La inteligencia artificial (IA) generativa podría revolucionar la atención a la salud facilitando, por ejemplo, el desarrollo de fármacos o acelerando la detección de enfermedades, pero la OMS cree que hay que prestar más atención a los riesgos.
La Organización Mundial de la Salud analiza en un documento publicado este jueves los peligros y ventajas del uso de grandes modelos multimodales (LMM), un tipo de tecnología de IA generativa de rápido crecimiento, en materia de salud.
Estos LMM pueden utilizar varios tipos de datos, incluidos texto, imágenes y videos, y generar resultados que no se limitan al tipo de datos introducidos en el algoritmo.
La organización define cinco áreas que podrían utilizar esta tecnología: el cribado, para responder por ejemplo a peticiones escritas de los pacientes; la investigación científica y el desarrollo de fármacos; la educación médica y de enfermería; las tareas administrativas; y el uso por parte de los pacientes, por ejemplo para analizar síntomas.
Pero detrás del gran potencial, la OMS advierte que estos LMM pueden dar resultados falsos, inexactos, sesgados o incompletos.
“A medida que se utilizan cada vez más los LMM en la asistencia sanitaria y la medicina, los errores, el mal uso y, por ende, los perjuicios para las personas son inevitables”, señala la OMS.
Gigantes tecnológicos
El documento también presenta nuevas directrices sobre la ética y la gestión de los LMM, con más de 40 recomendaciones para los gobiernos, las empresas tecnológicas y proveedores de atención sanitaria sobre cómo beneficiarse de esta tecnología de forma segura.
“Las tecnologías de IA generativa tienen el potencial de mejorar los cuidados de salud, pero solo si aquellos que desarrollan, regulan y utilizan estas tecnologías identifican y tienen plenamente en cuenta los riesgos asociados”, afirma el científico jefe de la OMS, Jeremy Farrar.
La OMS pide que se establezcan normas de responsabilidad para “garantizar que los usuarios perjudicados por un LMM sean indemnizados adecuadamente o dispongan de otras formas de recurso”.