{"id":30141,"date":"2024-06-06T06:37:52","date_gmt":"2024-06-06T06:37:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=30141"},"modified":"2024-06-09T17:26:20","modified_gmt":"2024-06-09T15:26:20","slug":"sesgo-algoritmos-ia-sanitaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/sesgo-algoritmos-ia-sanitaria","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo minimizar el sesgo de los algoritmos en la IA sanitaria?"},"content":{"rendered":"<p>La <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/inteligencia-artificial-ai\">inteligencia artificial (IA)<\/a>: tiene un inmenso potencial en el campo de la medicina, desde la mejora de los descubrimientos farmac\u00e9uticos hasta el diagn\u00f3stico, el tratamiento y la prestaci\u00f3n de asistencia sanitaria. La capacidad de procesar y analizar r\u00e1pidamente grandes vol\u00famenes de datos abre posibilidades totalmente nuevas.<\/p>\n<p>Sin embargo,<strong> para que la sociedad aproveche todas las ventajas de la IA en la atenci\u00f3n sanitaria, es crucial abordar el sesgo de los algoritmos.<\/strong> Los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de IA deben ser representativos de toda la poblaci\u00f3n humana, pero existe un largo historial de ausencia o representaci\u00f3n err\u00f3nea de determinados segmentos en la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica.<\/p>\n<p>El sesgo en los algoritmos de IA puede generar resultados discriminatorios, imprecisos y poco fiables, lo que podr\u00eda afectar a la atenci\u00f3n al paciente.<\/p>\n<p>Si los datos con los que se entrenan los algoritmos son poco representativos, pueden ser propensos a reforzar el sesgo, lo que puede dar lugar a que esos grupos queden excluidos de los avances m\u00e9dicos, o mal diagnosticados, o incluso vulnerables a resultados fatales.<\/p>\n<p><strong>Minimizar el sesgo de los algoritmos es esencial, y empieza por recopilar y utilizar datos pertinentes.<\/strong> En este art\u00edculo, exploramos algunos de los enfoques para mitigar el <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/sesgo-maquinas\">sesgo<\/a> de los algoritmos de IA que pueden ayudar a garantizar que los datos utilizados sean relevantes, inclusivos y representativos.<\/p>\n<h2><span id=\"prevalencia_del_sesgo_algoritmico_en_medicina\">Prevalencia del sesgo algor\u00edtmico en medicina<\/span><\/h2>\n<p>El sesgo algor\u00edtmico no siempre es intencionado. A menudo resulta de los sesgos sist\u00e9micos inherentes a los datos que se recogen.<\/p>\n<p>Estad\u00edsticamente, <strong>el sesgo se refiere a la distribuci\u00f3n de un conjunto de datos que no refleja con exactitud la distribuci\u00f3n de la poblaci\u00f3n.<\/strong> El sesgo estad\u00edstico puede hacer que un algoritmo de IA produzca estimaciones inexactas.<\/p>\n<p>En cambio, el sesgo social puede dar lugar a desigualdades que afecten a determinados grupos de la poblaci\u00f3n, se\u00f1ala un art\u00edculo de la revista m\u00e9dica Patterns.<\/p>\n<figure style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.techopedia.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Screenshot-2023-10-25-104139-1024x477.png\" width=\"1024\" height=\"477\" alt=\"\" \/><figcaption class=\"wp-caption-text\">Fuente: Patterns. Techopedia<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span id=\"ejemplos_de_sesgo_en_los_datos_medicos\">Ejemplos de sesgo en los datos m\u00e9dicos<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li>Conjuntos de datos entrenados con muestras de lesiones cut\u00e1neas de pacientes blancos, que dan lugar a diagn\u00f3sticos inexactos de pacientes negros<\/li>\n<li>Modelos de predicci\u00f3n de enfermedades cardiovasculares que se entrenan con conjuntos de datos predominantemente masculinos, lo que da lugar a diagn\u00f3sticos err\u00f3neos de infartos de miocardio en mujeres<\/li>\n<li>Algoritmos de