Ética y gobernanza de la inteligencia artificial para la salud: orientación sobre grandes modelos multimodales


Fecha de publicación 18 enero 2024 Categoría
  • Inteligencia artificial
Etiquetas
  • Derechos Humanos
  • Digital
  • Ética
  • Política sanitaria
  • Seguridad
Organización editora Organización Mundial de la Salud

El 18 de enero de 2024, la Organización Mundial de la Salud (OMS) publicó orientaciones actualizadas sobre la ética y la gobernanza de los grandes modelos multimodales (del inglés LMMs) en la atención sanitaria. Esta nueva guía aborda el rápido crecimiento y la aplicación de las tecnologías de IA generativa en la atención sanitaria, ofreciendo más de 40 recomendaciones para gobiernos, empresas tecnológicas y proveedores de atención sanitaria. Hace hincapié en el uso responsable de los LMMs para mejorar los resultados sanitarios y salvaguardar la salud de la población.

Los LMMs, capaces de procesar varios tipos de datos como texto, vídeos e imágenes para generar diversos resultados, destacan por su capacidad para imitar la comunicación humana y realizar tareas no programadas. Estos modelos se han adoptado rápidamente, con aplicaciones que van desde el diagnóstico y la atención clínica hasta la educación médica y la investigación científica. Sin embargo, las directrices también señalan riesgos, como la posibilidad de generar información engañosa o sesgada y los retos de garantizar un acceso equitativo y la ciberseguridad.

La OMS subraya la necesidad de un enfoque de colaboración entre las partes interesadas, incluidos los gobiernos, el sector privado, los proveedores de atención sanitaria y la sociedad civil, en el desarrollo, despliegue y regulación de los LMMs. Entre las principales recomendaciones para los gobiernos figuran la inversión en infraestructuras éticas para la IA, la promulgación de leyes y reglamentos que defiendan los derechos humanos y las normas éticas, y la creación de organismos reguladores para evaluar las aplicaciones de IA en la atención sanitaria. Además, la guía aboga por un diseño inclusivo y transparente de la IA, con la participación de diversas partes interesadas y la priorización de tareas bien definidas y fiables para mejorar los sistemas sanitarios y los resultados de los pacientes.