Fernando Arámbula Cosío resaltó que hasta ahora las innovaciones permiten un adecuado apoyo
La utilización de inteligencia artificial (IA) en el área médica para realizar diagnósticos de enfermedades, avanza hacia la autonomía y la sustitución de actividades humanas con máquinas; sin embargo, esto enfrentará retos jurídicos a futuro cuando haya diagnósticos equivocados, tratamientos incorrectos o daños a la salud del paciente.
El investigador de la Unidad Yucatán del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, Fernando Arámbula Cosío, planteó lo anterior y se preguntó:
“En estos casos ¿quién será el responsable?, ¿el fabricante del sistema de análisis de imágenes, el hospital, el departamento de ingeniería biomédica del hospital o el médico tratante?”.
Arámbula Cosío participó en el Seminario Permanente Inteligencia Artificial y Derecho, organizado por el Instituto de Investigaciones Jurídicas de la UNAM.
En la conferencia en formato híbrido titulada “Inteligencia artificial aplicada: Análisis de imágenes aplicadas a cirugía y diagnóstico usando inteligencia artificial”, expuso cómo esta disciplina progresa con tecnologías que se acercan, cada vez más, a la sustitución de médicos especialistas por técnicos preparados para manejar estos equipos.
El académico del IIMAS señaló que el diagnóstico se basa con mayor énfasis en herramientas computacionales de imagenología, la cual se emplea en rayos X, tomografía, ultrasonido y resonancia magnética, entre otras técnicas con las que se detectan enfermedades.
En el desarrollo de métodos y equipos de vanguardia participa la IA, un conjunto de sistemas o combinación de algoritmos cuyo propósito es crear máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, que pueden mejorar de acuerdo con la información que recopilan.
Utilizando esta disciplina de las ciencias de la computación, el experto trabaja en diversos modelos que permiten, por ejemplo, trazar el contorno y la forma de la próstata a partir de una imagen real, para luego replicarla en un modelo computacional que utiliza estadística.
Un método que se ensaya en varios países es la fetometría, donde las imágenes de ultrasonido de un bebé sirven para elaborar patrones de inteligencia artificial con los que posteriormente se mide, por ejemplo, el cerebelo o el fémur del feto para vigilar su adecuado desarrollo, refirió.
“Estas mediciones las hace, apoyado en el ultrasonido, el médico ginecólogo. Pero con la ayuda de patrones y la herramienta de la inteligencia artificial podría realizar las mediciones un técnico no tan especializado, lo que facilitaría el diagnóstico en zonas rurales o muy distantes”, acotó.
En cuanto a aspectos legales, en la actualidad el experto humano es el responsable por ley, sin importar las capacidades tecnológicas. En materia laboral, Arámbula Cosío expresó que con ayuda en el manejo de métodos de IA se podría reemplazar a especialistas médicos con radiólogos, por ejemplo.
De acuerdo con el universitario, es importante considerar si en el futuro lo ideal será el respaldo computarizado al diagnóstico humano, el diagnóstico computarizado masivo con validación humana, o mantener la validación humana caso por caso.
Hasta ahora, los avances científicos y tecnológicos en esta área permiten un adecuado soporte a expertos humanos en tareas específicas de imágenes médicas, como fetometría en ultrasonido, en mastografías y TAC (tomografía axial computarizada) de pulmones, concluyó.
