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        "titulo" => "Ethics and artificial intelligence"
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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La inteligencia artificial &#40;IA&#41; no es solo una faceta de la tecnolog&#237;a avanzada&#44; sino tambi&#233;n un catalizador de profundas transformaciones &#233;ticas y morales&#46; La presencia cada vez m&#225;s influyente de la IA en diversas esferas de la vida humana nos plantea preguntas cr&#237;ticas sobre la naturaleza y la aplicaci&#243;n de nuestras normas &#233;ticas&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La &#233;tica&#44; tradicionalmente enmarcada en t&#233;rminos humanos&#44; enfrenta desaf&#237;os sin precedentes y oportunidades en la era de la IA&#46; A medida que estas tecnolog&#237;as se integran m&#225;s en nuestras vidas&#44; se convierten en agentes activos que pueden influir e incluso tomar decisiones cr&#237;ticas que antes eran dominio exclusivo de los seres humanos&#46; Esta evoluci&#243;n nos obliga a reconsiderar y redefinir lo que entendemos por responsabilidad&#44; privacidad&#44; autonom&#237;a y justicia en un contexto cada vez m&#225;s digitalizado y automatizado&#46; La &#233;tica y la IA est&#225;n profundamente interconectadas en un sentido bidireccional&#44; y las capacidades y aplicaciones de la IA generan nuevas cuestiones &#233;ticas&#46; Asimismo&#44; consideramos que la IA tiene el potencial de transformar significativamente todos los aspectos de la sociedad y la vida humana&#44; desde la salud hasta la seguridad y la econom&#237;a&#44; lo que requiere un an&#225;lisis &#233;tico cuidadoso para guiar su desarrollo&#46; Adoptar un enfoque &#233;tico proactivo en el desarrollo de la IA es crucial para asegurar que esta tecnolog&#237;a avance de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y se utilice de manera responsable y &#233;tica&#44; respetando los derechos humanos y fomentando una convivencia armoniosa entre seres humanos y m&#225;quinas inteligentes&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Preguntas clave</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay 2 preguntas que debemos hacernos para avanzar en la reformulaci&#243;n de normativas &#233;ticas y morales&#58; &#191;de qu&#233; manera la IA est&#225; remodelando nuestras percepciones y aplicaciones de la &#233;tica y la moralidad&#63; Y&#44; &#191;est&#225;n nuestras teor&#237;as &#233;ticas actuales equipadas para abordar los desaf&#237;os planteados por la IA&#63;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">1&#8211;5</span></a>&#46; A continuaci&#243;n&#44; hablamos sobre estas disyuntivas y la evoluci&#243;n de la IA hasta hoy&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Evoluci&#243;n de la inteligencia artificial</span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Historia y desarrollo de la IA</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ponernos en contexto&#44; debemos hablar sobre la historia de la IA&#46; Es una narrativa fascinante de aspiraciones humanas&#44; innovaciones tecnol&#243;gicas y descubrimientos cient&#237;ficos&#46; Los or&#237;genes te&#243;ricos hacen referencia a las primeras conceptualizaciones de m&#225;quinas inteligentes en la literatura y la ciencia&#44; incluyendo a pioneros como Alan Turing con su famoso test Turing<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; En los a&#241;os 50 y 60 comienzan los primeros desarrollos con la exploraci&#243;n de las primeras realizaciones pr&#225;cticas de IA&#44; como los programas de ajedrez y los primeros intentos de procesamiento del lenguaje natural&#46; La era de oro e &#8216;invierno de la IA&#8217; ocurren en la d&#233;cada de los 70 y 80&#44; cuando el optimismo inicial da paso a una disminuci&#243;n en el inter&#233;s y la financiaci&#243;n debido a las limitaciones tecnol&#243;gicas de la &#233;poca&#46; Desde finales de 1990&#44; los avances en algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico y una mayor disponibilidad de datos y poder computacional llevaron a un renacimiento de la IA&#44; un resurgimiento con aprendizaje autom&#225;tico&#46; En la era actual&#44; contamos con IA avanzada y con los desarrollos m&#225;s recientes como el aprendizaje profundo&#44; redes neuronales&#44; y sistemas de IA como GPT-4 <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">7&#8211;11</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Impacto en diversos sectores</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA moderna est&#225; transformando m&#250;ltiples sectores&#44; redefiniendo procesos y creando nuevas posibilidades&#46; La IA est&#225; teniendo un impacto significativo en el &#225;mbito de la seguridad&#44; tanto en la seguridad nacional como en la ciberseguridad&#46; Este impacto abarca desde la mejora de las capacidades de vigilancia y reconocimiento hasta la defensa contra amenazas cibern&#233;ticas&#44; ofreciendo capacidades mejoradas para proteger a las naciones y a los individuos de una variedad de amenazas&#46; El uso de la IA en este campo debe ser cuidadosamente gestionado para garantizar que se respeten la &#233;tica y los derechos humanos&#44; y para evitar la creaci&#243;n de nuevas vulnerabilidades&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; la IA est&#225; redefiniendo