El potencial de la IA en salud pública: “Puede revelar patrones ocultos en los datos para orientar intervenciones”

La inteligencia artificial ya ha comenzado a transformar áreas como el diagnóstico o la gestión hospitalaria, pero algunos expertos consideran que hay un gran potencial a nivel poblacional que todavía permanece prácticamente sin explotar. Más allá de la atención clínica directa, la IA empieza a abrirse camino en ámbitos de salud pública como la prevención o la identificación temprana de poblaciones vulnerables, con la promesa de cambiar el enfoque tradicional de los sistemas sanitarios hacia modelos más anticipatorios y menos reactivos.

Paula del Rey Puech, investigadora honoraria en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres y residente de salud pública en el Servicio Nacional de Salud de Londres (Reino Unido), explica en una entrevista concedida a ConSalud.es que “aunque el papel de la IA en la salud suele enmarcarse en la atención clínica, donde su desarrollo puede ser más avanzado, su potencial va mucho más allá de las aplicaciones clínicas directas y también debería extenderse a aplicaciones de salud pública, pensando en cómo proteger y promover la salud de las poblaciones”.

La especialista en salud pública sostiene que el verdadero impacto de estas tecnologías podría producirse precisamente en la capacidad de analizar la salud colectiva desde una perspectiva mucho más amplia. “En salud pública, la IA ofrece un potencial transformador al permitir obtener conocimientos integrados y basados en datos sobre la salud de la población”, afirma. A su juicio, esta tecnología tiene el potencial de no solo mejorar la eficiencia de los sistemas sanitarios, sino también “revelar patrones ocultos en los datos para orientar intervenciones de salud pública específicas, mejorar la previsión de enfermedades y apoyar la adopción de conductas más saludables”.

En ese sentido, del Rey Puech considera que “la IA podría desempeñar un papel significativo en las medidas de salud de la población, incluyendo intervenciones conductuales, prevención de transmisión de enfermedades infecciosas, predicción de riesgos e identificación temprana de las poblaciones que más se beneficiarían de una acción específica de salud pública”. La especialista insiste además en que el potencial de la IA en salud pública resulta especialmente relevante porque muchos de los factores que condicionan la salud de las personas se encuentran fuera del propio sistema sanitario. “incluidas las condiciones sociales, ambientales y económicas”, señala. En este contexto, añade que “al procesar e integrar diversas fuentes de datos, la IA podría ayudarnos a comprender mejor esta complejidad y cómo interactúan estos determinantes a lo largo del tiempo, lo que permite pasar de una atención reactiva a la anticipación, la intervención temprana y la prevención”.

Para la investigadora, el reto no consiste únicamente en incorporar nuevas herramientas tecnológicas, sino también en modificar la forma en que las organizaciones entienden, diseñan y utilizan esos sistemas. “Para aprovechar este potencial es necesario pensar en la IA de forma transversal y a nivel de sistemas, no solo dentro de las organizaciones sanitarias, y utilizar sus capacidades analíticas no solo para aumentar la eficiencia, sino también para profundizar en nuestra comprensión de qué hace que las poblaciones sean más sanas o más vulnerables”, explica.

¿Cómo justificar las decisiones sanitarias de la IA? 

Del Rey Puech advierte de que el desarrollo de estas tecnologías también plantea importantes desafíos relacionados con la seguridad, la supervisión y la responsabilidad. “Garantizar la rendición de cuentas cuando las decisiones sanitarias se basan en la IA es complejo y se está volviendo más difícil a medida que los sistemas de IA se vuelven más avanzados, autónomos e integrados en la toma de decisiones”, plantea. “La rendición de cuentas y la transparencia son esenciales para mantener la confianza en la asistencia sanitaria basada en la IA y deben estar respaldadas por marcos jurídicos claros y mecanismos de supervisión sólidos, especialmente en entornos de alto riesgo como el apoyo a la toma de decisiones clínicas en el diagnóstico o el tratamiento”, sostiene.

La investigadora reconoce además que muchos de los sistemas actuales pueden funcionar como modelos difíciles de interpretar incluso para los propios profesionales sanitarios. “Cuando un sistema de IA ofrece recomendaciones o información, a los profesionales sanitarios y a los pacientes les puede resultar difícil comprender o confiar en el razonamiento que subyace a esos resultados”, explica. A esto se suma que “la interpretabilidad limitada, especialmente en modelos más complejos o de ‘caja negra’, incluida la IA generativa, plantea cuestiones difíciles sobre la responsabilidad cuando se producen errores o resultados adversos”.

Ante esta situación, del Rey Puech defiende la necesidad de establecer mecanismos claros que distribuyan las responsabilidades entre todos los actores implicados en el desarrollo e implementación de estas herramientas. Según recuerda, “marcos jurídicos como la Ley de IA de la UE definen y distribuyen las responsabilidades a lo largo del ciclo de vida de la IA”, incluyendo tanto a desarrolladores como a implementadores de sistemas considerados de alto riesgo.

Aun así, insiste en que la regulación por sí sola no será suficiente si no se acompaña de supervisión y evaluación continuas. “Al igual que con cualquier innovación tecnológica, estas aplicaciones exigen una colaboración interdisciplinaria, una interpretación cuidadosa de los resultados de salida (outputs), una evaluación rigurosa y una reflexión detenida sobre los riesgos y oportunidades que plantean los diferentes modelos de IA en comparación con los enfoques existentes”, concluye. Para la especialista en salud pública, “unas estructuras de rendición de cuentas claras y bien definidas son esenciales para establecer y mantener la confianza del público”, ya que, de lo contrario, “la promesa de la IA en la asistencia sanitaria corre el riesgo de verse socavada por la incertidumbre y los daños evitables”.