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Radiología hoy
Una actualización sobre aspectos éticos en la investigación clínica: el abordaje de cuestiones sobre el desarrollo de nuevas herramientas de IA en radiología
Update on ethical aspects in clinical research: Addressing concerns in the development of new AI tools in radiology
A. Gomes Lima Juniora, M.F. Lucena Karbageb,
Autor para correspondencia
mariafernandalk@gmail.com

Autor para correspondencia.
, P.A. Nascimentoc
a Doctor en medicina. Posgrado en el Hospital Israelita Albert Einstein Sao Paulo – SP, Brasil. Coordinador Científico del Sector de Neurorradiología del Hospital Antonio Prudente, Fortaleza, Ceará, Brasil. Maestría en Ciencias en el Departamento de Investigación Clínica Icahn School of Medicine en Mount Sinai, Nueva York, Estados Unidos
b Estudiante de medicina, Facultad de Medicina, Unichristus University, Fortaleza, Ceará, Brasil
c Doctor en medicina. Médico residente en radiología, Hospital Antonio Prudente, Fortaleza, Ceará, Brasil
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la escasez de aspectos &#233;ticos en la investigaci&#243;n en IA sigue planteando un debate importante&#46; La literatura cient&#237;fica publicada hasta la actualidad no incluye herramientas pr&#225;cticas para probar y confirmar los requisitos &#233;ticos a lo largo del ciclo de la vida de la tecnolog&#237;a basada en la IA&#46; Adem&#225;s&#44; su aplicaci&#243;n en la sanidad p&#250;blica plantea cuestiones acerca de la privacidad&#44; la confianza&#44; la responsabilidad y los m&#250;ltiples sesgos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este art&#237;culo revisamos la literatura existente y&#44; a partir de ah&#237;&#44; nos proponemos la identificaci&#243;n y el debate de distintas cuestiones &#233;ticas que aparecen junto con el desarrollo y el uso de los algoritmos de la IA en radiolog&#237;a&#58; la &#233;tica de los datos&#44; los algoritmos&#44; la pr&#225;ctica y los conflictos de intereses&#46; Para ello&#44; analizamos la literatura hasta la fecha y contribuimos al debate iniciado sobre la &#233;tica de la IA en la atenci&#243;n sanitaria&#44; as&#237; como a la promoci&#243;n de un uso responsable de la IA en radiolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">La &#233;tica de los datos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En radiolog&#237;a se obtiene una importante cantidad de datos de pacientes&#46; La &#233;tica de los datos abarca la adquisici&#243;n&#44; la gesti&#243;n y la evaluaci&#243;n de dichos datos&#46; Algunas de las &#225;reas m&#225;s relevantes de la &#233;tica de los datos a tener en cuenta son&#58; el consentimiento informado&#44; la propiedad de los datos&#44; la transparencia&#44; la objetividad&#44; la privacidad o la protecci&#243;n de datos&#44; la garant&#237;a de un acceso l&#237;cito y provechoso a los datos y los recursos para asegurar una correcta gesti&#243;n de los mismos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;7</span></a>&#46; De hecho&#44; los investigadores y los radi&#243;logos tienen la obligaci&#243;n moral de utilizar la informaci&#243;n del paciente con fines de mejora de la pr&#225;ctica de la radiolog&#237;a y el cuidado del paciente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;7</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Lamentablemente&#44; existen formas poco &#233;ticas de utilizaci&#243;n de datos&#44; sobre todo con fines comerciales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; los datos correctamente etiquetados y de gran calidad&#44; que se requieren durante y tras el entrenamiento de los algoritmos&#44; est&#225;n muy codiciados y su valor se ha disparado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es cierto que es obligatorio considerar las cuestiones relativas a la propiedad de los datos de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;4</span></a>&#44; como&#44; por ejemplo&#58; &#191;a qui&#233;n pertenecen los datos que pueden llevar a la creaci&#243;n de productos de inteligencia altamente rentables&#63; O tambi&#233;n &#191;a qui&#233;n pertenece la propiedad intelectual de los an&#225;lisis elaborados a partir de datos agregados&#63;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;4&#44;7</span></a></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autonom&#237;a del paciente sobre sus datos es un punto esencial del debate&#46; A trav&#233;s de los consentimientos informados muchos pacientes est&#225;n de acuerdo en el uso retrospectivo de sus datos para fines investigadores&#46; De hecho&#44; en Europa el reglamento general de protecci&#243;n de datos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">General Data Protection Regulation</span> &#91;GDPR&#93;&#41; permite la retirada del consentimiento en cualquier momento y requiere el permiso de los pacientes para reutilizar su informaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Las definiciones relativas a la propiedad de