigadores de IBM publicaron una investigaci&#243;n en torno a un nuevo modelo de IA que puede predecir el desarrollo del c&#225;ncer de mama maligno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0405"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#44; con tasas comparables a las de los radi&#243;logos humanos&#46; Este algoritmo aprende y toma decisiones tanto de datos de im&#225;genes como del historial de la paciente&#44; pudo predecir correctamente el desarrollo del c&#225;ncer de mama en el 87&#37; de los casos analizados&#44; y tambi&#233;n pudo interpretar el 77&#37; de los casos no cancerosos&#46; Este modelo podr&#237;a alg&#250;n d&#237;a ayudar a los radi&#243;logos a confirmar o negar casos positivos de c&#225;ncer de mama&#46; Si bien los falsos positivos pueden causar una enorme cantidad de estr&#233;s y ansiedad indebidos&#44; los falsos negativos a menudo pueden obstaculizar la detecci&#243;n temprana y el tratamiento posterior de un c&#225;ncer&#46; Cuando se puso a prueba frente a 71 casos diferentes que los radi&#243;logos hab&#237;an determinado originalmente como &#171;no malignos&#187;&#44; pero que finalmente terminaron siendo diagnosticados con c&#225;ncer de mama dentro del a&#241;o&#44; el sistema de IA pudo identificar correctamente el c&#225;ncer de mama en el 48&#37; de las personas &#40;48&#37; de los 71 casos&#41;&#44; que de lo contrario no se habr&#237;an detectado&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tratamiento&#58; Combinando diferentes aplicaciones tecnol&#243;gicas como localizaci&#243;n GPS&#44; IA&#44; sensores corporales en tejidos inteligentes o complementos de vestido podemos predecir comportamientos o actividades de personas mayores que viven solas pudiendo mejorar su autonom&#237;a&#46; No obstante&#44; existen importantes consideraciones &#233;ticas a este respecto por el conflicto existente entre la tranquilidad de los familiares y los cuidadores&#44; y la autonom&#237;a&#44; privacidad&#44; dignidad y consentimiento de los ancianos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>&#46; La IA tambi&#233;n se puede aplicar para predecir reacciones adversas de tratamientos m&#233;dicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0415"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a> o el grado de cumplimentaci&#243;n del tratamiento por parte de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0420"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#46; Se ha utilizado el procesamiento de lenguaje natural para identificar palabras y frases en informes cl&#237;nicos que predijeron la fuga anastom&#243;tica despu&#233;s de resecciones colorrectales&#46; Muchas de sus predicciones reflejaban el conocimiento cl&#237;nico que tendr&#237;a un cirujano&#44; pero este algoritmo tambi&#233;n fue capaz de ajustar frases que describen a los pacientes &#40;por ejemplo&#44; irritado&#44; cansado&#41; en el primer d&#237;a del postoperatorio para lograr predicciones con una sensibilidad del 100&#37; y una especificidad del 72&#37;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0425"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>&#46; El uso de los robots quir&#250;rgicos&#44; visto anteriormente&#44; es una realidad cotidiana en nuestro medio&#44; sobre todo en cirug&#237;a prost&#225;tica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0430"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>&#44; colorrectal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0435"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a> o pancre&#225;tica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0440"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a> al considerarse un m&#233;todo menos invasivo&#46; Adem&#225;s de los desarrollos comerciales existentes&#44; se est&#225;n desarrollando sistemas de asistencia rob&#243;tica en cirug&#237;a de c&#243;digo abierto como el sistema Raven II que ser&#225; probado en diferentes universidades estadounidenses<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0445"><span class="elsevierStyleSup">36</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055"><span class="elsevierStyleLabel">4&#46;</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seguimiento&#44; soporte y monitorizaci&#243;n&#58; Muchos asistentes rob&#243;ticos dotados de sistemas de IA con aplicaciones en salud est&#225;n desarroll&#225;ndose en la actualidad fundamentalmente en funciones de informaci&#243;n&#44; comunicaci&#243;n y acompa&#241;amiento de personas&#46; Normalmente est&#225;n dotados de un sistema de c&#225;mara &#40;permiten moverse en el espacio e incluso detectar emociones a trav&#233;s del reconocimiento facial&#41;&#44; sistemas de movilidad&#44; sistemas de escucha e interpretaci&#243;n