Nueva Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable en el Sector Salud

Hoy, en la Conferencia Global de Salud HIMSS 2024, se anunció la formación de la Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable (TRAIN, por sus siglas en inglés), un consorcio de líderes en el ámbito de la salud.

Este movimiento pionero tiene como objetivo hacer que la inteligencia artificial (IA) segura y justa sea accesible para cada organización de atención médica, marcando un hito en la operacionalización de los principios de una IA responsable para mejorar la calidad, seguridad y confiabilidad de la IA en la salud.

Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable

La Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable aglutina un notable grupo de miembros, entre ellos AdventHealth, Advocate Health, Boston Children’s Hospital, Cleveland Clinic, Duke Health, Johns Hopkins Medicine, Mass General Brigham, MedStar Health, Mercy, Mount Sinai Health System, Northwestern Medicine, Providence, Sharp HealthCare , Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas, Facultad de Medicina y Salud Pública de la Universidad de Wisconsin, Centro Médico de la Universidad Vanderbilt y microsoftque actúa como socio tecnológico habilitador.

Además, la red colabora con OCHIN, que atiende una red nacional de organizaciones de salud comunitaria con soluciones, experiencia, conocimientos clínicos y tecnologías adaptadas, y TruBridge, un socio y conducto para la atención médica comunitaria, para garantizar que cada organización, independientemente de sus recursos, tenga acceso a los beneficios de TRAIN.

Las nuevas capacidades de la IA tienen el potencial de transformar la industria de la salud, permitiendo mejores resultados de atención, mejorando la eficiencia y productividad, y reduciendo costos. Desde ayudar en la selección de pacientes, desarrollar nuevos tratamientos y medicamentos, automatizar tareas administrativas y mejorar la salud pública, la IA está creando nuevas posibilidades y oportunidades para las organizaciones y profesionales de la salud. A medida que continúan surgiendo y creciendo nuevos usos de la IA en la salud, la necesidad de estándares rigurosos de desarrollo y evaluación se vuelve aún más importante para asegurar aplicaciones efectivas y responsables de la IA.

A través de la colaboración, los miembros de Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable mejorarán la calidad y confiabilidad de la IA mediante:

• Compartir mejores prácticas relacionadas con el uso de la IA en entornos de atención médica, incluida la seguridad, confiabilidad y monitoreo de algoritmos de IA, y las habilidades requeridas para gestionar la IA de manera responsable. Los datos y algoritmos de IA no se compartirán entre organizaciones miembros ni con terceros.
• Habilitación del registro de IA utilizada para la atención clínica o las operaciones clínicas a través de un portal en línea seguro.
• Provisión de herramientas para medir los resultados asociados con la implementación de la IA, incluyendo mejores prácticas para estudiar la eficacia y el valor de los métodos de IA en entornos de atención médica y el aprovechamiento de entornos que preservan la privacidad, con consideraciones tanto en entornos previos como posteriores a la implementación. También se proporcionarán herramientas que permitan realizar análisis en subpoblaciones para evaluar el sesgo.
• Facilitación del desarrollo de un registro nacional federado de resultados de IA para que las organizaciones compartan entre sí. El registro capturará resultados del mundo real relacionados con la eficacia, seguridad y optimización de algoritmos de IA.

Este enfoque colaborativo y basado en la responsabilidad de la Red de Inteligencia Artificial Confiable y Responsable, promete marcar el comienzo de una nueva era en el uso de la inteligencia artificial en salud, asegurando que los avances tecnológicos se implementen de manera que beneficie a todos los actores involucrados, desde los profesionales de la salud hasta los pacientes, enfatizando la seguridad, equidad y transparencia en cada paso.

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