La primera Ley de Inteligencia Artificial: "La clave es ver a la IA como aliada, no como enemiga"

En una entrevista a Salud35 Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal, cuenta lo que conlleva esta ley para la industria farmacéutica

Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal y experto en IA (Foto. Cloudera)
Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal y experto en IA (Foto. Cloudera)
José Iborra
3 abril 2024 | 00:00 h
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La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una fuerza transformadora en la industria farmacéutica, prometiendo revolucionar desde el descubrimiento de fármacos hasta la atención al paciente. Con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones complejos, la IA puede acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos, optimizar los ensayos clínicos y personalizar los tratamientos para los pacientes.

Debido a la gran implicación que esta tecnología tiene y tendrá a nivel global, recientemente la Unión Europea ha marcado un hito histórico con la aprobación de la primera ley integral de Inteligencia Artificial (AI Act), que establece un marco regulatorio pionero para esta tecnología emergente.

La legislación busca garantizar que los sistemas de IA sean seguros, transparentes y respeten los derechos fundamentales y los valores europeos. Con un enfoque en la trazabilidad y la no discriminación, la ley también pone énfasis en la supervisión humana, asegurando que las decisiones importantes sean tomadas por personas, no por algoritmos, para evitar resultados perjudiciales.

“Sin duda esta normativa marca una hoja de ruta para las empresas y entidades del sector"

“Sin duda esta normativa marca una hoja de ruta para las empresas y entidades del sector que quieran aprovechar todo el potencial de la Inteligencia Artificial con el objetivo de mejorar el modelo asistencial”, declara en una entrevista a Salud35 Juan Carlos Sánchez de la Fuente, vicepresidente regional de Cloudera para España y Portugal.

 La ley establece un precedente importante para el desarrollo responsable de la IA en un sector crítico para la salud y el bienestar de la población. “Sin embargo, debido a la rápida evolución de la tecnología, esta será un área de regulación que tendrá que tener un desarrollo continuo, ya que los casos de uso se multiplicarán en los próximos años”, añade Sánchez de la Fuente.

Son varios los principales desafíos para las empresas del sector sanitario al adaptarse a las regulaciones establecidas por la AI Act. El primer reto consiste en controlar todos los datos relacionados con IA y Machine Learning que se vayan a utilizar, independientemente de dónde se encuentren alojados. Actualmente, la mayoría de repositorios están dispersos entre los distintos actores sanitarios, lo que dificulta el poder compartir los datos entre los diferentes usuarios y además cumplir con los requerimientos legales de cada región.

“Adoptar un sistema moderno (conocido como data fabric en la industria de la gestión del dato) ofrecería una solución escalable y automatizada para esta problemática, puesto que se puede controlar la información, aunque esté alojada en un solo repositorio de datos o en varios”, afirma el vicepresidente regional de Cloudera en la Península Ibérica.

“Casos como este podrían tener serias implicaciones para el cumplimiento de la normativa"

El segundo reto consiste en establecer y proporcionar un registro auditable del acceso y uso de los datos para demostrar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad. De esta manera, Sánchez de la Fuente declara que debido al auge de la IA ha habido ejemplos de filtración de datos y propiedad intelectual a terceros, por lo que uno de los retos va a ser confiar al 100% en la Inteligencia Artificial. “Casos como este podrían tener serias implicaciones para el cumplimiento de la normativa, especialmente si se trata de datos de pacientes”, añade.

En la nueva regulación se clasifican los sistemas de IA según el nivel de riesgo que presentan, con un conjunto de obligaciones más estrictas para aquellos considerados de alto riesgo. Por ejemplo, los sistemas de IA utilizados para el diagnóstico médico o la predicción de resultados de tratamientos podrían caer bajo esta categoría, lo que requeriría una evaluación rigurosa y una transparencia completa en sus procesos de toma de decisiones.

“Para confiar en la IA, las organizaciones deben garantizar la transparencia y la trazabilidad"

“Para confiar en la IA, las organizaciones deben garantizar la transparencia y la trazabilidad tanto de los datos como de los modelos para identificar y prevenir sesgos, y apostar por un uso ético de esta tecnología”, pone de relieve Juan Carlos Sánchez de la Fuente. “Aunque las organizaciones no puedan eliminar los sesgos involuntarios introducidos por los desarrolladores, pueden proporcionar la mayor visibilidad posible del proceso, desde la ingesta de datos hasta el desarrollo de modelos”, añade.

Sin embargo, pese a los riesgos, la Inteligencia Artificial aplicada al sector médico y farmacéutico puede aportar un amplio abanico de beneficios e innovación. Por ejemplo, en investigación biomédica, la IA puede facilitar el acceso a literatura científica utilizando tecnología de procesamiento de lenguaje natural o identificar fármacos para comprobar su eficacia y seguridad en un entorno real. “La clave es ver a la IA como aliada y no como enemiga”, afirma el especialista en soluciones de gestión y análisis de datos.

Además de la investigación, la atención también puede mejorar con el uso de esta tecnología, reduciendo el peso y la presión que recae sobre los facultativos. “Combinar telemedicina con agentes virtuales que atienden 24 horas, con información objetiva, uniforme y actualizada, puede ayudar en consultas puntuales y sencillas, que luego pueden derivar en atención médica directa si fuera necesaria”, concluye el vicepresidente regional.

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