IA en medicina Flashcards
(31 cards)
vital para orientar el uso responsable de IA en medicina
un marco bioético
Evolución tecnológica en bioética
esta se adapta a los avances cientificos modernos
regulación de la IA en medicina
guía ética para el desarrollo y la aplicación en salud
¿Cómo ayuda la IA en la detección temprana de enfermedades?
Identifica enfermedades antes de síntomas visibles
La IA tambien puede analizar imágenes médicas con alta precisión
¿En qué se basan los tratamientos personalizados proporcionados por la IA?
Basados en perfiles genómicos y datos clínicos únicos
Permitiendo un enfoque más efectivo y específico para cada paciente.
¿Qué tecnologías avanzadas se utilizan en los tratamientos médicos asistidos por IA?
Cirugía robótica y asistencia virtual avanzada
Estas tecnologías mejoran la precisión y la eficacia de los procedimientos médicos.
¿Qué implica la responsabilidad en el diagnóstico asistido por IA?
Determinar quién responde por errores en diagnóstico asistido
La responsabilidad es un aspecto crítico en la implementación de IA en el diagnóstico médico.
¿Por qué es importante la transparencia en los procesos de IA?
Garantizar que los procesos de IA sean comprensibles para médicos y pacientes
La transparencia ayuda a construir confianza en el uso de la IA en el diagnóstico.
¿Qué aspecto de la privacidad aborda la confidencialidad en IA?
Proteger datos sensibles usados por sistemas de IA
La confidencialidad es esencial para mantener la privacidad del paciente.
¿Qué se debe evitar para no caer en la deshumanización en la atención médica?
Evitar que la tecnología desplace la atención humana esencial
La deshumanización puede afectar la calidad de la atención al paciente.
¿Cuál es el desafío relacionado con la equidad en los diagnósticos asistidos por IA?
Prevenir sesgos en algoritmos que afecten diagnósticos variados
La equidad es fundamental para asegurar que todos los pacientes reciban diagnósticos justos.
Desafíos Bioéticos de la IA en el Diagnóstico
Sesgos en algoritmos: Puede causar discriminación inadvertida en pacientes.
Falta de transparencia:“Caja negra” dificulta explicación de decisiones.
Responsabilidad legal: ¿Quién asume errores médicos causados por IA?
Oportunidades y riesgos de IA en la Investigación Biomédica
- descubrimiento acelerado: farmacos y tx desarrollados en menos tiempo
- big data y privacidad
- CI: trae dessafios para explicar experimentacion con IA
CI en la era de IA
- garantizar autonomia
- herramientas de comprensión
- protección de datos
¿Qué permite entender la transparencia en IA?
Cómo los algoritmos procesan datos y toman decisiones.
¿Por qué es vital la transparencia en IA?
Para generar confianza en pacientes y profesionales médicos.
¿Qué problema aborda la transparencia en sistemas complejos?
El problema de la ‘caja negra’.
¿Qué facilita la transparencia en IA?
La auditoría ética y legal de las decisiones automatizadas.
¿Dónde reside la moralidad del algoritmo?
En los valores humanos que lo diseñan, implementan y aplican.
¿Cuál es la diferencia entre neutralidad técnica y sesgo humano en algoritmos?
Los algoritmos son herramientas matemáticas, pero su entrenamiento refleja los prejuicios estructurales.
¿Puede un vehículo IA tomar decisiones éticas?
No, la responsabilidad siempre será de los diseñadores o reguladores.
¿Qué concepto propone Jonas en relación con la responsabilidad de los algoritmos?
Ética de la responsabilidad.
¿Cuáles son los riesgos y beneficios de los algoritmos en salud?
Beneficencia y opacidad (caja negra) que vulnera el CI.
¿Qué propuesta se menciona para abordar la opacidad de los algoritmos en salud?
Propuesta de auditoría de algoritmos.