los datos var&#237;an en gran forma de unos pa&#237;ses a otros&#44; por lo que las respuestas sobre los beneficiarios del uso comercial de los datos son limitadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; En &#250;ltima instancia&#44; los pacientes son los propietarios de sus datos y&#44; por tanto&#44; nos planteamos&#58; &#191;deber&#237;an participar en los beneficios que se obtengan con sistemas de IA alimentados con la informaci&#243;n facilitada o deber&#237;an ser las empresas las titulares de todos los intereses una vez que han comprado los derechos de acceso a los datos m&#233;dicos&#63; Pero&#44; sobre todo&#44; &#191;podr&#237;an los pacientes elegir que sus datos se utilizasen solamente con fines acad&#233;micos o incluso elegir la empresa a la que quieren vend&#233;rselos&#63;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En esta l&#237;nea&#44; se necesita profundizar en debates sobre estas cuestiones para un mayor entendimiento de las pr&#225;cticas comerciales y acad&#233;micas en materia de datos con el fin de crear pol&#237;ticas que permitan equilibrar los beneficios con el bien com&#250;n sin perjudicar a los pacientes&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Recogida y gesti&#243;n de datos</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los sistemas de IA dependen en gran medida de la calidad y de la cantidad de los datos que se emplean para desarrollarlos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; No obstante&#44; existen barreras significativas sobre la recogida de datos relacionados con la radiolog&#237;a&#44; el proceso de anotaci&#243;n&#44; la disponibilidad y la accesibilidad&#46; Este panorama conlleva una ausencia de datos recogidos de forma sistem&#225;tica que impide que los radi&#243;logos puedan beneficiarse del aprendizaje profundo &#40;AP&#41; &#40;<span class="elsevierStyleItalic">deep learning</span> &#91;DL&#93; en ingl&#233;s&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8-10</span></a>&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para que los datos sean representativos y de alta calidad es necesario que los investigadores realicen una supervisi&#243;n continua de las fases de extracci&#243;n de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;11</span></a>&#46; En este sentido&#44; los sistemas de extracci&#243;n de datos automatizados han demostrado una capacidad de extracci&#243;n defectuosa&#44; ya que la escasez de datos estandarizados y la variabilidad contextual y la situaci&#243;n espec&#237;fica del usuario plantean retos sobre su rendimiento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De hecho&#44; en el &#225;rea de radiolog&#237;a se observa una discriminaci&#243;n significativa por los sesgos de factores adquiridos t&#233;cnicamente debido a las divergencias entre las distintas m&#225;quinas y m&#233;todos de adquisici&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Mientras que los radi&#243;logos est&#225;n acostumbrados a interpretar las diferencias t&#233;cnicas en la obtenci&#243;n de im&#225;genes como el espesor del corte o la marca del esc&#225;ner&#44; los sistemas de AP podr&#237;an llevar a cabo mejor esta capacidad si se les expusiera a estas variables durante la fase de entrenamiento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los sesgos tambi&#233;n pueden aparecer durante el tratamiento de los datos del paciente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;7</span></a>&#46; Como ya se ha mencionado&#44; el disponer de los datos es fundamental para obtener los conjuntos de datos de im&#225;genes m&#225;s diversos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; Sin embargo&#44; la implementaci&#243;n del uso generalizado de los datos tambi&#233;n plantea otros problemas&#44; como las pol&#237;ticas de acceso a los datos&#44; las pol&#237;ticas de calidad y seguridad de los datos&#44; las cuestiones sobre la propiedad intelectual y la protecci&#243;n de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; surgen problemas &#233;ticos de las tecnolog&#237;as de reconstrucci&#243;n de im&#225;genes&#44; especialmente de los reconocimientos faciales&#44; que violan la privacidad de los pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; En la actualidad&#44; el reconocimiento facial para la reconstrucci&#243;n en 3D es capaz de construir modelos a partir de im&#225;genes m&#233;dicas no identificadas&#44; como las resonancias magn&#233;ticas y&#44; por consiguiente&#44; se vulnera el anonimato<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Sin embargo&#44; los programas inform&#225;ticos existentes que previenen la reidentificaci&#243;n se limitan a sistemas espec&#237;ficos de AP y a algunos tipos de datos espec&#237;ficos&#44; hecho que dificulta su aplicaci&#243;n en la mayor&#237;a de los algoritmos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">La &#233;tica de los algoritmos</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La toma de