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Las acciones y soluciones deben estar centradas en las personas y no

usarse como un fin en sí mismas. Como una de las muchas tecnologías para facilitar el trabajo en el

ámbito de la salud pública, la IA debe respetar los derechos de la persona.

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Los debates, el desarrollo y la

aplicación deben basarse en los principios éticos

acordados a escala mundial de dignidad humana,

beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia.

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Siempre deben usarse enfoques

transparentes, que deben comunicarse al desarrollar

algoritmos de IA.

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La privacidad, la confidencialidad y la seguridad en el uso de datos deben

ser fundamentales para toda IA que se desarrolle.

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Las intervenciones de IA deben ceñirse a prácticas científicas óptimas:

deben ser confiables, reproducibles, justas y honestas y posibilitar la rendición de cuentas.

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También conocidos como “agentes de conversación”, son

aplicaciones informáticas que imitan el habla humana escrita u oral para simular una conversación o una interacción con una persona real.

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Todo debe ser lo más abierto y compartible posible. Las herramientas y

el concepto subyacente de apertura1 deben ser una característica y un factor de éxito crucial de

toda IA que se desarrolle.

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La justicia, la igualdad y la inclusión en el impacto y el diseño deben constituir

siempre la base de toda iniciativa de IA para la salud pública.

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Tecnología controlada por seres humanos 

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Tecnología controlada por seres humanos 

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Es obligatorio que haya procesos formales de control

y revisión por seres humanos de las decisiones automatizadas.

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COMPONENTES Y SUBCAMPOS DE LA IA QUE PUEDEN BENEFICIAR A LA SALUD PÚBLICA

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COMPONENTES Y SUBCAMPOS DE LA IA QUE PUEDEN BENEFICIAR A LA SALUD PÚBLICA

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El uso de la inteligencia artificial (IA) en la salud pública debe guiarse por consideraciones técnicas y

éticas superiores a fin de mitigar el riesgo ético en la salud pública y las intervenciones de política

conexas. Esas consideraciones se reflejan en los ocho principios rectores siguientes:

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Entrenamiento de las computadoras para que interpreten y

entiendan el mundo visual. Usando imágenes digitales de cámaras y videos y métodos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión.

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Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

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Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

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El PLN automatiza la capacidad para leer, entender y extraer significado del lenguaje humano.

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Uso de soluciones de IA (como aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural) para incorporar y comprender contenido digital de muchas fuentes

diferentes, como texto, imágenes, video y datos legibles por máquina. El objetivo es mejorar la pertinencia de los resultados generados a partir de una búsqueda de usuario.

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Proceso de aplicación de datos de entrenamiento a un “algoritmo de aprendizaje”.

Este genera un conjunto de reglas sobre la base de los patrones de datos identificados. Pueden usarse para clasificar datos nuevos o predecir datos futuros. Con el uso de diferentes datos de entrenamiento, el mismo algoritmo de aprendizaje puede utilizarse para generar diferentes modelos; por ejemplo, predicción de enf.

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Área de investigación interdisciplinaria en la interfaz de la informática y la ingeniería.

El objetivo de la robótica es diseñar máquinas inteligentes que faciliten la actividad humana.

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Subcampo del aprendizaje automático que usa algoritmos diseñados en forma de redes de decisiones para aprender de los datos.

Estas redes a menudo se denominan redes neuronales.

Las redes con muchas capas, se denominan redes neuronales profundas o redes de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo: identifica enfermedades sobre la base de imágenes y predice el edo. de salud a partir de historias clínicas electrónicas.

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Proceso que consiste en analizar el habla en vivo o grabada para comprenderla y extraer significado.

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Recientemente, las enfermedades transmisibles (influenza, dengue) han sido el foco de gran parte de la investigación en salud mediante PNL basada en redes sociales.

La PNL puede ayudar a los investigadores de salud pública a identificar conceptos erróneos comunes relacionados con la salud y, a su vez, a idear métodos de comunicación en materia de salud más eficaces

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¿Principales consideraciones para la aplicación de la IA en el ámbito de la salud pública?

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¿Principales consideraciones para la aplicación de la IA en el ámbito de la salud pública?

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Principios éticos de beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia, junto con derechos humanos tales como la dignidad, el respeto de la vida, la libertad, la salud, la autodeterminación, la equidad, la justicia, la privacidad y la propiedad.

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Marcos normativos nacionales y regionales de la IA

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Marcos normativos nacionales y regionales de la IA

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Defienden principios éticos como los derechos individuales.

