Patricia Durán Carrasco
Determinar la propiedad de los datos y la petición de consentimiento a los pacientes para el uso de los datos clínicos con inteligencia artificial (IA) es una de las barreras que impiden que despegue esta tecnología en el sector de la salud. Así lo ha manifestado Joaquín Cayón, director del Grupo de Investigación en Derecho Sanitario y Bioética de Idival, en su ponencia titulada ‘La encrucijada de la IA en salud: Retos y desafíos de su gobernanza’, en el marco de la jornada IDIS Lab ‘IA: diagnóstico y mapeo del sector salud’, organizada por la Fundación IDIS y celebrada el pasado viernes en la sede de KPMG en Madrid.
Según Cayón, el problema que tienen los hospitales es que hay desarrollados muchos pilotos de IA, los cuales hay que empezar a escalar. “No hay que tener miedo a la IA, la inteligencia artificial es una manera de reformular la sanidad”, ha manifestado.
Según Cayón, los hospitales disponen de muchos pilotos de IA que deberían comenzar a escalarse para una implementación real
Actualmente, existen tres tipos de barreras para la implementación de esta tecnología en el sector sanidad. La primera es la barrera técnica, cuyos principales problemas son los estándares, la interoperabilidad y la calidad del dato. La segunda es la barrera jurídica, compuesta por la falta legal de uso secundario, la interpretación heterogénea del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), las intersecciones legales y el retorno social del dato. Por último, la barrera cultural, caracterizada por la creencia del consentimiento, la concepción patrimonialista del dato y la fascinación por la tecnología.
Por otro lado, Cayón considera que “el paciente no es propietario de los datos clínicos, sino que son titular de ellos. Los datos son una información cualificada en la que participa los pacientes, el hospital y la parte clinica”. En este sentido, Cayón ha considerado que el consentimiento del trato de los datos clínicos con IA es lo que está impidiendo desarrollar esta tecnología en el sector sanitario. Asimismo, existe “una ausencia de conocimiento por parte de la población, ya que no conocen ni entienden el big data, convirtiéndose en un gran problema para la IA”, ha añadido.
Las tres barreras de la inteligencia artificial son la técnica, la jurídica y la cultural
Durante la ponencia, se han abordado los aspectos normativos. El actual reglamento de la IA está “unicamente” aplicándose a los fines de investigación e innovación, según Cayón. Además, se suman los desafios regulatorios, entre los que se incluyen el riesgo de discriminación, los problemas de seguridad y la ausencia de exactitud.
Dentro de los niveles de riesgo existente en el reglamento de la IA (riesgo inaceptable, alto riesgo, riesgo limitado y riesgo mínimo o nulo), el ámbito de la salud se ubica en el segundo nivel, alto riesgo. Esto conlleva que antes de realizar cualquier implementación de IA, las organizaciones deben realizar una evaluación de impacto, aunque no en todos los tipos de IA son necesaria realizarlas.
Otro elemento que frena la integración de la IA en el sector sanitario es la preocupación sobre a quién recae la responsabilidad ante una situación errónea. En este sentido, Cayón ha aclarado que “si la IA es defectuosa, responderán los fabricantes y los organismos reguladores, mientras que si es un error humano, la responsabilidad caerá en el profesional sanitario responsable de la toma de decisión. La IA no cambia las reglas de la responsabilidad”.
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