de voz y otras funciones mec&#225;nicas&#46; Pillo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0450"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a> es un robot alejado de formas humanoides que una vez programado es capaz de reconocer nuestra voz&#44; nuestra cara y ofrecernos la medicaci&#243;n a la hora correcta&#46; Las medicinas se cargan en un compartimento espec&#237;fico donde se mantienen en perfecto estado de conservaci&#243;n&#44; es capaz de reconocer la medicaci&#243;n prescrita a cada miembro de la familia y responder a sencillas preguntas sobre alimentaci&#243;n y ejercicio&#46; Almacena algunas variables en salud sobre cada uno de los miembros de la familia &#40;peso&#44; talla&#44; niveles de glucemia y colesterol&#44; tensi&#243;n arterial&#8230;&#41;&#46; Adem&#225;s de reconocer a cada una de las personas y poder ofrecerles la medicaci&#243;n correspondiente sin equivocarse abre caminos de futuro&#58;</p></li></ul></p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060"><span class="elsevierStyleLabel">&#63;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez que se haya adelantado en el reconocimiento facial e interpretaci&#243;n de gestos podr&#237;a establecer comunicaci&#243;n con dispositivos de asistencia domiciliaria urgente y videoconferencias ante situaciones de alerta de salud de la persona a quien cuida&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065"><span class="elsevierStyleLabel">&#63;</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Podr&#237;a ser un sistema de comunicaci&#243;n autom&#225;tica con dispositivos sociosanitarios&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070"><span class="elsevierStyleLabel">&#63;</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Podr&#237;a ser un entrenador en habilidades y ejercicios de rehabilitaci&#243;n f&#237;sica o mental&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Docencia y formaci&#243;n continuada</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En casos de docencia con informaci&#243;n compleja&#44; que requiere entrenamiento de habilidades&#44; y cuya ejecuci&#243;n tiene trascendencia social &#40;como es el caso de la formaci&#243;n en las ciencias de la salud&#41;&#44; la IA puede ofrecernos numerosas ventajas formativas ya que&#44; a trav&#233;s de sus diferentes subcampos &#40;como el aprendizaje autom&#225;tico&#44; la l&#243;gica difusa o la interpretaci&#243;n del lenguaje natural&#41; o aplicaciones&#44; puede<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Crear escenarios virtuales de entrenamiento o aprendizaje que simulan una intervenci&#243;n real con gran realismo sin riesgo&#46; Pueden ser de gran ayuda en simulaci&#243;n de cirug&#237;as ya sea para el aprendizaje de estudiantes o residentes&#44; ya que la capa de IA se establece como un entrenador o mentor docente que interact&#250;a con lo utilizado a trav&#233;s de la realidad virtual y&#47;o aumentada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0460"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a>&#46; Tambi&#233;n tiene aplicaci&#243;n en el entrenamiento para evacuaci&#243;n o rescate en grandes cat&#225;strofes priorizando las acciones a realizar o entrenamientos en habilidades de diagn&#243;stico o comunicaci&#243;n con el paciente&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Evaluaci&#243;n del progreso del estudiante&#46; Ajustando las pruebas sucesivas a los logros alcanzados de forma previa&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0085"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Generar par&#225;metros reales y no subjetivos por parte del examinador que determinen los niveles de aptitud de los alumnos&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Investigaci&#243;n</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando hablamos de la aportaci&#243;n de la IA a la investigaci&#243;n lo hacemos desde una doble perspectiva&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0025"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0090"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayor&#237;a de los subcampos de la IA aplicados a la medicina est&#225;n en fase de investigaci&#243;n en s&#237; mismos&#46; En la actualidad hay en marcha numerosos estudios&#44; la mayor&#237;a ensayos cl&#237;nicos&#44; que intentan buscar pruebas de la utilidad de la aplicaci&#243;n de la IA en salud&#46; La mayor&#237;a de las grandes empresas de <span class="elsevierStyleItalic">software</span> y comunicaci&#243;n est&#225;n trabajando de manera conjunta con diferentes universidades para la utilizaci&#243;n de terminales y <span class="elsevierStyleItalic">software</span> espec&#237;fico en el seguimiento y control de numerosas enfermedades