“La inteligencia artificial en sanidad está pasando del hype al impacto real”. Así lo ha publicado Roy Jakobs, CEO de Royal Philips, en su LinkedIn, donde ha dado acceso a un análisis sobre el avance de esta tecnología en hospitales y clínicas. Su visión, compartida con líderes del Mayo Clinic y Google, toma cuerpo en la publicación An AI Code of Conduct for Health and Medicine, de la National Academy of Medicine (NAM), donde se establece una hoja de ruta para “aplicar la IA de forma responsable y que beneficie realmente a los pacientes”.
Y es que el uso de la inteligencia artificial (IA) ya está transformando muchos aspectos de la atención médica. Sistemas entrenados con miles de imágenes permiten detectar tumores en etapas tempranas, identificar irregularidades en pruebas radiológicas o incluso predecir crisis en pacientes crónicos. El beneficio más evidente: diagnósticos más rápidos y precisos. Jakobs lo expresa así: “La IA ayuda a los médicos a detectar enfermedades antes, mejora la precisión y libera tiempo valioso para la atención al paciente”. Aunque, puntualiza, “la experiencia y el tacto humano siguen estando en el centro del cuidado”.
Una aliada que detecta antes y ayuda mejor, pero con cautela
Un ejemplo lo encontramos en el Hospital Universitario de Oslo, que usa algoritmos para analizar imágenes pulmonares en busca de signos de cáncer. El software no reemplaza al radiólogo, pero sí actúa como una segunda opinión que puede marcar la diferencia.
El entusiasmo, sin embargo, viene acompañado de cautelas. “Existe el mito común de que la IA en medicina es infalible o que puede funcionar de forma autónoma”, señala el informe de la NAM. Pero la realidad, advierten, es “mucho más matizada”: los sistemas reconocen patrones y alertan sobre posibles anomalías, pero siguen necesitando la validación de profesionales humanos
Este punto es clave en el nuevo Código de Conducta impulsado por la National Academy of Medicine. La guía propone un marco ético y técnico para evitar que las innovaciones se impongan sin transparencia o supervisión. Se trata de garantizar que la IA no sólo sea eficaz, sino justa, explicable y segura.
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No en vano, uno de los principales desafíos a los que se enfrentan los centros sanitarios es el de la confianza. Los pacientes necesitan saber que los algoritmos no sólo son precisos, sino también auditables y protegidos contra sesgos. Diseñado para aplicarse desde el consejo de administración hasta la cama del paciente, el código busca alinear a la industria y los gobiernos en un esfuerzo común, indica Royal Philips.