MADRID, 26 Oct. (EUROPA PRESS) -
Las tres sociedades científicas de Atención Primaria (SEMERGEN, semFYC y SEMG), la sociedad española de radiología (SERAM) y la Federación de Asociación de Enfermería Comunitaria y Atención Primaria (FAECAP) se han unido a la Asociación de Innovadores en eSalud (AIES) y al Instituto #SaludsinBulos para promover un código ético sobre la inteligencia artificial (IA) en Salud con pretenden concienciar de la necesidad de que el desarrollo de la IA siga unos estándares éticos en cuanto a privacidad de los datos y veracidad de las fuentes de información, entre otros.
Este consenso, al que prevén que se sumen el resto de las más de 70 organizaciones asociadas a AIES y #SaludsinBulos, pretende sentar las bases de las soluciones digitales de salud que se desarrollen con IA. Algunas de estas soluciones serán expuestas en el Hackathon Salud, un proceso de cocreación de proyectos digitales para mejorar la asistencia sanitaria que culmina el 13 de diciembre en el Hospital Ramón y Cajal (Madrid), organizado por la plataforma de innovación ITEMAS (dependiente del Instituto de Salud Carlos III), AIES y la agencia COM Salud.
La IA es el principal motor de transformación de la asistencia sanitaria y la investigación médica, en un grado muy superior y a mayor velocidad que la suma de todos los avances científicos hasta la fecha, según revela el informe elaborado por AIES y #SaludsinBulos, que también indica que presenta peligros relacionados con la desinformación.
"Los mejores 'deep fakes', fotos, vídeos y audios creados por inteligencia artificial que pretenden hacerse pasar por reales, son ya indetectables. No existe ninguna tecnología eficaz que pueda distinguirlos de los reales", ha alertado Carlos Mateos, vicepresidente de AIES, coordinador del Instituto #SaludsinBulos y del Hackathon Salud.
Por ese motivo, uno de los objetivos del Hackathon Salud es impulsar soluciones basadas en la IA que ayuden a combatir la desinformación en salud, como análisis de la conversación en redes sociales y 'bots' que recomienden fuentes fiables. En esta edición de 2023 hay varios retos relacionados con la información veraz en salud y la lucha contra los bulos en medicamentos.
El 'Informe de Tendencias de IA en Salud' enumera proyectos e iniciativas preferentemente locales que permiten entender mejor la situación de la inteligencia artificial para el sector salud en prevención, diagnóstico, medicina personalizada y desinformación en salud.
"Los cambios que conlleva la adopción de la IA obligan a que los profesionales sanitarios se formen para adaptarse a ella, ya que en pocos años se considerará negligencia no haber consultado la IA para el diagnóstico o tratamiento", ha explicado la presidenta de AIES, Carmen Jódar.
Así, uno de los proyectos relevantes que destaca el documento está en marcha en la Clínica Universidad de Navarra. Ha desarrollado un sistema de detección de tumores de endometrio de bajo grado, el cual preside la agresividad de las células.
En este sentido, el 10 por ciento de las mujeres con cáncer de endometrio sufre recaídas de la enfermedad, siendo este uno de los cánceres más agresivos que existen en la actualidad. El proyecto se basa en el estudio de 250 biopsias de pacientes del hospital de La Paz con cáncer de endometrio, a partir del cual se ha desarrollado un sistema basado en un algoritmo que permite visualizar las múltiples células del sistema inmune y sus interacciones con aquellas células que tienen carácter tumoral, buscando patrones personalizados en cada mujer.
Del mismo modo, las asociaciones de profesionales sanitarios consideran que la IA ha permitido el avance y mejora de sistemas de identificación de patologías que a menudo se encuentran invisibilizadas, como ocurre en la especialidad de dermatología.
Desde el Hospital Universitario de Torrejón se ha desarrollado un proyecto destinado al análisis automático de imágenes de la piel, un dispositivo que permite detectar a partir de sistemas diagnósticos asistidos por ordenador (DAO), todas las patologías dermatológicas conocidas que puede padecer el paciente. Analiza automáticamente imágenes y es capaz del autorelleno de escalas de medición. De este modo, la herramienta permite evaluar y controlar a los pacientes desde el domicilio, aumentando la eficiencia de la gestión sanitaria.