y procesos&#46; Por ejemplo&#44; la empresa Apple&#174; desarrolla estudios relacionados con el seguimiento de pacientes con traumatismos craneoencef&#225;licos &#40;NYU Langone Medical Center&#41;&#44; melanoma &#40;Universidad de Salud y Ciencias de Oreg&#243;n&#41;&#44; depresi&#243;n posparto &#40;Universidad de Carolina del Norte y el Instituto Nacional de la Salud Mental&#41; o trastornos del sue&#241;o &#40;Universidad de California en San Diego y Asociaci&#243;n Americana de la Apnea del Sue&#241;o&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0465"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a>&#46; Google&#174; est&#225; participando de manera activa en numerosos proyectos de investigaci&#243;n relacionados con especialidades tan diversas como la oftalmolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0470"><span class="elsevierStyleSup">41</span></a> o la oncolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0535"><span class="elsevierStyleSup">42</span></a>&#44; pero relacionados con la b&#250;squeda de patrones repetidos&#46; Amazon&#174; y Microsoft&#174; tambi&#233;n est&#225;n invirtiendo en salud asociadas a la industria farmac&#233;utica y empresas de inversi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0540"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a> e incluso la primera de ellas se ha convertido en su propio proveedor de salud para sus trabajadores a trav&#233;s de AmazonCare&#174;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0095"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Muchas investigaciones biom&#233;dicas se ven claramente beneficiadas por la IA&#44; ya que su aplicaci&#243;n genera una reducci&#243;n en los costes y facilita la obtenci&#243;n y gesti&#243;n de datos a trav&#233;s de modelos sem&#225;nticos y relaciones entre variables desde una perspectiva diferente a la de la estad&#237;stica cl&#225;sica&#46; La l&#243;gica difusa se est&#225; aplicando a investigaciones dentro del &#225;mbito de la salud y est&#225; aportando nuevas visiones en el campo de creaci&#243;n de modelos de expansi&#243;n de enfermedades infecciosas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0490"><span class="elsevierStyleSup">45</span></a>&#44; sistemas expertos para el diagn&#243;stico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0495"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a> o respuestas a tratamientos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0500"><span class="elsevierStyleSup">47</span></a>&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Gesti&#243;n</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La gesti&#243;n de recursos materiales y humanos tambi&#233;n se puede beneficiar de la IA ya que al examinar grandes cantidades de datos procedentes de registros hist&#243;ricos se ayuda a prever los recursos necesarios en una situaci&#243;n concreta de manera que se optimiza el rendimiento&#44; se impulsa la productividad y se mejora el uso de los recursos disponibles<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">48</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; en un servicio determinado se puede establecer cu&#225;l es la plantilla &#243;ptima a partir de m&#250;ltiples variables de las cuales el propio sistema va aprendiendo su ponderaci&#243;n &#40;d&#237;a de la semana&#44; franja horaria&#44; retransmisi&#243;n simult&#225;nea de eventos deportivos o tiempo atmosf&#233;rico&#41;&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Partes de la IA como la l&#243;gica difusa &#40;que permite clasificar eventos que hasta ahora eran dif&#237;cilmente clasificables&#41; o la comprensi&#243;n por parte de las m&#225;quinas del lenguaje natural humano pueden mejorar la clasificaci&#243;n de informaci&#243;n o documentos&#46; As&#237; es posible que una red neuronal sea capaz de interpretar palabras que determinen mayor o menor confidencialidad del contenido de un texto y generar diferentes perfiles de acceso al mismo&#46;</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Implicaciones &#233;ticas</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La automatizaci&#243;n y la inclusi&#243;n de los robots y las m&#225;quinas en general en la toma de decisiones que afectan a los seres humanos conllevan una serie de consideraciones &#233;ticas de gran importancia&#46; Por un lado&#44; la capacidad de c&#225;lculo por parte de las m&#225;quinas es mucho m&#225;s r&#225;pida y precisa que la humana&#44; pero existen variables no num&#233;ricas relacionadas con aspectos no tangibles que las m&#225;quinas a&#250;n no son capaces de incluirlas en sus procesos de decisi&#243;n&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tener robots que realizan tareas mec&#225;nicas en