decisiones forma parte de la medicina y de la asistencia sanitaria e implica la elecci&#243;n de una l&#237;nea de actuaci&#243;n entre distintas alternativas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Las personas toman decisiones seg&#250;n sus creencias&#44; sus conocimientos&#44; sus preferencias y sus valores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; La IA toma una decisi&#243;n seg&#250;n las caracter&#237;sticas de los datos de entrada<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;4</span></a>&#46; Los valores humanos&#44; sus creencias y sus preferencias a menudo se transfieren a la IA&#44; y de ah&#237; que aparezcan los sesgos humanos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3</span></a>&#46; Aunque los productos de IA no son humanos&#44; s&#237; est&#225;n concebidos&#44; creados y evaluados por ellos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3</span></a>&#46; Por ello&#44; los humanos son responsables de la igualdad y la legitimidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; o&#44; dicho de otro modo&#44; los humanos pueden hacer un mal uso de los modelos de IA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;4</span></a>&#46; Por tanto&#44; es imprescindible asegurar la transparencia en la toma de decisiones para que exista confianza con la IA entre el proveedor y el paciente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">2&#44;3&#44;5&#44;12</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; el uso de la IA fomenta el &#171;sesgo de automatizaci&#243;n&#187;&#44; entendido como que los humanos empiezan a confiar plenamente en el trabajo de una m&#225;quina en lugar de aplicar su pensamiento cr&#237;tico y exhaustivo&#46; As&#237; pues&#44; los pacientes ser&#225;n m&#225;s vulnerables a los errores de la IA si la toma de decisiones sanitarias se basa en la confianza de los profesionales sanitarios en conclusiones no verificadas de la IA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En particular&#44; en los pa&#237;ses con un sistema basado en seguros m&#233;dicos&#44; los sistemas de IA pueden discriminar a m&#250;ltiples usuarios del sistema sanitario<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Por tanto&#44; la aplicaci&#243;n pr&#225;ctica de la IA requiere un an&#225;lisis constante y cauteloso para evitar que las decisiones de los algoritmos sean aceptadas por encima de la intuici&#243;n moral y guiada por el conocimiento de los m&#233;dicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">La &#233;tica en la pr&#225;ctica</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA en radiolog&#237;a es compleja&#44; porque combina la atenci&#243;n cl&#237;nica&#44; la industria&#44; la econom&#237;a&#44; la tecnolog&#237;a y las matem&#225;ticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; No obstante&#44; el comportamiento moral es intelectualmente incierto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; existen casos en que las innovaciones han causado da&#241;os de forma involuntaria y han sido parte de actividades que carec&#237;an de principios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; De ah&#237; que exista la necesidad de comprometerse con los valores morales y &#233;ticos a la hora de tomar decisiones acerca de d&#243;nde utilizar la IA&#44; de definir lo que ser&#237;a una IA responsable y de alertar cuando la IA se comporte de forma poco &#233;tica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El sesgo muestral se produce cuando los datos curados tienen que representar de forma adecuada a la poblaci&#243;n pero existen dificultades para la recogida de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;11</span></a>&#46; Este problema se plantea cuando una &#250;nica instituci&#243;n proporciona los datos para desarrollar y entrenar los algoritmos de sistemas de AP y da lugar a la discriminaci&#243;n de subconjuntos infrarrepresentados de las poblaciones de otras instituciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No cabe duda que los modelos de AP exigen inversiones financieras y cient&#237;ficas que est&#225;n disponibles principalmente para los pa&#237;ses econ&#243;micamente m&#225;s desarrollados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la escasez de infraestructuras en los pa&#237;ses de ingresos bajos y medios plantea m&#225;s retos&#44; principalmente acerca de su capacidad para informar a los pacientes&#44; su comunicaci&#243;n de la incertidumbre&#44; su administraci&#243;n del consentimiento y su capacidad para generar datos s&#243;lidos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; Como consecuencia&#44; estas naciones quedan obligadas a utilizar modelos de AP entrenados con datos procedentes de pa&#237;ses desarrollados cuya realidad difiere de la de las regiones desatendidas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46; Esta situaci&#243;n agrava las desigualdades sociales en materia de atenci&#243;n sanitaria y pone de manifiesto