Necesidades para un correcto desarrollo
Para el entrenamiento de los modelos de IA es fundamental que los datos de origen sean de calidad, y este es un asunto pendiente que solo se resolverá mediante la necesaria evolución de las historias digitales de salud que usan nuestros hospitales. Los avances en procesamiento del lenguaje natural mediante la propia aplicación de la IA son también fundamentales para la mejora de la calidad de los datos entre otras aplicaciones en sanidad, mediante el reconocimiento, acceso y curación de los datos a partir de los textos de información clínica en las historias de salud digitales. La iniciativa del Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje de la Secretaria de Estado de Avance Digital es una evidencia de que el Gobierno de España sí está en esto.
También, y desde el punto de vista de la ética y la legalidad, hay que resolver y facilitar el uso secundario masivo de los datos de la asistencia sanitaria para dicho entrenamiento de los modelos, donde la legitimidad y factibilidad de dicho uso secundario masivo sigue requiriendo un marco claro. Una referencia relevante para los hospitales, tanto públicos como privados, es el informe de la Agencia Española de Protección de Datos sobre el impacto del Reglamento de Protección de Datos en la investigación biomédica.
En todo caso, es necesario publicar los resultados de los experimentos de uso de la IA en revistas científicas revisadas por pares y su validación en la medicina del mundo real, antes de que se pueda llevar a cabo la implementación en la atención real del paciente.