situaciones de gran riesgo para los seres humanos &#40;entornos contaminados biol&#243;gicamente o de gran toxicidad&#44; desactivaci&#243;n de explosivos&#44; reparaciones en entornos incompatibles con la vida humana como grandes profundidades o medici&#243;n de variables en situaciones extremas como el viento en un hurac&#225;n&#41; suponen una ventaja considerable para la sociedad&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los robots que realizan actividades cotidianas y repetitivas &#40;realizaci&#243;n de cientos de tests anal&#237;ticos de laboratorio&#41; suponen una descarga de tareas para el ser humano&#44; pero esto puede provocar la desaparici&#243;n de puestos de trabajo&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Disponer de robots que realizan tareas complejas para la toma de decisiones &#40;por ejemplo&#44; diagn&#243;sticos&#41; tiene unas implicaciones &#233;ticas de gran importancia&#46; La Uni&#243;n Europea ha elaborado una gu&#237;a de consideraciones &#233;ticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0510"><span class="elsevierStyleSup">49</span></a> en la que se proponen 3 principios b&#225;sicos para conseguir una IA fiable&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0030"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0100"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asegurarse de que la IA est&#233; centrada en el ser humano&#58; La IA se debe desarrollar&#44; implementar y utilizar con un &#171;prop&#243;sito &#233;tico&#187;&#44; fundamentado y que refleje los derechos fundamentales&#44; los valores sociales y los principios &#233;ticos de la Beneficencia &#40;hacer el bien&#41;&#44; Maleficencia &#40;no hacer da&#241;o&#41;&#44; Autonom&#237;a de los seres humanos&#44; Justicia y Explicabilidad&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0105"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Confiar en los derechos fundamentales&#44; principios &#233;ticos y valores para evaluar prospectivamente los posibles efectos de la IA en los seres humanos y el bien com&#250;n&#46; Prestar especial atenci&#243;n a las situaciones que involucran a los grupos m&#225;s vulnerables&#44; como ni&#241;os&#44; personas con discapacidades o minor&#237;as&#44; o situaciones con asimetr&#237;as de poder o informaci&#243;n&#44; como entre empleadores y empleados&#44; o empresas y consumidores&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0110"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reconocer y tener en cuenta el hecho de que&#44; si bien aporta beneficios sustanciales a los individuos y a la sociedad&#44; la IA tambi&#233;n puede tener un impacto negativo&#46; Permanecer atento a las &#225;reas de preocupaci&#243;n cr&#237;tica&#46;</p></li></ul></p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para asegurar estos principios se han elaborado una serie de recomendaciones &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s de la gran importancia de tener una normativa &#233;tica en la creaci&#243;n&#44; desarrollo&#44; implementaci&#243;n y evaluaci&#243;n de sistemas de IA hay otro proceso clave en este sentido&#46;</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mayor&#237;a de sistemas de IA se basan en t&#233;cnicas de aprendizaje autom&#225;tico a trav&#233;s de grandes colecciones de datos&#46; Por lo tanto&#44; una posible manera de generar sesgos en la toma de decisiones de la IA puede tener en la recopilaci&#243;n y selecci&#243;n de datos de entrenamiento&#46; Si los datos de capacitaci&#243;n no son lo suficientemente inclusivos y equilibrados&#44; el sistema podr&#237;a aprender a tomar decisiones injustas&#44; por ejemplo&#44; los sistemas de reconocimiento facial son m&#225;s fiables en varones blancos que en mujeres negras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0515"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a> hecho que se est&#225; corrigiendo gracias al Gender Shades Projetc<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0520"><span class="elsevierStyleSup">51</span></a>&#46;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La clave no es si existe alg&#250;n sesgo&#59; sino si el sesgo creado por los datos&#44; las preguntas y las prioridades o los valores es moralmente neutro&#46; Si es as&#237;&#44; entonces el resultado ser&#225; equitativo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0525"><span class="elsevierStyleSup">52</span></a>&#46;</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En EE&#46; UU&#46; el Instituto Future of Life ha desarrollado los Principios de Inteligencia Artificial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0530"><span class="elsevierStyleSup">53</span></a> en Asilomar &#40;Monterrey&#44; California&#41; a trav&#233;s de una conferencia con un amplio panel de expertos en rob&#243;tica&#44; f&#237;sicos&#44; economistas&#44; fil&#243;sofos y otros expertos en sus &#225;reas en enero de 2017 donde se ha generado un consenso en 23 recomendaciones &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Financiaci&#243;n</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este art&#237;culo no ha recibido ning&#250;n tipo de ayuda o financiaci&#243;n de agencias del sector p&#250;blico&#44; sector comercial o entidades sin &#225;nimo de lucro&#46;</p></span></span>"
