¿Cuáles son los problemas éticos de la tecnología en el sector de la salud? Este artículo intenta explicar cuáles son las preocupaciones que pueden afectar a la justicia en la prestación de servicios de salud y cómo se pueden evitar con tecnologías sanitarias, la salud digital y la Inteligencia Artificial (IA).
“Solo podemos ver una corta distancia por delante, pero podemos ver muchas cosas que hay que hacer”.
Alan Turing, 1950
La palabra “bioética” significa amar la vida y rechazar todo lo que la perjudique en el ámbito de la atención sanitaria. En el contexto de la medicina pueden surgir problemas éticos durante la interacción entre el individuo y el proveedor de atención sanitaria, la gestión de políticas de salud y el acceso a la salud digital.
Es posible que haya enfrentado una situación durante la visita al médico que le hizo sentir incómodo y no sabía cómo abordarlo o qué decir. Para mejorar la atención médica, la bioética proporciona herramientas para ayudar a reconocer estos problemas éticos y resolverlos cuando surgen. Una preocupación ética puede adoptar la forma de:
• Un proveedor sanitario descuida la responsabilidad hacia la privacidad, el consentimiento y la autonomía del paciente en la toma de decisiones; esencialmente cuando el primero actúa de una manera que ignora los valores del paciente y lo que siente que es bueno y correcto.
• La regulación política de las prácticas clínicas y de investigación suscita preocupaciones éticas derivadas de la aplicación de la IA, por ejemplo, relacionadas con la integridad de los datos en el diagnóstico de enfermedades y otras áreas de la salud.
• El sistema de atención de la salud no brinda acceso a los servicios de salud digitales a los grupos económicamente desfavorecidos de manera justa e inclusiva (generalmente debido a consideraciones financieras o de conectividad).
Determinar si una práctica de atención sanitaria en particular no es ética no es un asunto sencillo, ya que requiere que el investigador esté bien versado en múltiples disciplinas interconectadas, como la ciencia, el derecho y la cultura, para proporcionar una visión razonable de la consideración ética.
Así, el campo de la bioética, con sus inicios remontándose al Código de Hammurabi y al Juramento Hipocrático, busca abordar estas cuestiones, sobre todo ahora que la asistencia sanitaria se está digitalizando para incrementar su eficiencia y abaratar costes, y solucionarlos de forma satisfactoria para todas las partes interesadas mediante la adopción de las medidas correctivas adecuadas.[1]
¿Qué es la salud digital y la IA?
La Resolución de la OMS sobre Salud Digital (2018) pedía una transición rápida a la tecnología de salud digital en el mundo, lo que significa que los países no solo deben adquirir la tecnología, sino escalarla para llegar al mayor número de personas.[2]
Desde entonces, todos los países del mundo se apresuraron a adoptar tecnologías digitales e IA en todos los aspectos de la vida y, en particular, la atención médica para mejorar la calidad de la prestación de la atención, reducir las inequidades en salud y reducir los costos.
Sin embargo, hasta la fecha, no todos los países han logrado el mismo progreso en esta dirección, principalmente porque la salud digital (que empodera al individuo) y los sistemas de eSalud (que mejoran la eficiencia del trabajo del proveedor de atención sanitaria) dependen de la conectividad a Internet, financiación y datos precisos y oportunos necesarios para el aprendizaje automático.[3]
Los datos de calidad son cruciales para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
Las máquinas, como las computadoras y los robots, hoy en día están capacitadas para pensar por sí mismas con datos, con o sin un ser humano en el ciclo de toma de decisiones. Los datos son cruciales para la IA, que es una extensión de la transformación digital que persiguen muchos países en la actualidad.[4]
De hecho, las máquinas inteligentes están diseñadas para capacitarse mediante la comprensión de datos e interpretarlos por sí mismas para llegar a una conclusión sin intervención humana.
Esta es una preocupación que actualmente plantea algunos problemas éticos en algunos sectores, ya que se han cometido errores, aunque las posibilidades de cometer estos errores son mucho menores ahora con los protocolos de integridad de datos que regulan el análisis de datos para mejorar su calidad.
Por ejemplo, un caso muy publicitado sobre la seguridad de la IA en el campo de la atención médica son los errores cometidos por la máquina de radioterapia Therac-25 para el tratamiento de pacientes con cáncer: su software entregó cargas de megavoltios mucho más altas que las que los técnicos marcaron y acabaron con la vida de algunos pacientes.[5]
Corregir estos errores es importante para evitar infracciones del consentimiento del paciente y, como demuestra el ejemplo anterior, la muerte. Pero la naturaleza participativa de los procedimientos de consentimiento requiere compromiso; un aspecto que el aprendizaje automático utilizado para realizar diagnósticos y decisiones de salud dificulta en este momento.
Por lo tanto, un desafío ético relacionado con la seguridad de la IA en la atención médica actual es cómo obtener el consentimiento individual o grupal por compromiso, no por decreto.
