BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD, UNA ACTUALIZACIÓN ESPECIAL
Contitución del Comité Técnico de IA en SALUD Fernando Martín Sánchez, Victor Maojo García, Alejandro Pazos Sierra, Carlos Luis Parra Calderón, Carlos Gallego Pérez y Luciano Sáez Ayerra
ANTECEDENTES La Inteligencia Artificial (IA), entendida como el estudio, implementación y aplicación de sistemas computacionales que exhiben comportamientos complejos, manejan conocimientos, pueden aprender a partir de datos y responder adaptativamente a cambios en el entorno para llevar a cabo tareas inteligentes, representa en la actualidad una de las áreas de mayor interés dentro de la informática de la salud y salud digital, además de ser una de las áreas metodológicas más disruptivas que pueden hacer posible la transformación digital de los sistemas sanitarios. La IA tiene un enorme potencial de aplicación en la Medicina de las 6P (Predictiva, Preventiva, Personalizada, de Precisión, Participativa y Periférica o descentralizada). Por ello, resultará una herramienta muy útil, a veces incluso imprescindible, en tareas de predicción, prevención, diagnóstico, tratamiento, control y seguimiento dentro del proceso asistencial. También tendrá un papel principal en el ámbito de la gestión, investigación biomédica, investigación clínica y salud pública. Todo lo anterior tiene como objetivo avanzar hacia un sistema sanitario público con mayor calidad asistencial, más sostenible y eficiente. Aunque existen implementaciones de la IA en salud hace décadas, su uso en clínica es aún limitado, debido a diversas barreras en las que es necesario seguir trabajando. Entre estas barreras se pueden citar: carencia de marcos de evaluación en términos de efectividad y seguridad; necesidad de capacitación de los profesionales sanitarios; elementos regulatorios; aspectos relacionados con la dis-
ponibilidad de datos masivos, informaciones y conocimientos contrastados y de calidad; escasa utilización de estándares y ontologías que consigan que detrás de cada etiqueta semántica se encuentre siempre, y para todos, el mismo concepto; aspectos éticos y legales del uso de estas novedades tecnológicas; insuficiente capacidad de explicación de los sistemas; limitaciones en la capacidad de interoperabilidad y reusabilidad de los propios métodos de la IA; barreras culturales y rigidez organizativa de las organizaciones sanitarias; necesidad de interfaces avanzados cada vez más intuitivos. La aparición de LLM (como ChatGPT) y otros sistemas de IA generativa ha provocado recientemente un gran impacto social, que ha llevado a un debate público que incluye la participación de entidades nacionales e internacionales para su regulación, promoviendo agencias reguladoras como la AESIA (Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial). Esta situación, que es de amplitud transversal a todos los sectores de actividad, afecta también y de forma muy sustancial a la medicina, sobre todo al modo de la atención en salud que se está abriendo camino en la actualidad. La SEIS ha venido prestando atención a este tema desde hace años, incluyendo la IA en los programas de sus actividades (congresos, formativas) y publicando diversos artículos en su revista. Sin embargo, habida cuenta del enorme desarrollo reciente de esta disciplina y la oportunidad que supone la fuerte inversión europea iniciada para la transformación digital del SNS, parece oportuno formalizar una respuesta más estructurada de la Socie155 INFORMÁTICA + SALUD _ 7