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        "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La tecnolog&#237;a y la medicina siguen un camino paralelo durante las &#250;ltimas d&#233;cadas&#46; Los avances tecnol&#243;gicos van modificando el concepto de salud y las necesidades sanitarias est&#225;n influyendo en el desarrollo de la tecnolog&#237;a&#46;</p><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La inteligencia artificial &#40;IA&#41; est&#225; formada por una serie de algoritmos l&#243;gicos suficientemente entrenados a partir de los cuales las m&#225;quinas son capaces de tomar decisiones para casos concretos a partir de normas generales&#46;</p><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Esta tecnolog&#237;a tiene aplicaciones en el diagn&#243;stico y seguimiento de pacientes con una evaluaci&#243;n pron&#243;stica individualizada de los mismos&#46;</p><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44;si combinamos esta tecnolog&#237;a con la rob&#243;tica&#44; podemos crear m&#225;quinas inteligentes que hagan propuestas diagn&#243;sticas o que sean mucho m&#225;s eficientes en su trabajo&#46;</p><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Por lo tanto la IA va a ser una tecnolog&#237;a presente en nuestro trabajo cotidiano a trav&#233;s de m&#225;quinas o programas inform&#225;ticos&#44; que de manera m&#225;s o menos transparente para el usuario&#44; van a ir siendo una realidad cotidiana en los procesos sanitarios&#46; Los profesionales sanitarios tenemos que conocer esta tecnolog&#237;a&#44; sus ventajas y sus inconvenientes&#44; porque va a ser una parte integral de nuestro trabajo&#46;</p><p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En estos dos art&#237;culos pretendemos dar una visi&#243;n b&#225;sica de esta tecnolog&#237;a adaptada a los m&#233;dicos con un repaso de su historia y evoluci&#243;n&#44; de sus aplicaciones reales en el momento actual y una visi&#243;n de un futuro en el que la IA y el Big Data van a conformar la medicina personalizada que caracterizar&#225; al siglo XXI&#46;</p></span>"
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                  \t\t\t\t">1&#46; Incorporar los requisitos para la IA de confianza desde la primera fase de dise&#241;o&#46;2&#46; Considerar m&#233;todos t&#233;cnicos y no t&#233;cnicos para garantizar la implementaci&#243;n de esos requisitos en el sistema de IA&#46; Adem&#225;s&#44; tener en cuenta esos requisitos para construir el equipo&#44; para trabajar en el sistema en s&#237;&#44; el entorno de prueba y las aplicaciones potenciales del sistema&#46;3&#46; Proporcionar de manera clara y proactiva informaci&#243;n a las partes interesadas &#40;clientes&#44; empleados&#44; etc&#46;&#41; sobre las capacidades y limitaciones del sistema de IA&#44; lo que nos permite establecer expectativas realistas&#46; Asegurar la trazabilidad del sistema de IA es clave en este sentido&#46;4&#46; Hacer que la IA confiable sea parte de la cultura de la organizaci&#243;n&#44; y brindar informaci&#243;n a las partes interesadas sobre la implementaci&#243;n&#44; el dise&#241;o y el uso de los sistemas de IA&#46; La IA confiable tambi&#233;n se puede incluir en deontolog&#237;a o c&#243;digos de conducta de las organizaciones&#46;5&#46; Asegurar la participaci&#243;n e inclusi&#243;n de las partes interesadas en el dise&#241;o y desarrollo del sistema de IA&#46; Adem&#225;s&#44; asegure la diversidad al configurar los equipos que desarrollan&#44; implementan y prueban el producto&#46;6&#46; Prever formaci&#243;n y educaci&#243;n y asegurarse de que los directivos&#44; desarrolladores&#44; usuarios y empleadores conozcan y est&#233;n capacitados en IA confiable&#46;7&#46; Esforzarse por facilitar la auditabilidad de sistemas de IA&#44; particularmente en contextos o situaciones cr&#237;ticas&#46;8&#46; Considerar la posible existencia de conflictos entre diferentes objetivos &#40;la transparencia puede abrir la puerta al mal uso&#59; identificar y corregir sesgos puede contrastar con las protecciones de privacidad&#41;&#46; Comunicar y documentar estas compensaciones&#46;9&#46; Fomentar la investigaci&#243;n y la innovaci&#243;n para promover