# data[].attributes.body
El hospital utilizó una herramienta de IA a sus pacientes locales, provocando diagnósticos equivocados y desperdicio de recursos.

# data[].attributes.body
PROBLEMA: Uso inadecuado de la IA en salud por falta de adaptación al contexto local.

SESGO: La IA usó datos de otra población, lo que generó predicciones incorrectas para los pacientes de Cusco. Además, el médico confió demasiado en el sistema sin verificar la información.

RIESGOS: Las alertas falsas causaron  hospitalizaciones innecesarias y ansiedad, además de saturar los servicios y afectar la confianza en la tecnología médica.

# data[].attributes.body
En el caso de Rosa, el problema ético parece originarse en un sesgo de los datos de entrenamiento o en la falta de contextualización del algoritmo (el problema de la "Caja Negra"). Es muy probable que la IA médica, al basarse puramente en estadísticas históricas o patrones rígidos, haya interpretado erróneamente una variación fisiológica inofensiva como una patología grave, generando un diagnóstico falso. La máquina falló porque no puede "ver" al paciente de manera holística; solo ve números, y si esos números no encajan perfectamente en su base de datos (quizás sesgada hacia otro tipo de demografía), arroja un error que contradice la realidad biológica de los "niveles normales" de Rosa.

# data[].attributes.body
Este error tecnológico resalta la falta de responsabilidad y supervisión humana (Accountability Gap) como una causa ética crítica. Mientras la tecnología intentaba imponer una "verdad" basada en cálculos fríos y fallidos, la verdadera calma y salud de Rosa exponen el peligro de confiar ciegamente en sistemas automatizados para decisiones de vida o muerte. El conflicto ético no es solo que la IA se equivocara, sino que el sistema de salud probablemente priorizó la predicción del algoritmo sobre la observación clínica y el bienestar emocional del paciente, deshumanizando el proceso de cuidado hasta que se demostró la verdad.

# data[].attributes.body
O'Connell JM, Manson SM. Understanding the economic costs of diabetes and prediabetes and what we may learn about reducing the health and economic burden of these conditions. Diabetes Care. 2019;42:1609-11

https://www.redalyc.org/journal/843/84377404011/84377404011.pdf

Terrones Rodríguez, A. L.,  (2018). Inteligencia artificial y ética de la responsabilidad. Cuestiones de Filosofía, 4(22), 141-170.

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=745980769003

# data[].attributes.attachment_link.title
Ética de la IA y Principio de Responsabilidad