Transformando la medicina: un análisis crítico de los principales desafíos éticos en la integración de la inteligencia artificial en medicina basada en evidencia y medicina personalizada
DOI:
https://doi.org/10.22481/rbba.v14i2.15571Palabras clave:
Medicina Basada en Evidencia, Medicina Personalizada, Inteligencia Artificial, BioéticaResumen
Desde fines del siglo pasado, la medicina basada en evidencia (MBE) se ha convertido en el estándar de oro en la práctica clínica, la formación médica y la elaboración de políticas de salud. Sin embargo, se han identificado limitaciones, lo que ha llevado a la exploración y desarrollo de modelos emergentes, entre ellos la medicina de precisión (o medicina personalizada).
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar significativamente tanto la MBE como la medicina personalizada.
En este trabajo se analizan las consideraciones éticas que plantea el empleo de la IA en el marco de la MBE y la medicina personalizada. Se analizarán primeramente los problemas de sesgos y su relación con el principio de equidad y la posibilidad de discriminación y la transparencia y explicabilidad en estrecha asociación con la opacidad de la caja negra algorítmica. Posteriormente se analizarán los problemas referidos a la privacidad y seguridad de los datos y la responsabilidad en torno a las decisiones impulsadas por la IA y la autonomía profesional. Finalmente se analizarán los problemas vinculados con la equidad en el acceso, el consentimiento informado y el uso ético de la información genética.
Descargas
Citas
ALOWAIS, S.A., ALGHAMDI, S.S., ALSUHEBANY, N. et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ v. 23, n. 689, 2023. https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
AMANN, J., BLASIMME, A., VAYENA, E. et al. Explainability for artificial intelligence in healthcare: a multidisciplinary perspective. BMC Med Inform Decis Mak v. 20, n. 310, 2020. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01332-6
ASOCIACIÓN MÉDICA MUNDIAL. Declaración de Helsinki de la AMM – Principios éticos para las investigaciones médicas en participantes humanos. 2024. En: https://www.wma.net/es/policies-post/declaracion-de-helsinki-de-la-amm-principios-eticos-para-las-investigaciones-medicas-en-seres-humanos/
CHEN, Xiang. AI in Healthcare: Revolutionizing Diagnosis and Treatment through Machine Learning. MZ Journal of Artificial Intelligence, v. 1, n. 2, 2024. https://mzjournal.com/index.php/MZJAI/article/view/259
DE LECUONA, I. Pautas para evaluar proyectos de investigación e innovación en salud que utilicen tecnologías emergentes y datos personales. Edicions de la Universitat de Barcelona, 2020. En: https://www.bioeticayderecho.ub.edu/sites/default/files/ documents/doc_evaluar-proyectos-salud.pdf
DELPIERRE, C. y LEFÈVRE, T. Precision and personalized medicine: What their current definition says and silences about the model of health they promote. Implication for the development of personalized health. Front. Sociol. n. 8, 2023. doi:10.3389/fsoc.2023.1112159
FEINSTEIN, A.R.; RALPH I HORWITZ, R.I. Problems in the “Evidence” of “Evidence-Based Medicine”. The American Journal of Medicine v.103, n. 6, p. 529-535, December 1997.
FULFORD, K. B. Ten Principles of Values-Based Medicine (VBM). En: Schramme T. y Thome J. Philosophy and Psychiatry. De Gruyter, 2012. Cap., p. 50-82.
HAENLEIN, M. y KAPLAN, A. A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. California Management Review, v. 61, n. 4, p. 5-14, 2019. https://doi.org/10.1177/0008125619864925
JUNQUERA, L. M. et al. Medicina basada en la evidencia (MBE): Ventajas. Rev Esp Cirugía Bucal y Maxilofac, Madrid, v. 25, núm. 5, pág. 265-272, octubre 2003 Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1130-05582003000500003&lng= es&nrm=iso
KUMAR, P.; CHAUHAN, S.; KUMAR AWASTHI, L. Artificial Intelligence in Healthcare: Review, Ethics, Trust Challenges & Future Research Directions. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 120, 2023, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.105894
PARLAMENTO EUROPEO. Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, 13 de junio de 2024. Normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:32024R1689
RATWANI, R.M.; SUTTON, K.; GALARRAGA, J.E. Addressing AI Algorithmic Bias in Health Care. JAMA. v.332, n. 13, p.1051-1052, 2024. doi:10.1001/jama.2024.13486
RUSSELL S. y NORVIG P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson, 2020.
SADEE, W.; WANG, D.; HARTMANN, K. y EWART TOLAND, A. Pharmacogenomics: Driving Personalized Medicine. Pharmacological Reviews, v. 75, n. 4, p. 789-814; 2023. DOI: https://doi.org/10.1124/pharmrev.122.000810
SAHAMA, T.; SIMPSON, L. y LANE, B. Security and Privacy in eHealth: Is it possible?, IEEE 15th International Conference on e-Health Networking, Applications and Services (Healthcom 2013), Lisbon, Portugal, p. 249-253, 2013. doi: 10.1109/HealthCom.2013.6720676
SHEIKH, H., PRINS, C., SCHRIJVERS, E. Artificial Intelligence: Definition and Background. In: Mission AI. Research for Policy. Springer, Cham, 2023. Cap. 2, p. 15-41. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2
SZAJEWSKA, H. Evidence-based medicine and clinical research: both are needed, neither is perfect. Annals of Nutrition and Metabolism, v. 72, n. 3, p. 13-23, 2018.
UDEGBE, F. C.H.; EBULUE, O.R.; EBULUE, CH.CH. y EKESIOBI, CH. S. AI’s impact on Personalized Medicine: tailoring treatments for improved health outcomes. Engineering Science & Technology Journal, v. 5, n. 4, p 1386-1394, 2024. Doi: https://doi.org/10.51594/estj.v5i4.1040.
UNESCO. Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. 2022. En: https://www.unesco.org/es/articles/recomendacion-sobre-la-etica-de-la-inteligencia-artificial
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Revista Binacional Brasil-Argentina: Diálogo entre las ciencias
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.