el cumplimiento de los requisitos para la IA confiable&#46;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Relativas a la investigaci&#243;n en IA</span>1&#46; Objetivo de investigaci&#243;n&#58; sus objetivos deben ser crear inteligencia no dirigida&#44; pero beneficiosa&#46;2&#46; Financiaci&#243;n de la investigaci&#243;n&#58; las inversiones en IA deben ir acompa&#241;adas de financiaci&#243;n para la investigaci&#243;n sobre c&#243;mo garantizar su uso beneficioso&#44; incluidas preguntas espinosas en inform&#225;tica&#44; econom&#237;a&#44; derecho&#44; &#233;tica y estudios sociales&#46;3&#46; Enlace ciencia-pol&#237;tica&#58; debe haber una relaci&#243;n constructiva y saludable entre los investigadores de IA y los responsables pol&#237;ticos&#46;4&#46; Cultura de la investigaci&#243;n&#58; debe fomentarse una cultura de cooperaci&#243;n&#44; confianza y transparencia entre los investigadores y desarrolladores de IA&#46;5&#46; Evitar las carreras&#58; los equipos que desarrollan sistemas de inteligencia artificial deben cooperar activamente para evitar el recorte de las normas de seguridad&#46;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">&#201;tica y valores</span>1&#46; Seguridad&#58; los sistemas de IA deben ser seguros de manera verificable durante toda su vida operativa&#46;2&#46; Transparencia de fallos&#58; si un sistema de IA causa da&#241;o&#44; deber&#237;a ser posible determinar la causa&#46;3&#46; Transparencia judicial&#58; cualquier participaci&#243;n de un sistema aut&#243;nomo en la toma de decisiones judiciales debe proporcionar una explicaci&#243;n satisfactoria auditable por una autoridad humana competente&#46;4&#46; Responsabilidad de los dise&#241;adores y constructores de sistemas de IA avanzados como partes interesadas en las implicaciones &#233;ticas de su uso y uso indebido&#46;5&#46; Alineaci&#243;n del valor de los sistemas de IA con los valores humanos a lo largo de su operaci&#243;n&#46;6&#46; Valores humanos&#58; los sistemas de IA deben dise&#241;arse y operarse de manera que sean compatibles con los ideales de dignidad humana&#44; derechos&#44; libertades y diversidad cultural&#46;7&#46; Privacidad personal&#58; las personas deben tener derecho de acceso&#44; administraci&#243;n y control de los datos que generan&#44; debido al poder de los sistemas de IA para analizar y utilizar esos datos&#46;8&#46; Libertad y privacidad&#58; la aplicaci&#243;n de la IA a los datos personales no debe limitar injustificadamente la libertad real o percibida de las personas&#46;9&#46; Beneficio compartido&#58; las tecnolog&#237;as de IA deber&#237;an beneficiar y capacitar a tantas personas como sea posible&#46;10&#46; Prosperidad compartida&#58; la prosperidad econ&#243;mica creada por una IA debe compartirse ampliamente en beneficio de toda la humanidad&#46;11&#46; Control humano&#58; los seres humanos deben elegir c&#243;mo&#44; y si delegar decisiones a los sistemas de IA para lograr los objetivos elegidos por el hombre&#46;12&#46; No subversi&#243;n&#58; el poder conferido por el control de sistemas de IA altamente avanzados debe respetar y mejorar&#44; en lugar de subvertir&#44; los procesos sociales y c&#237;vicos de los que depende la salud de la sociedad&#46;13&#46; Carrera armamentista de la IA&#58; se debe evitar una carrera armamentista en armas aut&#243;nomas letales&#46;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Problemas a largo plazo</span>1&#46; Precauci&#243;n sobre la capacidad&#58; al no haber consenso&#44; debemos evitar suposiciones s&#243;lidas con respecto a los l&#237;mites superiores de las capacidades futuras de IA&#46;2&#46; Importancia&#58; la IA avanzada podr&#237;a representar un cambio profundo en la historia de la vida en la tierra&#44; y deber&#237;a planearse y manejarse con cuidados y recursos proporcionales&#46;3&#46; Riesgos&#58; los riesgos que plantean los sistemas de IA&#44; especialmente los riesgos catastr&#243;ficos o existenciales&#44; deben estar sujetos a los esfuerzos de planificaci&#243;n y mitigaci&#243;n acordes con el impacto esperado&#46;4&#46; Auto-mejora recursiva&#58; los sistemas de IA dise&#241;ados para auto-replicarse o auto-replicarse de manera recursiva de una manera que podr&#237;a llevar a un aumento r&#225;pido de la calidad o cantidad deben estar sujetos a estrictas medidas de seguridad y de control&#46;5&#46; Bien com&#250;n&#58; la superinteligencia solo debe desarrollarse al servicio de ideales &#233;ticos ampliamente compartidos&#44; y en beneficio de toda la humanidad en lugar de un estado u organizaci&#243;n&#46;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 02126567
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.aprim.2020.04.014

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