puntuaci\u00f3n del sue\u00f1o entrenados en individuos j\u00f3venes y sanos que no identifican trastornos del sue\u00f1o en pacientes de edad avanzada<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los algoritmos que clasifican err\u00f3neamente de forma desproporcionada a pacientes de grupos minoritarios pueden dar lugar a una prestaci\u00f3n sanitaria desigual. Estos sesgos pueden deberse a desequilibrios hist\u00f3ricos en los datos, a los m\u00e9todos de <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/recopilacion-datos\">recopilaci\u00f3n de datos<\/a> y al dise\u00f1o de los modelos de IA.<\/p>\n<p>Para <strong>minimizar el sesgo de los algoritmos, es esencial abordar estos sesgos a nivel de datos<\/strong>, garantizando que los datos utilizados en la IA sanitaria sean completos, representativos y libres de disparidades hist\u00f3ricas.<\/p>\n<h2><span id=\"enfoques_para_minimizar_el_sesgo_de_los_algoritmos\">Enfoques para minimizar el sesgo de los algoritmos<\/span><\/h2>\n<p>Aunque existe el riesgo de crear algoritmos de IA para la atenci\u00f3n sanitaria con sesgos inherentes, hay varios enfoques que los investigadores y programadores pueden adoptar para minimizar los sesgos y garantizar que sus resultados sean eficaces para el mayor n\u00famero posible de personas.<\/p>\n<h3><span id=\"recogida_de_datos_diversos\">Recogida de datos diversos<\/span><\/h3>\n<p>Uno de los pasos m\u00e1s cruciales para minimizar el sesgo de los algoritmos es a<strong>segurarse de que los conjuntos de datos en los que se entrenan los modelos de IA son diversos y representativos<\/strong> de la poblaci\u00f3n de pacientes.<\/p>\n<p>La implementaci\u00f3n justa de la IA en la atenci\u00f3n sanitaria requiere integrar principios de inclusi\u00f3n, apertura y confianza en los conjuntos de datos biom\u00e9dicos por dise\u00f1o.<\/p>\n<p><strong>Un conjunto de datos diversos tiene menos probabilidades de mostrar sesgos sistem\u00e1ticos,<\/strong> por lo que debe abarcar una amplia gama de variables demogr\u00e1ficas, socioecon\u00f3micas y geogr\u00e1ficas para dar cuenta de la diversidad dentro de la poblaci\u00f3n y garantizar que las predicciones algor\u00edtmicas sean estad\u00edsticamente representativas.<\/p>\n<p>Los cient\u00edficos de datos deben evaluar sus datos para asegurarse de que son un reflejo equilibrado de los grupos de la vida real que pretenden representar y evitar el sesgo de confirmaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><span id=\"sobremuestreo_de_grupos_infrarrepresentados\">Sobremuestreo de grupos infrarrepresentados<\/span><\/h3>\n<p>Dado que los datos sanitarios hist\u00f3ricos suelen infrarrepresentar a determinados grupos demogr\u00e1ficos, los investigadores y las organizaciones sanitarias <strong>pueden utilizar t\u00e9cnicas de sobremuestreo para recopilar m\u00e1s datos de ellos.<\/strong> Este enfoque ayuda a equilibrar el conjunto de datos y a mitigar el impacto de la infrarrepresentaci\u00f3n en los algoritmos de IA.<\/p>\n<h3><span id=\"auditoria_periodica_de_los_datos\">Auditor\u00eda peri\u00f3dica de los datos<\/span><\/h3>\n<p>Para reducir el sesgo en el etiquetado y la anotaci\u00f3n de datos, los <strong>equipos de datos deben estar capacitados para etiquetar los datos de manera justa, sin la influencia de ning\u00fan sesgo personal o sist\u00e9mico.<\/strong><\/p>\n<p>La realizaci\u00f3n peri\u00f3dica de auditor\u00edas de datos es esencial para identificar y abordar los sesgos en el conjunto de datos, incluidas las discrepancias en el etiquetado.<\/p>\n<p><strong>Las <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/auditoria-de-software\">auditor\u00edas<\/a> deben examinar los datos en busca de posibles sesgos<\/strong> y corregir cualquier desequilibrio, inexactitud o incoherencia.