Investigadores valencianos proponen un modelo de IA resiliente para el ámbito sanitario

Investigadores del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) resiliente, capaz de responder a situaciones inesperadas como pandemias o sesgos en la información. Este avance promete mejorar la priorización de llamadas en centros de emergencias sanitarias y optimizar la toma de decisiones clínicas basada en datos de millones de personas.

Una nueva generación de IA en salud

El equipo del ITACA-UPV ha creado un enfoque que se destaca por su capacidad para adaptarse a cambios en el mundo real, lejos de los entornos controlados de laboratorio. Según el investigador Carlos Sáez, esta IA es «más eficaz y robusta» en la predicción de situaciones, lo que plantea desafíos significativos para su desarrollo, uso clínico y regulación.

Cuatro fases clave de la IA

El paradigma propuesto cubre cuatro fases fundamentales:

• Entrenamiento: Donde la IA aprende de los datos.
• Predicción: Aplicación de la IA a nuevos casos no observados previamente.
• Entorno de producción: Mantenimiento de la IA en uso rutinario.
• Regulación: Normas que aseguran la seguridad y confianza de la IA.

Impacto y beneficios en la toma de decisiones clínicas

El modelo propuesto permite priorizar incidentes en centros de emergencias, optimizando en tiempo real las preguntas durante las llamadas. Por ejemplo, en casos de alta incertidumbre, el sistema sugeriría solicitar información adicional crucial para mejorar la confiabilidad de la respuesta. Esto evitaría sesgos y clasificaría el caso como de alto riesgo si no se obtienen nuevos datos relevantes.

Este proyecto, enmarcado en el proyecto KINEMAI y financiado por la Agencia Estatal de Investigación, no solo mejora la confianza en los sistemas de IA en salud, sino que también optimiza el enlace entre humano e IA, asegurando derechos fundamentales y reduciendo costos y riesgos.

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