las limitaciones del uso de algoritmos en AP en las regiones que m&#225;s se podr&#237;an beneficiar&#44; como son las que no cuentan con suficientes recursos&#44; especialistas ni tecnolog&#237;a&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; la falta de datos analizados perjudica en mayor medida a los grupos infrarrepresentados en funci&#243;n del g&#233;nero&#44; de la orientaci&#243;n sexual&#44; de la etnia&#44; de la comorbilidad&#44; del estatus social o de los factores econ&#243;micos&#44; entre otros<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;5&#44;7&#44;8&#44;11</span></a>&#46; Los estudios anal&#237;ticos sobre la asistencia sanitaria muestran diferencias significativas en las tasas de infradiagn&#243;sticos en funci&#243;n de las variables anteriormente mencionadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; si los conjuntos de datos de entrenamiento se equivocan y no presentan afecciones &#171;raras&#187;&#44; los algoritmos de la IA no identificar&#225;n las estructuras que se asemejen a los rasgos inherentes de los grupos infrarrepresentados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8&#44;11</span></a>&#46; Por tanto&#44; deben tenerse en cuenta todas las posibles fuentes de sesgos para reducir su impacto en las decisiones de la IA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una soluci&#243;n para el sesgo muestral podr&#237;a pasar por un m&#233;todo de validaci&#243;n que garantice la generalizaci&#243;n de los sistemas de IA mediante el uso de datos representativos de otras instituciones&#46; Pero&#44; a pesar de su relevancia&#44; solo el 6&#37; de los art&#237;culos recientes sobre AP en medicina inclu&#237;an la validaci&#243;n con datos externos independientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Gu&#237;as de informes</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunas cuestiones &#233;ticas incluyen la seguridad&#44; la transparencia y la alineaci&#243;n de valores<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;3&#44;7</span></a>&#46; Los sistemas de IA deben ser verificables y fiables para garantizar su seguridad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;7&#44;12</span></a>&#46; Aunque las acciones de los algoritmos puedan ser perceptibles&#44; puede ser complicado comprender su funcionamiento a la hora de tomar de decisiones&#44; cuesti&#243;n que subraya la importancia de la transparencia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;7&#44;8&#44;12</span></a>&#46; La alineaci&#243;n de valores consiste en la optimizaci&#243;n del trabajo de la IA en beneficio del paciente pero dejando la responsabilidad a investigadores y profesionales de la radiolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;7</span></a>&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se necesitan nuevos mecanismos de an&#225;lisis adaptados a la naturaleza de los algoritmos adem&#225;s de los an&#225;lisis est&#225;ndares de la causa ra&#237;z<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;7&#44;12</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la creciente bibliograf&#237;a sobre la IA aplicada a la imagenolog&#237;a m&#233;dica demanda m&#225;s investigaciones transparentes y sistem&#225;ticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46;</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una publicaci&#243;n sobre el futuro de la IA publicado en 2021 &#40;FUTURE-AI - <span class="elsevierStyleItalic">Fairness Universality Traceability Usability Robustness Explainability</span>-AI&#41; se propusieron principios generales para el desarrollo de la IA en la imagenolog&#237;a m&#233;dica que inclu&#237;an la investigaci&#243;n&#44; el dise&#241;o y la implantaci&#243;n&#46; A diferencia de las directrices anteriores que estaban centradas en la estructura de los manuscritos&#44; FUTURE-AI hace hincapi&#233; en la equidad&#44; la facilidad de uso&#44; la robustez y la explicabilidad de los sistemas de IA&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; incluye nuevos temas como &#171;la aplicaci&#243;n cl&#237;nica&#187;&#44; &#171;la recopilaci&#243;n de requisitos del usuario final&#187; y &#171;la implantaci&#243;n y el control de la IA&#187; con el objetivo de conseguir sistemas equitativos y m&#237;nimamente sesgados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La gu&#237;a sobre evaluaci&#243;n cl&#237;nica de los sistemas de IA publicada en 2022 &#40;DECIDE-AI &#8212;<span class="elsevierStyleItalic">Developmental and Exploratory Clinical Investigations of Decision support systems driven by AI</span>&#41; pretende garantizar la transparencia de los informes de los estudios cl&#237;nicos que eval&#250;an los sistemas de IA y abordar la influencia humana en el rendimiento cl&#237;nico de la IA&#46; Este sistema permiti&#243; y unific&#243; la evaluaci&#243;n de las intervenciones complejas mediante el abordaje de una fase de desarrollo de los primeros ensayos cl&#237;nicos en lugar de