La inteligencia artificial (IA) generativa se ha convertido en una herramienta crucial para la transformación digital del sector salud, afectando positivamente la gestión del cuidado y el compromiso del paciente. Esta tecnología permite a los profesionales médicos ofrecer atención mejorada a través de sistemas automatizados y herramientas de diagnóstico que proporcionan sugerencias personalizadas. Un estudio reciente reveló que los estudiantes de medicina que recibieron retroalimentación de modelos de lenguaje grande (LLM) mejoraron significativamente su capacidad para tomar decisiones clínicas.
Los LLM son esenciales para la mayoría de los sistemas de IA generativa, permitiendo interacciones naturales que impulsan innovaciones en áreas como facturación, diagnóstico, tratamiento e investigación. Aunque poderosos, estos modelos necesitan ser usados con una clara comprensión de los riesgos potenciales, lo que enfatiza la necesidad de un enfoque integral y seguro en su desarrollo y aplicación.
Durante la fase de diseño de aplicaciones de IA generativa, es crucial establecer políticas de sistemas que definan insumos y resultados, ayudando a construir sistemas responsables. Los desafíos incluyen la confabulación, donde los modelos generan respuestas incorrectas pero aparentemente confiables, y el sesgo, que puede intensificar desigualdades ya existentes.
La transparencia y la responsabilidad son pilares en el desarrollo de estas aplicaciones. Documentar las fuentes de datos y decisiones de diseño a través de «fichas de modelo» facilita la evaluación del sistema y permite a los usuarios informarse adecuadamente sobre su uso.
Para salvaguardar la privacidad de los pacientes y la seguridad de los datos, es fundamental integrar prácticas de seguridad en cada capa de las aplicaciones de IA generativa. Estas pueden ser susceptibles a ataques como la inyección de prompts, por lo que se recomienda realizar evaluaciones de riesgo y establecer salvaguardias que controlen entradas y salidas del sistema.
En suma, la IA generativa tiene el potencial de revolucionar el cuidado de la salud, mejorando la calidad del servicio y la seguridad clínica. Al diseñar estas aplicaciones, es esencial considerar sistemáticamente sus limitaciones y establecer un marco de gobernanza que garantice la confianza del usuario.
