Un nuevo modelo valenciano de IA sanitaria busca cómo responder a situaciones inesperadas

Valencia, 27 ago (EFE).- Investigadores valencianos proponen un modelo de IA resiliente para el ámbito sanitario, capaz de responder a situaciones inesperadas, como pandemias, o sesgos en la información, lo que ayudaría a priorizar las llamadas en un centro de emergencias sanitarias y beneficiaría la toma de decisiones clínicas basadas en datos de millones de personas.

Los investigadores del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València idean una nueva generación de inteligencia artificial en salud resiliente a los cambios y situaciones no controladas del mundo real, que incluso pueda predecir situaciones de forma "más eficaz y robusta", todo ello en un trabajo publicado por el Journal of Medical Internet Research, una de las revistas más importantes del sector de medicina digital a nivel internacional.

Su modelo permitiría, por ejemplo, ayudar a priorizar las llamadas en un centro de atención de emergencias sanitarias, en una nueva generación de IA que destacará "por su adaptabilidad y confianza" ante situaciones de incertidumbre, cambios o sesgos en la información, "las habituales en los contextos de uso real de la IA en salud, más allá de los entornos de laboratorio donde es diseñada", ha señalado el investigador Carlos Sáez.

Esto plantea "desafíos importantes para el desarrollo de la IA sanitaria, su uso clínico rutinario y sus marcos regulatorios”, destaca el investigador del Instituto ITACA y profesor del Departamento de Física Aplicada de la UPV.

El nuevo paradigma propuesto por el equipo del BDSLab del ITACA-UPV cubre las cuatro fases clave de la inteligencia artificial: entrenamiento (cuando la IA aprende de los datos); predicción (cuando es aplicada a nuevos casos que no ha observado previamente); entorno de producción (el mantenimiento una vez puesta en uso rutinario), y la regulación (las leyes y normas que regulan la seguridad y confianza), detallan desde la UPV.

"Este nuevo enfoque de IA puede adaptarse de forma resiliente a cambios en el contexto de uso, ya sean técnicos, como los debidos a cambios en los sistemas de información involucrados; o de contexto sociosanitario, pudiendo adaptarse de forma rápida y eficaz ante situaciones inesperadas como pandemias", explica Sáez.

Además, "el aseguramiento de la confianza de los usuarios en la IA y de los derechos fundamentales de las personas es un aspecto clave en este modelo", asegura el investigador de la UPV.

Según Carlos Sáez, esta inteligencia artificial tendría un impacto directo en la mejora de la confianza y seguridad de los sistemas IA en salud y beneficiaría a la toma de decisiones clínicas basada en datos en millones de personas en Europa.

"Los modelos IA se mantendrían actualizados, evitando la obsolescencia, y se adaptarían rápidamente a los cambios reduciendo costes y riesgos", destaca el investigador, que añade que esto, unido al apoyo interactivo a la toma de decisiones con control de riesgos médicos y de derechos fundamentales soportado por técnicas de inteligencia artificial robusta y ética, "optimiza el enlace y confianza entre humano e IA".

Este nuevo paradigma de IA permitiría, por ejemplo, ayudar a priorizar de una manera más óptima y confiable los incidentes en un centro de atención de emergencias sanitarias optimizando en tiempo real las preguntas realizadas durante las llamadas.

"En casos de alta incertidumbre, el sistema propondría al operador solicitar la información adicional más determinante al llamante para mejorar la confiabilidad de la respuesta", señala el investigador.

Así, si se recibe una llamada informando de una mujer de 20 años que presenta aparente dificultad respiratoria, sin reportar ninguna enfermedad respiratoria crónica conocida, el sistema solicitaría información de forma autónoma acerca del uso de medicamentos, como anticonceptivos orales, o recientes ataques de ansiedad, "y si no hay datos nuevos, clasificaría el caso como de alto riesgo para evitar posibles sesgos", explica Carlos Sáez.

El trabajo se enmarca en el proyecto 'Modelling the Kinematics of Information towards Change-Resilient Medical Artificial Intelligence (KINEMAI)', financiado por la Agencia Estatal de Investigación-Proyectos de Generación de Conocimiento 2022, y parte de sus resultados se estudiarán en una nueva asignatura del nuevo Máster en Ingeniería Biomédica. EFE

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