¡Muchas gracias por tu reflexión, M. Isabel!
Planteas cuestiones clave que tocan el corazón del debate ético en torno al uso de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. El sesgo en los datos médicos es, sin duda, uno de los mayores retos: si los modelos se entrenan con datos no representativos, sus predicciones pueden perpetuar desigualdades o incluso poner en riesgo a ciertos colectivos.
Por ejemplo, en la investigación que realizo —centrada en el estudio del exposoma humano y su impacto en la salud durante las primeras etapas de la vida— ya te adelanto que existe un fuerte sesgo hacia poblaciones caucásicas de países desarrollados, y resulta muy difícil encontrar datos representativos de países de renta baja y media (Low-Middle Income Countries).
También me parece especialmente relevante lo que comentas sobre salud mental. ¿Cómo puede una IA interpretar matices emocionales, contextos culturales o síntomas que no siempre se expresan igual en todos los pacientes?
Y tu última pregunta es especialmente potente: ¿debería la IA tener la última palabra en decisiones clínicas complejas? Quizá, más que sustituir al profesional, la IA debería ser una herramienta de apoyo, ¿no creéis? A eso se refieren precisamente los llamados Clinical Decision Support Systems (CDSS).
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Thank you so much for your thoughtful reflection, M. Isabel!
You’ve raised key questions that go straight to the heart of the ethical debate surrounding the use of AI in healthcare. Bias in medical data is undoubtedly one of the greatest challenges: if models are trained on unrepresentative data, their predictions can reinforce inequalities — or even endanger certain groups.
For example, in the research I conduct — focused on the human exposome and its impact on health during early life stages — I can tell you there’s a strong bias towards Caucasian populations from developed countries, and it’s extremely difficult to find representative data from Low-Middle Income Countries.
I also find your point about mental health particularly important. How can an AI system interpret emotional nuance, cultural context, or symptoms that may present very differently across patients?
And your final question is especially powerful: Should AI have the final say in complex clinical decisions? Perhaps, instead of replacing professionals, AI should serve as a support tool. That’s exactly the role of Clinical Decision Support Systems (CDSS).
Planteas cuestiones clave que tocan el corazón del debate ético en torno al uso de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. El sesgo en los datos médicos es, sin duda, uno de los mayores retos: si los modelos se entrenan con datos no representativos, sus predicciones pueden perpetuar desigualdades o incluso poner en riesgo a ciertos colectivos.
Por ejemplo, en la investigación que realizo —centrada en el estudio del exposoma humano y su impacto en la salud durante las primeras etapas de la vida— ya te adelanto que existe un fuerte sesgo hacia poblaciones caucásicas de países desarrollados, y resulta muy difícil encontrar datos representativos de países de renta baja y media (Low-Middle Income Countries).
También me parece especialmente relevante lo que comentas sobre salud mental. ¿Cómo puede una IA interpretar matices emocionales, contextos culturales o síntomas que no siempre se expresan igual en todos los pacientes?
Y tu última pregunta es especialmente potente: ¿debería la IA tener la última palabra en decisiones clínicas complejas? Quizá, más que sustituir al profesional, la IA debería ser una herramienta de apoyo, ¿no creéis? A eso se refieren precisamente los llamados Clinical Decision Support Systems (CDSS).
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Thank you so much for your thoughtful reflection, M. Isabel!
You’ve raised key questions that go straight to the heart of the ethical debate surrounding the use of AI in healthcare. Bias in medical data is undoubtedly one of the greatest challenges: if models are trained on unrepresentative data, their predictions can reinforce inequalities — or even endanger certain groups.
For example, in the research I conduct — focused on the human exposome and its impact on health during early life stages — I can tell you there’s a strong bias towards Caucasian populations from developed countries, and it’s extremely difficult to find representative data from Low-Middle Income Countries.
I also find your point about mental health particularly important. How can an AI system interpret emotional nuance, cultural context, or symptoms that may present very differently across patients?
And your final question is especially powerful: Should AI have the final say in complex clinical decisions? Perhaps, instead of replacing professionals, AI should serve as a support tool. That’s exactly the role of Clinical Decision Support Systems (CDSS).