un tipo de estudio concreto&#46; As&#237; pues&#44; proporciona una lista de verificaci&#243;n para evaluar la utilidad y la seguridad cl&#237;nica&#44; analizar las curvas de aprendizaje de los usuarios y preparar el algoritmo para evaluaciones a gran escala<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46;</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad&#44; las directrices que est&#225;n en fase de desarrollo aplicadas a la IA incluyen STARD-AI y TRIPOD-AI&#46; La primera estandariza los informes de precisi&#243;n diagn&#243;stica y la segunda eval&#250;a los estudios de modelos de predicci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;14</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Validaci&#243;n t&#233;cnica</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada d&#237;a se desarrollan numerosos sistemas de IA para tomar decisiones complicadas con el consiguiente riesgo de obtener resultados desfavorables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Para que la IA sea rentable&#44; segura y efectiva en radiolog&#237;a es necesario que se cumplan unos criterios de validaci&#243;n como la robustez&#44; la reproducibilidad y la generalizabilidad&#46; Por desgracia&#44; resulta complejo dise&#241;ar un estudio de validaci&#243;n t&#233;cnica&#44; puesto que la mayor&#237;a de estudios utilizan el mismo conjunto de datos para el desarrollo&#44; la optimizaci&#243;n y la validaci&#243;n de los algoritmos&#46; De aqu&#237; deriva la necesidad de una mayor verificaci&#243;n de la generalizabilidad y la robustez adem&#225;s de contemplar la posibilidad de una p&#233;rdida de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;11</span></a>&#46; Es esencial especificar la precisi&#243;n esperada del algoritmo antes de seguir con los siguientes pasos de verificaci&#243;n&#46; La aprobaci&#243;n t&#233;cnica debe ir seguida de una validaci&#243;n cl&#237;nica real para garantizar la seguridad del paciente&#46; El rendimiento del algoritmo debe evaluarse antes de aplicarlo a situaciones rutinarias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46;</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La implantaci&#243;n de sistemas alimentados por AP debe garantizar la seguridad&#44; la eficacia y la equidad&#46; Sin embargo&#44; la forma actual de las t&#233;cnicas de explicabilidad del AP deber&#237;a ser m&#225;s adecuada para campos en los que est&#225; en juego la vida de los pacientes como es la radiolog&#237;a<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Marcos reguladores</span><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cada pa&#237;s se garantizan los principios &#233;ticos en la implantaci&#243;n de sistemas de AP a trav&#233;s de distintos m&#233;todos&#46; En Europa existe la marca CE&#44; y en Estados Unidos se requiere la autorizaci&#243;n de organismos reguladores como la FDA y las IRB locales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aprobaci&#243;n de los marcos reguladores es esencial para adoptar sistemas de IA en la pr&#225;ctica m&#233;dica&#46; No obstante&#44; los protocolos actuales est&#225;n limitados y necesitan mejoras para evaluar de forma exhaustiva los algoritmos diagn&#243;sticos de la IA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El foro internacional de reguladores de dispositivos m&#233;dicos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">International Medical Device Regulators Forum</span> &#91;IMDRF&#93;&#41; establece los est&#225;ndares que siguen la mayor&#237;a de los reguladores de software m&#233;dico como la FDA y marcos de la Uni&#243;n Europea &#40;UE&#41;&#46; Los organismos reguladores analizan ampliamente la seguridad&#44; la eficacia y el rendimiento de los sistemas de IA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; No obstante&#44; encuentran dificultades en puntos cr&#237;ticos&#44; como la combinaci&#243;n de la tarea del diagn&#243;stico con el algoritmo de diagn&#243;stico&#44; la simple definici&#243;n de la tarea de diagn&#243;stico&#44; la ausencia de mecanismos para comparar directamente algoritmos similares&#44; la deficiente definici&#243;n de los elementos de seguridad y rendimiento&#44; y la falta de recursos para acceder al rendimiento en cada centro instalado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un proceso de evaluaci&#243;n espec&#237;fica mejora la capacidad de abordar los problemas del software y facilita la comparaci&#243;n&#46; El proceso implica definir la tarea de diagn&#243;stico&#44; realizar pruebas en un entorno controlado&#44; evaluar la eficacia en el mundo real&#44; valorar la durabilidad en el tiempo y establecer puntos de referencia internos para los desarrolladores&#46; Por ello&#44; las directrices basadas en este enfoque mejoran el control de la implantaci&#243;n longitudinal de los sistemas de IA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los marcos reguladores convencionales deben garantizar la excelencia en cada centro de