«Un gran desafío de IA en la salud no es tecnológicamente, sino sociofrífero» – El diario andino
Hace unas semanas, el campus de Arequipa de la Universidad Continental también organiza el foro estratégico para la integración ética de la inteligencia artificial en la capacitación médica, que reunió a más de mil participantes entre maestros, expertos nacionales e internacionales y profesionales de la educación superior. Hubo un manifiesto que define los pasivos y estrategias en 2026. Para garantizar que esta tecnología esté integrada de responsabilidad, innovación y la persona ubicada. En este sentido, hablamos con el curioso Walter, vicecanciller de la universidad anfitriona.
Una universidad continental planteó una discusión importante sobre el uso de la IA. Esto fue determinado por conclusiones en el manifiesto de 15 compartimentos.
Este manifiesto representa el producto de la discusión que se presentó recientemente en Arequipa dentro del Foro Estratégico de Inteligencia Artificial (AI) que se sumerge en la reunión III de innovación pedagógica. Fue un evento organizado por la Universidad Continental. Y en este foro, los decanos de universidades públicas y privadas asociadas con ciencias de la salud y algunos médicos que han participado en la práctica clínica. El manifiesto se centra en discutir tres aspectos básicos: el papel de la ética en el proceso de capacitación e implementación de tecnologías y revisar nuestro programa de capacitación curricular, fortalecer a los profesionales, pero sobre todo una persona en el centro. El humanismo es un aspecto fundamental.
¿Qué principales desafíos se indican?
El primer componente son los datos presentados en muchas fuentes de información. Uno de ellos es un historial médico electrónico. Sin embargo, a pesar del hecho de que existe una ley para la implementación del Registro Nacional de Clínica Electrónica, el proceso de implementación sigue siendo lento. Tenemos muchas instituciones públicas que no lo implementan en regiones. Creemos que implementarán o acelerarán este proceso para contribuir a las herramientas inteligentes artificiales, ya que las herramientas son necesarias datos, oportunos y protegidos. Existen otras fuentes de datos complementarias, por ejemplo, exámenes auxiliares o imágenes médicas, incluida la telemedicina o la genomacia. Por ejemplo, el orden del genoma de una persona puede decir cómo la droga puede comportarse. La integración de estos perfiles farmacomónicos en todo el conjunto de datos nos permitirá obtener más ganancias.
Y y un mejor diagnóstico.
Que luego dará como resultado un tratamiento personalizado. Es una tendencia importante, medicina personalizada. Es decir, cuánto se basa en sus datos médicos, exámenes, perfiles farmacogénicos, puede tener un buen tratamiento y manejo. Antes de que hubiera mucha discusión para tratar de lograr un diagnóstico preciso, hoy el proceso está muy optimizado con las tecnologías. Ha invertido un beneficio importante y en el área de diagnóstico.
Las herramientas de IA pueden detectar muestras anormales muy útiles para un certificado de diagnóstico. Todo esto permitirá un diagnóstico anterior en enfermedades como la tuberculosis, donde hemos investigado en la universidad, con diagnósticos oportunos y un tratamiento óptimo para la resistencia.
También ayudará a prevenir
Es otra gran aplicación. Los datos que podemos obtener del historial médico, antecedentes o medicamentos nos ayudan en un campo muy importante de salud pública, como la prevención, sin esperar a que la enfermedad se desarrolle para ver cuál es la mejor opción.
¿Cómo en el caso del cáncer?
Tenemos muchas herramientas de IA que nos permiten detectar algunos signos que pueden predecir años. Incluso hay estudios que nos dicen que puede predecir hasta cinco años en el desarrollo de lesiones de cáncer.
¿Por qué crees que la IA no se ha implementado entre profesionales y estudiantes de salud?
Primero, es compartir que un desafío importante y de la salud no es tecnológicamente tecnológica, sino socialmente técnica. Esto incluye, por un lado, disponibilidad de datos, conexión a Internet. Sin una red de banda ancha, será muy difícil de usar y herramientas porque necesitan una conexión grande para transferir imágenes, para que los videos puedan transferirse. El caso del Telesalud es un excelente ejemplo y todavía representa un desafío importante. La sociedad tiene que ver con la resistencia del cambio, todavía hay mucha desconfianza en la efectividad de la IA. Por lo tanto, es importante que los estudiantes de medicina sean claros cuáles son los potenciales, pero también las limitaciones o consideraciones que deben tenerse en cuenta. La IA tiene la posibilidad de transformación, pero el proceso cognitivo, el juicio clínico, debe superar. La tecnología no debe deshumanizar, sino para mejorar.
