La Universidad de Barcelona ha anunciado una importante contribución al campo de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito sanitario. El Profesor Karim Lekadir, quien ocupa el cargo de Profesor de Investigación ICREA en la facultad de matemáticas e informática y es director del grupo de investigación BCN-AIM, ha liderado la creación de un innovador artículo de consenso que introduce el marco FUTURE-AI. Este marco establece un estándar para garantizar que las aplicaciones de IA en salud sean tanto éticas como confiables.
A pesar de las grandes oportunidades que la inteligencia artificial promete para mejorar la atención sanitaria, persisten dudas respecto a su seguridad y ética. Con el objetivo de abordar estos desafíos, un equipo compuesto por 117 expertos de 50 países ha trabajado durante tres años en el desarrollo de FUTURE-AI. Destacan en este grupo académicos e investigadores de instituciones de renombre mundial, como el Imperial College London, la Universidad de Oxford, la Universidad Técnica de Múnich, así como de la Escuela de Medicina de Harvard y de Stanford.
España ha jugado un papel fundamental en este esfuerzo internacional, con la Universidad de Barcelona a la vanguardia y la participación de entidades como la Fundación TIC Salut Social, que colabora con el Departamento de Salud de Cataluña, así como del Centro de Regulación Genómica y el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe.
Este artículo de consenso, recientemente aceptado por la revista BMJ, proporciona directrices claras para la creación e implementación de herramientas de IA confiables en el área de la salud. Su marco comprende una serie de buenas prácticas y recomendaciones que abarcan todas las fases del ciclo de vida de la IA, desde su diseño y desarrollo hasta su regulación y monitoreo.
El marco FUTURE-AI se basa en seis principios fundamentales:
Equidad: Las herramientas de IA deben funcionar adecuadamente para todas las personas, independientemente de su edad, género o contexto social.
Universalidad: Deben ser adaptables a diferentes sistemas de salud a nivel global.
Trazabilidad: Es crucial monitorizar estas herramientas para garantizar su correcto funcionamiento y facilitar la corrección de problemas.
Usabilidad: Las soluciones deben ser sencillas de utilizar para los profesionales sanitarios, integrándose fluidamente en su práctica diaria.
Robustez: Las herramientas deben ser diseñadas para resistir variaciones del mundo real y requerir evaluaciones continuas para mantener su precisión.
- Explicabilidad: Es esencial que las decisiones tomadas por la IA puedan explicarse de manera clara para que sean comprensibles tanto para médicos como para pacientes.
La publicación completa del artículo está disponible en BMJ, donde se ofrece una explicación detallada del marco FUTURE-AI, y se invita a los interesados a visitar el sitio web del proyecto para seguir el desarrollo de estas directrices que están moldeando el futuro de la inteligencia artificial en la atención sanitaria.
