La Inteligencia Artificial (IA) es la última incorporación tecnológica a la radiología y se supone que puede provocar un cambio disruptivo en nuestra práctica profesional pero, el papel y la relación del radiólogo con estas herramientas está por definir.

Los mismos principios éticos en la práctica médica deben regir en la práctica actual que cuando esta se realice o sustituya en parte por herramientas basadas en IA, situación hacia la que parece que nos dirigimos aceleradamente por presiones de la demanda de exploraciones, de la limitación de profesionales disponibles a nivel global y publicidad de las compañías que ofrecen estas soluciones en el mercado.

Es en este contexto en el que los autores, originarios de japón, uno de los países con menos radiólogos per cápita y con mayor acceso a alta tecnología médica, centran el artículo insistiendo en la responsabilidad de que estas herramientas sean justas y equitativas tanto en la disponibilidad y acceso de las mismas por parte de la población como que que estén libres de sesgos, por ejemplo raciales, de edad o género entre otros.

Los autores proponen las reglas FAIR (Fairness of Artificial Intelligence Recommendations), unas buenas prácticas de equidad en la implementación de la inteligencia artificial, como sumario de lo comentado en el artículo, aunque se trata de recomendaciones genéricas y no de una lista de verificación que podamos usar en una aplicación o implementación determinada a diferencia de otras como las guías ECLAIR de la ESR

PUNTOS DÉBILES:

• El artículo es largo y repetitivo a veces.
• Pocas aplicaciones prácticas directas a partir del artículo.
• Reglas FAIR son similares a otras estipuladas por otras sociedades científicas o expresadas en otros documentos de posición previos.

PUNTOS FUERTES:

• Repaso sistemático de los focos de potenciales sesgos incluyendo inequidad y sesgos éticos en IA en imagen médica.
• Identifica la necesidad de implicación de los radiólogos en la auditoria regular y validación de las herramientas de IA para garantizar su funcionamiento en el momento de implementación y a lo largo de su vida útil.
• Enfatiza la importancia de la formación, educación y participación en estos temas tanto de los profesionales sanitarios como de los pacientes para no sólo ganar efectividad sino confianza en el flujo de trabajo y decisiones basadas en IA.
• Llamada de atención a la responsabilidad ética de los profesionales y las instituciones sanitarias y reguladoras desde uno de los focos mundiales de rápida adopción de estrategias de IA en radiología.

Dr. Luis Concepción Aramendía

Editor de la sección de Seguridad, gestión y Calidad  (SEGECA