aplicaci&#243;n de software m&#233;dico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; Para ello&#44; se podr&#237;a recurrir a terceros evaluadores&#44; como organizaciones dedicadas a la investigaci&#243;n cl&#237;nica&#44; laboratorios de investigaci&#243;n u organizaciones que desarrollen y mantengan conjuntos de datos est&#225;ndares de referencia que puedan ser utilizados&#46; Este enfoque ya es de aplicaci&#243;n en los estudios de medicamentos bajo la supervisi&#243;n de los organismos reguladores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Conflicto de intereses</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los incipientes mercados de la IA en radiolog&#237;a&#44; los profesionales de esta &#225;rea que trabajan en la atenci&#243;n al paciente tambi&#233;n pueden tener cargos en empresas de nueva creaci&#243;n de IA o en entidades comerciales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1-3</span></a>&#46; Al igual que los investigadores en materia de medicamentos con intereses econ&#243;micos buscan el &#233;xito de los mismos&#44; los conflictos de intereses relacionados con los productos de IA pueden gestionarse a trav&#233;s de recursos como la divulgaci&#243;n p&#250;blica&#44; la venta de activos o la vigilancia&#46; Los fabricantes de software m&#233;dico que financian y publican evaluaciones de sus productos tambi&#233;n pueden crear conflictos de intereses<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las partes interesadas responsables de compartir los datos de los pacientes&#44; de conseguir agentes de IA o de implementar modelos en flujos de trabajo cl&#237;nicos deben gestionar minuciosamente sus conflictos de intereses cuando se trata de la IA aplicada a la atenci&#243;n sanitaria&#46; En algunos casos&#44; adem&#225;s&#44; puede ser necesario que rechacen su participaci&#243;n en dichas actividades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">La aparici&#243;n de herramientas de IA para la producci&#243;n de textos</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es necesario considerar que&#44; con la aparici&#243;n de herramientas de IA para la producci&#243;n de textos&#44; este tema genera todav&#237;a una mayor preocupaci&#243;n relacionada con la investigaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Por ejemplo&#44; los grandes modelos del lenguaje &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Large Language Models</span> &#91;LLM&#93;&#41; preparados por IA pueden generar frases cada vez m&#225;s complejas y ser dif&#237;cilmente distinguidas de las escritas por personas&#46; Por este motivo&#44; el ChatGPT y otros LLM est&#225;n generando una gran preocupaci&#243;n en el &#225;mbito cient&#237;fico y acad&#233;mico por su habilidad para elaborar textos para redacciones&#44; informes&#44; ex&#225;menes y art&#237;culos cient&#237;ficos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Conclusi&#243;n</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la era del Big Data&#44; los siete requisitos &#233;ticos para la investigaci&#243;n que propuso E&#46;J&#46; Emanuel et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> en 2000 deben revisarse en la pr&#225;ctica y en la investigaci&#243;n relacionadas con la IA&#44; y para ello se necesitan m&#225;s conversaciones y m&#225;s debates<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;3</span></a>&#46; En conclusi&#243;n&#44; la incorporaci&#243;n de la IA a la radiolog&#237;a ha mejorado la eficiencia y la precisi&#243;n de los radi&#243;logos&#46; Sin embargo&#44; para garantizar la seguridad y la privacidad de los pacientes es esencial resolver los problemas &#233;ticos relacionados con los datos de los pacientes&#44; los algoritmos y los conflictos de intereses&#46; El desarrollo y la aplicaci&#243;n de los marcos reguladores y de los principios &#233;ticos pueden contribuir&#44; por un lado&#44; a minimizar las posibles preocupaciones morales y&#44; por otro&#44; a maximizar los beneficios de la IA en radiolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Informaci&#243;n del estudio</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio se ha llevado a cabo en el Departamento de Neurorradiolog&#237;a del Hospital Antonio Prudente&#44; Fortaleza&#44; Cear&#225;&#44; Brasil&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Financiaci&#243;n</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La presente investigaci&#243;n no ha recibido ninguna ayuda espec&#237;fica de ninguna agencia de financiaci&#243;n ni del sector p&#250;blico&#44; ni comercial ni de organizaciones sin &#225;nimo de lucro&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 00338338
Idioma original: Español
Datos actualizados diariamente
año/Mes Html Pdf Total
2024 Octubre 2 4 6
2024 Septiembre 1 1 2
2024 Agosto 1 0 1
2024 Julio 2 2 4
2024 Mayo 15 1 16
2024 Marzo 4 6 10
2024 Febrero 2 0 2
2023 Noviembre 1 2 3
2023 Octubre 4 6 10

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