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    OMS abre debate por el uso de la IA en las políticas de salud: propone alinear la evidencia con la gobernanza

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    Ante el contexto actual, la OMS publicó el documento “Inteligencia artificial y políticas basadas en la evidencia: nuevos retos y oportunidades”. El objetivo es abrir un debate para examinar cómo la IA transforma la manera en que se elaboran las políticas de salud y qué se necesita para garantizar que esos cambios fortalezcan, en lugar de debilitar, la base de evidencia en la que se fundamentan las decisiones.

    El trabajo fue elaborado en conjunto por el Departamento de Datos, Salud Digital, Analítica e IA y el Departamento de Ciencia para la Salud pretende subsanar esta deficiencia. Su objetivo es ser aplicable a un público diverso, incluyendo responsables políticos, reguladores, gestores sanitarios y desarrolladores de IA.

    “El debate político sobre la IA se ha centrado en la atención clínica. Este documento reorienta la atención hacia donde se está configurando realmente la base de evidencia: cómo se definen los problemas, cómo se diseñan las opciones y cómo se evalúa el impacto. Los Estados Miembros necesitan un marco común para la gobernanza de la IA a lo largo de todo ese ciclo. Este documento proporciona un punto de partida”, declaró el Dr. Alain Labrique, Director de Datos, Salud Digital, Analítica e IA de la OMS.

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    El papel de la IA en las políticas de salud

    El documento organiza su análisis en torno a las etapas del ciclo político: comprender el problema, diseñar soluciones y lograr un impacto mediante la implementación, el seguimiento y el ajuste, identificando en cada etapa las distintas oportunidades, riesgos, consideraciones de gobernanza y respuestas prácticas que aporta la IA, junto con las dinámicas transversales que se aplican a todas las etapas.

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    Los riesgos del uso de la IA en la formulación de políticas

    • El sesgo en los datos puede distorsionar la definición del problema.
    • La sobreoptimización de objetivos medibles puede limitar el diseño de soluciones.
    • La brecha digital y las vulnerabilidades de ciberseguridad pueden socavar la implementación.
    • Los sesgos sutiles en las herramientas de monitoreo pueden desviar gradualmente las políticas de sus objetivos originales.

    Una preocupación transversal recurrente es la injusticia epistémica: la tendencia de los sistemas de IA a privilegiar la evidencia cuantificable y rica en datos, marginando la experiencia vivida, el conocimiento local, el saber indígena y la perspectiva comunitaria.

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    Alinear la evidencia y la gobernanza de la IA

    El documento adopta un enfoque deliberadamente práctico: identifica los puntos de convergencia entre las herramientas existentes para la formulación de políticas basadas en la evidencia (EIP) y los marcos de gobernanza de la IA: transparencia, participación, protección de derechos y supervisión basada en riesgos.

    Se basa en las directrices éticas de la IA de la OMS, el marco GRADE (Evidencia para la Decisión), los principios de datos FAIR y los Principios de IA de la OCDE, entre otros, para ayudar a los responsables políticos a adaptar los instrumentos existentes a este fin.

    Del principio a la práctica

    El documento traduce estos principios de gobernanza en directrices operativas. Antes de implementar herramientas de IA, recomienda evaluaciones del impacto algorítmico y revisiones de la madurez tecnológica.

    Una vez en uso, aboga por flujos de trabajo basados ​​en evidencia viva que combinen la recuperación automatizada con la verificación humana, puntos de decisión con intervención humana y paneles de supervisión multidisciplinarios que integren conocimientos especializados en el dominio, los métodos y la ética.

    Un principio unificador recorre estas directrices: la IA debe complementar, no automatizar. Los seres humanos siguen siendo responsables de formular las preguntas, evaluar la calidad de las pruebas, interpretar los resultados en su contexto y sopesar las consideraciones éticas.

    Al final, el documento de debate pretende servir de base para un diálogo continuo con los Estados miembros, los investigadores, los desarrolladores y la sociedad civil, a medida que las capacidades de la IA y los contextos en los que se aplican sigan evolucionando.

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