{"id":56549,"date":"2025-09-05T18:04:27","date_gmt":"2025-09-06T00:04:27","guid":{"rendered":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/?p=56549"},"modified":"2025-09-05T18:04:30","modified_gmt":"2025-09-06T00:04:30","slug":"la-etica-de-la-inteligencia-artificial-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/index.php\/2025\/09\/05\/la-etica-de-la-inteligencia-artificial-en-salud\/","title":{"rendered":"La \u00e9tica de la inteligencia artificial en salud"},"content":{"rendered":"\n

\u201cEstamos muy acostumbrados a hacer clic en \u2018s\u00ed acepto\u2019, pero eso no significa que comprendamos c\u00f3mo se van a usar nuestros datos. Si nosotros, como m\u00e9dicos, no lo entendemos, mucho menos los pacientes. Y tenemos la obligaci\u00f3n de explicarles con claridad c\u00f3mo se usar\u00e1n sus datos para entrenar modelos de inteligencia artificial\u201d, expres\u00f3 la doctora Dania Nimbe Lima S\u00e1nchez, m\u00e9dica psiquiatra del Departamento de Salud Digital de la Facultad de Medicina.<\/p>\n\n\n\n

Durante la conferencia \u201cLa \u00c9tica de la Inteligencia Artificial en Salud\u201d, organizada por el Programa Institucional de \u00c9tica y Bio\u00e9tica de la Facultad de Medicina y moderada por su responsable, la licenciada Indrani Morales Astudillo, se abord\u00f3 el tema de la  <\/strong>inteligencia artificial (IA) desde un punto de vista m\u00e9dico. En ese sentido, la ponente plante\u00f3 que los modelos de IA son comparables a \u201cuna hidra, no porque sea malo, sino porque debemos aprender a trabajar con \u00e9l y domarlo\u201d. Donde subray\u00f3 la importancia de analizar los dilemas bio\u00e9ticos que genera su aplicaci\u00f3n en la medicina.<\/p>\n\n\n\n

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En la sesi\u00f3n realizada por la plataforma Zoom y YouTube<\/a> el pasado 4 de septiembre, la doctora Lima S\u00e1nchez mencion\u00f3 que los principios \u00e9ticos tradicionales de la medicina: \u201cautonom\u00eda, confidencialidad, justicia y no maleficencia\u201d, siguen vigentes, pero deben sumarse otros como transparencia, responsabilidad, equidad y atenci\u00f3n a la brecha digital.<\/p>\n\n\n\n

A su vez, advirti\u00f3 que actualmente no existen protocolos estandarizados para recabar el consentimiento informado en este campo, lo cual puede vulnerar la confianza de los pacientes y tener consecuencias \u00e9ticas graves.<\/p>\n\n\n\n

La experta detall\u00f3 c\u00f3mo los sesgos en los algoritmos se originan desde la selecci\u00f3n de datos hasta su aplicaci\u00f3n cl\u00ednica. Expuso que la subrepresentaci\u00f3n de ciertos grupos poblacionales afecta directamente la sensibilidad y especificidad de los modelos. \u201cNing\u00fan modelo de inteligencia artificial est\u00e1 entrenado por g\u00e9nero. Es preocupante que no existan predicciones diferenciadas, y m\u00e1s a\u00fan cuando se trata de poblaci\u00f3n trans o de mujeres con infarto agudo al miocardio, que reciben hasta 40 minutos m\u00e1s tarde la atenci\u00f3n m\u00e9dica porque los modelos no predicen bien su sintomatolog\u00eda\u201d, ejemplific\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

De ese modo, hizo un llamado a desarrollar modelos con datos latinoamericanos: \u201cTenemos una gran falta en toda Latinoam\u00e9rica de modelos entrenados en poblaci\u00f3n propia y finalmente en cada pa\u00eds. De lo contrario, perpetuamos desigualdades\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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Otro aspecto clave de la ponencia fue la necesidad de supervisi\u00f3n cl\u00ednica y de marcos regulatorios nacionales: \u201cLa inteligencia artificial debe pensarse como un f\u00e1rmaco que requiere estudios cl\u00ednicos, validaci\u00f3n continua y ensayos multic\u00e9ntricos. No podemos aplicarla sin un proceso riguroso\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Record\u00f3 que, en el contexto mexicano, la responsabilidad final de un diagn\u00f3stico o tratamiento asistido por IA recae en el m\u00e9dico, \u201cel juicio cl\u00ednico siempre tiene que tomarlo la persona, el humano en la decisi\u00f3n m\u00e9dica. La IA es s\u00f3lo un complemento\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La especialista alert\u00f3 sobre el riesgo de que la inteligencia artificial ampl\u00ede la desigualdad: \u201cGeneralmente las \u00e1reas con menos recursos van a tener limitaciones significativas para acceder a la tecnolog\u00eda y, en vez de disminuir la brecha en la atenci\u00f3n, la vamos a aumentar\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Propuso pol\u00edticas p\u00fablicas que aseguren acceso equitativo, infraestructura accesible, alfabetizaci\u00f3n digital en comunidades y la inclusi\u00f3n de poblaciones vulnerables en las bases de datos.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, la doctora Lima indic\u00f3: \u201cLa inteligencia artificial siempre es un complemento. El juicio cl\u00ednico no se delega. Lo que tenemos que hacer es trabajar para garantizar equidad, rendici\u00f3n de cuentas, privacidad y consentimiento en el uso de la inteligencia artificial. Eso nos toca a todos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Mar\u00eda Morales<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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