El aprendizaje de la IA subyace en dos principales instrumentos, el primero, conocido como IA simbólica la cual se gestiona a través del conocimiento humano y la IA por aprendizaje automático que integra conocimientos por medio de algoritmos para la identificación de datos.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la salud pública debe guiarse por consideraciones técnicas y éticas superiores, a fin de mitigar el riesgo ético en la salud pública y las intervenciones de política conexas.
Esas consideraciones se basan en los siguientes ocho principios rectores:
Centrada en las personas. Las acciones y soluciones deben estar centradas en las personas y no usarse como un fin en sí mismas. La IA debe respetar los derechos de la persona.
Fundamentada en la ética. Los debates, el desarrollo y la aplicación deben basarse en los principios éticos acordados a escala mundial de dignidad humana, beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia.
Transparente. Siempre deben usarse enfoques transparentes, que deben comunicarse al desarrollar algoritmos de IA.
Protección de los datos. La privacidad, la confidencialidad y la seguridad en el uso de datos deben ser fundamentales para toda IA que se desarrolle.
Integridad científica. Las intervenciones de IA deben ceñirse a prácticas científicas óptimas: deben ser confiables, reproducibles, justas, honestas y posibilitar la rendición de cuentas.
Abierta y compartible. Todo debe ser lo más abierto y compartible posible. Las herramientas y el concepto subyacente de apertura1 deben ser una característica y un factor de éxito crucial de toda IA que se desarrolle.
No discriminatoria. La justicia, la igualdad, la inclusión en el impacto y el diseño deben constituir siempre la base de toda iniciativa de IA para la salud pública.
Tecnología controlada por seres humanos. Es obligatorio que haya procesos formales de control y revisión por seres humanos de las decisiones automatizadas.
Dado el espacio asignado, complementaremos el tema en forma independiente.