Incluir experiencia en IA en los comités de ética
Hasta el momento, la práctica común es formar comités de ética con expertos de diferentes disciplinas. Por ejemplo, un comité típico incluirá a alguien con una mente jurídica, una mente filosófica, una perspectiva bioquímica, un físico, un científico social, un antropólogo, un economista, un médico y ahora, a la luz de lo anterior, parece necesario incluir en el comité a una persona con una mente de IA que comprenda cómo las máquinas aprenden utilizando plataformas y análisis de datos de alta potencia, técnicas de automatización y visualización y lenguajes de codificación populares como Python.
Este enfoque inclusivo puede facilitar una mejor comunicación con el público y, a su vez, el consentimiento, especialmente de los grupos marginados y vulnerables, como los pueblos étnicos e indígenas.
Sin embargo, cuando se trata de un país con bajos niveles de educación y tecnología, esto se convierte en una cuestión importante como lo estamos viendo hoy en la Unión Europea, que se caracteriza por un desarrollo desigual. Esencialmente, estos problemas presentan una brecha de accesibilidad en el conocimiento y la tecnología para muchos países, como lo demostró la crisis del Covid-19 en 2020.[6]
Cuando estalló la pandemia en Europa, la recopilación y el análisis oportuno de los datos de infección y la vigilancia epidemiológica fueron deficientes, especialmente en los países con baja penetración de la IA, lo que provocó una respuesta lenta.
Cuando los países trabajaron para aprovechar al máximo sus recursos y abordar estos problemas, por ejemplo, con dispositivos digitales de autocuidado que monitorean biomarcadores individuales, telemedicina usando dispositivos móviles habilitados para Internet, dispositivos y sensores de monitorización remota de pacientes, análisis detallados de brotes y cuadros de mando impulsados por IA, índices de riesgo, inteligencia epidemiológica y otros servicios de salud como los registros de salud electrónicos (HCE), los que tuvieron éxito, salvaron vidas y empoderaron a las personas con una mayor conciencia de salud.[7]
Sin embargo, los países que enfrentaron obstáculos de información y financiación (también problemas de cambio de actitud), no lo hicieron tan bien y no lograron alinear sus objetivos de salud con la visión 2030 de las Naciones Unidas, que detalla un modelo razonable de un mundo sostenible.
¿Qué áreas de la salud digital presentan problemas éticos en la actualidad?
La investigación muestra que los dispositivos móviles, que involucran a los pacientes directamente, y las soluciones de eSalud que mejoran el trabajo de los proveedores de atención sanitaria, no solo tienen el potencial de reducir los costes de la atención, sino que también mejoran los resultados, lo que a su vez puede reducir los problemas éticos que surgen, por ejemplo, de la comercialización y las presiones lucrativas en el sector de la salud.
Las presiones anteriores pueden encontrar su camino en la interacción profesional-paciente y pueden conducir a situaciones que potencialmente pueden ofender algunos de los principios éticos antes mencionados, el consentimiento por ejemplo, pero también la dignidad humana del paciente.
Los grupos marginados y vulnerables pueden verse particularmente afectados por la coacción o el incentivo para aceptar procedimientos y tratamientos que no son los mejores para ellos.
Además, debido a problemas sanitarios y la exposición ambiental a altas concentraciones de contaminación y otros factores estresantes, los grupos marginados y vulnerables suelen sufrir tasas más altas de infección por patógenos, hospitalización e incluso mortalidad.[8]
Las dificultades financieras que exacerbaron su dolor y trauma en 2020 a raíz de las medidas Covid-19, como el aislamiento, también significaron que no pudieron ser tratados con tecnologías de salud digital, como la telemedicina y las aplicaciones de salud móvil, que abrumaron el ecosistema de prestación de servicios de salud en algunos países.
Los estándares débiles y la interoperabilidad también afectan la calidad de la atención sanitaria si no existe una infraestructura nacional de salud digital sólida, como en los países europeos de alta tecnología.[9]
Una infraestructura deficiente puede ralentizar los beneficios de la salud digital y el progreso de la IA y frustra el intercambio de datos de salud entre hospitales y países, de modo que las enfermedades transmisibles e infecciosas emergentes se descubren después de su propagación, como se observó en partes de África y Asia con la Covid-19.[10]
¿Cuáles son algunos de los beneficios de la salud digital y la IA que pueden reducir los problemas éticos que rodean la interacción paciente-sistema de salud?
Los beneficios de la digitalización y la IA han producido muchas mejoras en la forma en que los pacientes interactúan con el sistema sanitario.[11]
En el área de la respuesta pandémica, la IA demostró que puede cumplir o superar el diagnóstico y la fabricación de medicamentos de Covid-19 en humanos.
