INTELIGENCIA ARTIFICIAL, SALUD BASADA EN EVIDENCIA Y MEDICINA PERSONALIZADA: DESAFÍOS PARA LA REVISIÓN ÉTICA DE LAS INVESTIGACIONES

Desde fines del siglo pasado, la salud basada en evidencia (SBE) se ha convertido en el estándar de oro en la práctica clínica, la formación médica y la elaboración de políticas de salud. Sin embargo, se han identificado limitaciones, lo que ha llevado a la exploración y desarrollo de modelos emergentes, entre ellos la medicina de precisión (o medicina personalizada, MP).

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de transformar significativamente tanto la SBE como la MP (WANG, 2021 y CHRISTOPOULOU, 2024). Para la SBE permite el análisis de grandes volúmenes de datos, las revisiones sistemáticas y metaanálisis automatizados, la asistencia en la toma de decisiones clínicas y la actualización continua de guías clínicas. La IA aporta a la MP en áreas como análisis genómico y biomarcadores, desarrollo de tratamientos personalizados, predicción de respuesta a tratamientos, optimización de ensayos clínicos, monitoreo y gestión personalizada.

En este trabajo se analizan las consideraciones jurídicas, éticas y metodológicas que plantea la evaluación de las investigaciones en salud humana que incluyen el empleo de IA por parte de los comités de ética de investigación (CEI), que fueron concebidos para evaluar ensayos clínicos de medicamentos, vacunas y productos sanitarios (EMANUEL, 2003).

La irrupción de la IA en Salud y la necesidad de la revisión de dichas investigaciones supone un desafío para los CEI. Se debe volver a poner en el centro la noción de que los intereses de la ciencia, la tecnología y la sociedad no deben prevalecer sobre los de los individuos. Otro de los aspectos que deben considerarse es que ciertas categorías que brindaban garantías tales como la anonimización ya no lo son (DE LECUONA, 2019). Es finalmente necesaria la actualización y formación en IA y en protección de datos personales de los investigadores y los miembros de los CEI (DE LECUONA, 2020).