Esferas a considerarse para aplicar la IA en S.P:

✓ protección de datos, privacidad y libertad de información.

✓ reglamentación de las historias clínicas electrónicas.

✓ acuerdos para el intercambio nacional (y posiblemente regional) de información de salud.

✓ evaluaciones de la tecnología sanitaria para la IA.

El Objetivo de la IA para la salud pública es maximizar los beneficios para la sociedad sin comprometer los derechos de las personas

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8 principios para la transformación digital de S.S según la OPS

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8 principios para la transformación digital de S.S según la OPS

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1) conectividad universal

2) bienes digitales

3) salud digital incluyente

4) interoperabilidad

5) derechos humanos

6) inteligencia artificial

7) seguridad de la información

8) arquitectura de la salud pública.

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mejorar la precisión del diagnóstico de enfermedades proviene del análisis de imágenes médicas, se ha visto facilitada por la disponibilidad de la potencia informática y los datos de imágenes para ejecutar algoritmos complejos de aprendizaje automático. Sin embargo, comprender por qué la computadora toma tal decisión aún es difícil y podría suponer un importante obstáculo para su adopción.

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La investigación sobre el uso de las redes sociales junto con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para aplicaciones de salud pública es un área de estudio sólida y en crecimiento, con reuniones dedicadas y una comunidad de investigación ahora bien establecida.

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El PLN y el ML son herramientas eficaces y novedosas para analizar las características lingüísticas de los datos de entrevistas en busca de constructos psicológicos como la soledad. El análisis de sentimientos y emociones de vanguardia puede proporcionar información sobre la composición de una emoción compleja

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generar historias clínicas electrónicas (HCE) totalmente sintéticas y fielmente representativas para facilitar el intercambio de datos entre profesionales sanitarios e investigadores y promover la investigación metodológica, se utilizan principalmente para mejorar los resultados de los pacientes y optimizar la atención médica

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Text Analytics para la salud una nueva función que permite a los desarrolladores procesar y extraer información de datos médicos no estructurados. Capacitada con una amplia gama de datos médicos (que abarca varios formatos de notas clínicas, protocolos de ensayos clínicos y más) los usuarios pueden detectar palabras y frases mencionadas en texto no estructurado como entidades que pueden asociarse con tipos semánticos del ámbito sanitario y biomédico, como diagnóstico, nombre del medicamento, síntoma/signo, exámenes, tratamientos, dosis y vía de administración.

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Plataformas digitales para la adopción de decisiones

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Plataformas digitales para la adopción de decisiones

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Adopción de decisiones mediante la modelización y la comprensión de múltiples variables y sistemas complejos. Sean cuales los objetivos de la empresa se puede ejecutar un sin fin de escenarios y alcanzar los mejores resultados con un modelo digital de su cadena de suministro y algoritmos de IA y optimización confiables

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Los robots tienen el potencial de ser desplegados para la desinfección, la entrega de medicamentos y alimentos, la medición de signos vitales y la asistencia en los controles fronterizos.

los robots móviles para la medición de temperatura en áreas públicas y puertos de entrada representan un uso práctico de tecnologías consolidadas. Los sistemas de cámaras automatizadas se utilizan comúnmente para examinar a varias personas simultáneamente en áreas extensas

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El uso de chatbots en salud ha aumentado recientemente prueban chatbots para la salud pública parecen muy prometedores; sin embargo, existen varios aspectos que deben mejorarse, como el diseño de los chatbots, los métodos de los estudios, el análisis y la presentación de resultados. Se necesitan más estudios de alta calidad y una mejor presentación de informes sobre el uso de chatbots.

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Imágenes médicas y modelización predictiva para la medicina pulmonar

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El aprendizaje profundo es una familia de métodos computacionales que permiten que un algoritmo se autoprograme aprendiendo de un amplio conjunto de ejemplos que demuestran el comportamiento deseado, eliminando la necesidad de especificar reglas explícitamente. La aplicación de estos métodos a la imagenología médica requiere mayor evaluación y validación.

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representan una amenaza para quienes buscan empleo, quienes no solo están siendo reemplazados, sino que últimamente están siendo entrenados para adquirir nuevas habilidades por robots que los reemplazaron; los vehículos autónomos, que con el tiempo no requerirán dirección humana, incluyendo camiones que causarán importantes desplazamientos de conductores; la seguridad laboral, donde la IA aumentará la capacidad de las empresas para garantizar un entorno laboral más seguro; el reconocimiento de voz e imagen, que ya se utiliza ampliamente para garantizar la seguridad tanto en el lugar de trabajo como en otros entornos