<\/p>\n<p>Las auditor\u00edas de datos tambi\u00e9n pueden revelar la evoluci\u00f3n de las tendencias y los cambios demogr\u00e1ficos, lo que puede ayudar a garantizar que la recopilaci\u00f3n de datos siga siendo pertinente a lo largo del tiempo.<\/p>\n<h3><span id=\"colaboracion_con_diversas_partes_interesadas\">Colaboraci\u00f3n con diversas partes interesadas<\/span><\/h3>\n<p>La colaboraci\u00f3n entre profesionales sanitarios, pacientes, expertos en \u00e9tica y cient\u00edficos de datos<strong> puede proporcionar perspectivas m\u00e1s completas para identificar y abordar posibles fuentes de sesgo en los datos sanitarios.<\/strong><\/p>\n<p>Compartir datos no siempre es posible debido a la necesidad de proteger la privacidad y la seguridad de los pacientes. Sin embargo, compartir c\u00f3digo y reentrenar algoritmos con fuentes de datos relevantes, por ejemplo, en hospitales de todo el mundo, puede sortear la falta de diversidad en los actuales conjuntos de datos compartidos.<\/p>\n<h3><span id=\"equidad_algoritmica\">Equidad algor\u00edtmica<\/span><\/h3>\n<p>La IA y los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico deben probarse antes y despu\u00e9s de su despliegue para identificar y eliminar sesgos. <strong>Los investigadores deben probar los algoritmos sobre el terreno para evaluar su rendimiento en diferentes grupos de poblaci\u00f3n y entornos cl\u00ednicos. <\/strong><\/p>\n<p>\u00abDadas las implicaciones \u00e9ticas de la IA en medicina, los algoritmos de IA deben evaluarse con el mismo rigor que otras intervenciones sanitarias, como los ensayos cl\u00ednicos\u00bb, afirma el art\u00edculo de la revista m\u00e9dica.<\/p>\n<p>Los investigadores pueden utilizar t\u00e9cnicas como la reponderaci\u00f3n, el remuestreo y el entrenamiento contradictorio para hacer que los modelos de IA sean m\u00e1s justos, reduciendo el impacto de los sesgos en las predicciones algor\u00edtmicas de modo que funcionen de forma coherente en todos los grupos demogr\u00e1ficos.<\/p>\n<h2><span id=\"directrices_y_normativas_eticas\">Directrices y normativas \u00e9ticas<\/span><\/h2>\n<p>Las organizaciones que despliegan modelos de IA necesitan disponer de un marco estandarizado al que atenerse. Las instituciones sanitarias y los reguladores deben establecer normas y reglamentos \u00e9ticos claros para el uso de algoritmos y modelos de IA en medicina.<\/p>\n<p>Deben hacer hincapi\u00e9 en<strong> la importancia de mitigar los sesgos, garantizar la transparencia y promover la rendici\u00f3n de cuentas.<\/strong> Los reguladores pueden desempe\u00f1ar un papel importante en la aplicaci\u00f3n de estas directrices para apoyar el desarrollo y despliegue responsables de la IA.<\/p>\n<h3><span id=\"supervision_continua_y_circuitos_de_retroalimentacion\">Supervisi\u00f3n continua y circuitos de retroalimentaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p>Los algoritmos de IA deben supervisarse continuamente despu\u00e9s de su despliegue. La implementaci\u00f3n de circuitos de retroalimentaci\u00f3n permite a los cient\u00edficos de datos y a los investigadores<strong> identificar los sesgos emergentes y les permite hacer correcciones antes de que estos sesgos proliferen. <\/strong><\/p>\n<p>La supervisi\u00f3n peri\u00f3dica garantiza que los modelos de IA sigan siendo eficaces a medida que evoluciona el uso de la tecnolog\u00eda en la atenci\u00f3n sanitaria.<\/p>\n<h2><span id=\"el_papel_de_la_ia_explicable_xai\">El papel de la IA explicable (XAI)<\/span><\/h2>\n<p>Es fundamental comprender c\u00f3mo un algoritmo de IA genera sus predicciones y otros resultados. Al aumentar la <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/transparencia\">transparencia<\/a>, los desarrolladores e investigadores pueden demostrar c\u00f3mo se utilizan los datos de entrada e identificar los sesgos que deben abordarse.