Entre otras cosas, estas tecnologías conducen a un mayor cambio de comportamiento de salud individual y un mejor apoyo a la toma de decisiones.[12]
Además, al liberar tiempo para proporcionar información detallada durante las consultas médicas para varios tratamientos de pacientes, especialmente aquellos que involucran estrategias de riesgo y que por ley requieren que el paciente tome decisiones informadas, el uso de la IA en la salud pública mejoró la eficiencia de los recursos públicos como en el desarrollo de vacunas o frenar la “infodemia”.
Esto se debe a que la salud digital y la IA también han provocado un cambio significativo en la demanda presencial de médicos y pacientes, que se redujo hasta en un 50% en algunos países altamente digitalizados, como Arabia Saudita.
Este cambio creó importantes ahorros en la demanda de atención médica para las aseguradoras y redujo la presión sobre la capacidad del hospital, lo que permitió que se canalizaran más recursos para la atención aguda, como vimos durante la respuesta inicial de Covid-19.
Necesitamos un cambio más rápido con la bioética
Para hacer el mejor uso de los recursos, el mundo está cambiando, pero necesitamos un cambio más rápido hacia estándares de atención médica más equitativos y éticos y, como hemos argumentado anteriormente, la salud digital y la IA pueden ayudar ya que son el futuro.
Cuando los estándares de atención sanitaria se vuelven más éticos, permiten una mejor comprensión de la inferencia de objetivos y valores individuales (reales) a partir del comportamiento, no solo en función de lo que se dice.[13]
Esto, a su vez, informa a los proveedores sanitarios para comprender mejor las capacidades de los pacientes y por qué algunos no pueden o no quieren evitar comportamientos no saludables y, a su vez, determinar mejor sus necesidades y el nivel de atención de acuerdo con los patrones geográficos, demográficos y de prevalencia de las enfermedades.[14]
Estas ventajas pueden traducirse en un mayor empoderamiento de las habilidades y talentos individuales, que, como creía el filósofo Spinoza, se pueden aplicar a mejores resultados de salud, lo que es mejor para todo el país.[15]
Referencias
[1] Singer, A and Viens, A.M. (2008). “The Cambridge Book of Bioethics.” Cambridge University Press. UK. www.cambridge.org/9780521872843
[2] World Health Organization (2020). “Coronavirus disease 2019 (Covid-19): Situation report. www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200624-covid-19-sitrep-156.pdf?sfvrsn=af42e480_2
[3] Mechael, P., and Edelman, J.K. (2019). Global Digital Health Index (2019). “The State of Digital Health 2019”. Global Development Incubator.
[4] Gascueña, D. (2015). “When Machines Think for Themselves: The AI Threat”. Open Mind. BBVA.
[5] Max, T. (2017). “Life 3.0”. Penguin Random House UK. p.102. cited in http://tinyurl.com/theracfailure.
[6] World Bank (2018). “High-technology exports”. http://data.worldbank.or/indicator/TX.VAL.TECH.MF.ZS?end=2003&start=1988
[7] EHTEL (2021). “Wales’ quick shift to video consulting at the start of the COVID-19 pandemic”.
Latest News – European eHealth Multidisciplinary Stakeholder Platform
[8] Ray, K., and Cooper, J. (2021). “Environmental Toxins Are a Threat to Informed Consent and Justice. How is Bioethics Going to Respond?”. Bioethics.net
[9] Layman, EJ. (2008). Ethical issues and the electronic health record. Health Care Manag (Frederick). 2008 Apr-Jun;27(2):165-76. doi: 10.1097/01.HCM.0000285044.19666.a8. PMID: 18475119.
[10] Klienpeter, E (2017). “Four Ethical Issues of “E-Health”, IRBM, Volume 38, Issue 5, Pages 245-249, ISSN 1959-0318, ttps://doi.org/10.1016/j.irbm.2017.07.006.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1959031817300891)
[11] McKinsey&Company (2021). “Digitization in Healthcare: The CHF 8.2 billion opportunity for Switzerland.”
[12] Yu, N, Li, W, Kang, Q. et al (2020). “Clinical features and obstetric and neonatal outcomes of pregnant patients with COVID-19 in Wuhan, China: A retrospective, single-center, descriptive study. Lancet Infect. Dis. 20 (5), p. 559-564.
[13] Roitblat, H.L. (2020). “Algorithms Are Not Enough: Creating General Artificial Intelligence”.
[14] Joel T. Wu, JT, DeBruin, D.A., Wolf, S.M., Klemond, T., & Erin, S, DeMartino (2021). “Addressing a Missing Link in Emergency Preparedness: New Insights on the Ethics of Care in Contingency Conditions from the Minnesota COVID Ethics Collaborative”, The American Journal of Bioethics, 21:8, 17-19, DOI: 10.1080/15265161.2021.1939809
[15] Compassionate, Patient-Centered Care in the Digital Age (2019). National Academy of Medicine Perspective Papers. Global Forum on Innovation in Health Professional Education Summaries and Proceeding. www.nationalacademies.org/ihpeglobalforum