<\/p>\n<p><strong>Esto puede lograrse utilizando la <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/ia-explicable-transforma-marketing\">IA explicable<\/a> (XAI), que documenta c\u00f3mo un algoritmo genera resultados espec\u00edficos<\/strong> de forma que los humanos puedan entender el proceso.<\/p>\n<p>La XAI permite a desarrolladores, profesionales sanitarios y pacientes comprender los datos y el razonamiento que subyacen a las recomendaciones de la IA. Esta transparencia puede ayudar a identificar posibles fuentes de sesgo y genera confianza en los sistemas de IA, haci\u00e9ndolos m\u00e1s adecuados y fiables para su uso en los sistemas sanitarios.<\/p>\n<p>Por ejemplo, si un modelo clasifica err\u00f3neamente a pacientes de un grupo demogr\u00e1fico concreto, XAI puede ayudar a identificar los datos espec\u00edficos responsables del sesgo. La recopilaci\u00f3n de datos y los algoritmos pueden entonces ajustarse para hacerlos m\u00e1s precisos.<\/p>\n<p><strong>La XI explicable no puede evitar por completo los sesgos, pero puede ayudar a arrojar luz sobre las causas de un sesgo<\/strong>, un primer paso fundamental para superarlo.<\/p>\n<h2><span id=\"retos_a_la_hora_de_abordar_el_sesgo_de_los_algoritmos\">Retos a la hora de abordar el sesgo de los algoritmos<\/span><\/h2>\n<p>Minimizar el sesgo de los algoritmos en la IA sanitaria es un proceso complejo y continuo. Hay varios retos y consideraciones que deben abordarse:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Privacidad y seguridad de los datos:<\/strong> La recopilaci\u00f3n de conjuntos de datos diversos y exhaustivos debe respetar la privacidad del paciente e implementar estrictas medidas de seguridad de datos.<\/li>\n<li><strong>Gobernanza de los datos<\/strong>: El desarrollo de marcos s\u00f3lidos para la gobernanza de datos es esencial para garantizar que los datos se recopilen, almacenen y utilicen de manera \u00e9tica y de acuerdo con las regulaciones.<\/li>\n<li><strong>Asignaci\u00f3n de recursos:<\/strong> La recopilaci\u00f3n y el mantenimiento de datos diversos y representativos requiere importantes recursos, como financiaci\u00f3n, personal e infraestructura tecnol\u00f3gica.<\/li>\n<li><strong>Entorno normativo:<\/strong> El campo de la IA sanitaria est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente, y los organismos reguladores deben seguir el ritmo de estos avances para proporcionar directrices claras para el uso \u00e9tico y responsable de modelos y sistemas basados en IA.<\/li>\n<li><strong>Interoperabilidad:<\/strong> Los datos y la codificaci\u00f3n de diferentes sistemas y proveedores sanitarios deben ser interoperables para crear modelos basados en conjuntos de datos completos y precisos que puedan beneficiar al mayor n\u00famero posible de grupos de poblaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"lo_esencial\">Lo esencial<\/span><\/h2>\n<p>Garantizar la minimizaci\u00f3n del sesgo algor\u00edtmico en la IA sanitaria no es s\u00f3lo una preocupaci\u00f3n tecnol\u00f3gica o pr\u00e1ctica, sino una<strong> importante consideraci\u00f3n \u00e9tica.<\/strong> Las posibles consecuencias del sesgo algor\u00edtmico en la atenci\u00f3n sanitaria son profundas, desde el trato discriminatorio hasta los diagn\u00f3sticos err\u00f3neos.<\/p>\n<p><strong>Abordar el sesgo en la IA es esencial para garantizar la justicia, la equidad y la confianza en el sistema sanitario.<\/strong> Hay enfoques que los desarrolladores, cient\u00edficos, investigadores y reguladores pueden adoptar para crear un ecosistema de IA para la atenci\u00f3n sanitaria que sea inclusivo y beneficie al mayor n\u00famero posible de pacientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial (IA): tiene un inmenso potencial en el campo de la medicina, desde la mejora de los descubrimientos farmac\u00e9uticos hasta el diagn\u00f3stico, el tratamiento y la prestaci\u00f3n de asistencia sanitaria. 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