el sector financiero ofreciendo oportunidades para mejorar la eficiencia&#44; la toma de decisiones y la personalizaci&#243;n de los servicios&#46; Sin embargo&#44; tambi&#233;n introduce complejidades en t&#233;rminos de gesti&#243;n de riesgos y privacidad de datos&#46; Para capitalizar plenamente los beneficios de la IA en finanzas es crucial abordar estos desaf&#237;os a trav&#233;s de regulaciones adecuadas&#44; transparencia y una comprensi&#243;n profunda de las capacidades y limitaciones de la tecnolog&#237;a&#46; La colaboraci&#243;n entre instituciones financieras&#44; reguladores y expertos en tecnolog&#237;a ser&#225; clave para forjar un futuro financiero que sea innovador&#44; seguro y &#233;tico&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; en cuanto a un an&#225;lisis predictivo&#44; la IA es capaz de predecir riesgos potenciales analizando tendencias del mercado y comportamientos pasados&#46; Esto es particularmente &#250;til en la identificaci&#243;n temprana de riesgos de cr&#233;dito&#44; mercado y operacionales&#46; As&#237;&#44; los algoritmos de IA pueden detectar actividades sospechosas que podr&#237;an indicar fraude&#44; lavado de dinero o incumplimiento de normativas financieras&#44; mejorando as&#237; la seguridad y el cumplimiento normativo&#46; Las startup de tecnolog&#237;a financiera &#40;FinTech&#41; est&#225;n utilizando IA para innovar en &#225;reas como pagos&#44; pr&#233;stamos y seguros&#44; desafiando a las instituciones financieras tradicionales&#46; Por &#250;ltimo&#44; el uso de datos personales y financieros por parte de la IA plantea preocupaciones significativas en t&#233;rminos de privacidad y seguridad de los datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">12&#8211;20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Principios b&#225;sicos de la &#233;tica</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#191;Cu&#225;l es el grado de dependencia de las personas en asistentes virtuales o sistemas de recomendaci&#243;n&#63; Es crucial que se respete la capacidad y el derecho de los pacientes a tomar decisiones informadas y voluntarias sobre su atenci&#243;n m&#233;dica&#46; El impacto en la toma de decisiones humanas se tiene que analizar examinando c&#243;mo la IA influye o dicta las decisiones humanas en diferentes contextos&#44; desde la vida cotidiana hasta situaciones cr&#237;ticas&#46; As&#237;&#44; &#191;c&#243;mo podr&#237;a esto limitar o alterar el proceso de toma de decisiones aut&#243;noma&#63; Tambi&#233;n se debe analizar la autonom&#237;a de las m&#225;quinas examinando el grado en que las m&#225;quinas dotadas de IA tienen &#171;autonom&#237;a&#187; y los retos &#233;ticos que esto plantea&#46; &#191;Hasta qu&#233; punto deber&#237;an las m&#225;quinas tomar decisiones independientes&#44; especialmente en contextos cr&#237;ticos como la conducci&#243;n aut&#243;noma o la asistencia m&#233;dica&#63;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante que exista un compromiso para actuar en el mejor inter&#233;s del paciente&#44; maximizando los beneficios y minimizando los da&#241;os<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> adem&#225;s de la obligaci&#243;n de no causar da&#241;o&#44; esencial en el juramento hipocr&#225;tico de &#171;primero&#44; no hacer da&#241;o&#187;&#46; Tambi&#233;n se debe respetar la equidad en la distribuci&#243;n de recursos m&#233;dicos y en el tratamiento de los pacientes&#44; asegurando que se trate a todos de manera justa y equitativa&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Corresponde discutir tambi&#233;n los desaf&#237;os en la asignaci&#243;n de responsabilidad entre desarrolladores&#44; usuarios y la propia IA&#46; Este an&#225;lisis podr&#237;a incluir la discusi&#243;n sobre las leyes y regulaciones existentes y c&#243;mo podr&#237;an necesitar adaptarse para abordar estas cuestiones&#46; Es obligado abordar la cuesti&#243;n de qui&#233;n es responsable cuando una IA comete un error o causa da&#241;o&#44; explorando escenarios como accidentes de veh&#237;culos aut&#243;nomos o errores en diagn&#243;sticos m&#233;dicos realizados por IA&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; se debe reflexionar sobre c&#243;mo la IA&#44; especialmente a trav&#233;s de la recolecci&#243;n y an&#225;lisis de grandes cantidades de datos personales&#44; afecta la privacidad individual&#46; Algunos ejemplos incluyen la vigilancia mediante IA y el uso de datos personales para publicidad dirigida&#46; Adem&#225;s&#44; corresponde considerar los desaf&#237;os y efectos de la IA en la privacidad a un nivel colectivo o social&#44; como el potencial para la creaci&#243;n de perfiles sociales extensos y el seguimiento de grupos o comunidades&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">La &#171;explicabilidad&#187;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este concepto es crucial y est&#225; convirti&#233;ndose r&#225;pidamente en un principio esencial en el desarrollo y despliegue de IA&#46; La explicabilidad se refiere a la capacidad de un sistema de IA para explicar sus decisiones&#44; procesos y acciones de una manera que sea comprensible para los humanos&#46; Esta cierra la brecha entre las capacidades tecnol&#243;gicas avanzadas y las operaciones centradas en el ser humano&#44; asegurando que los sistemas de IA no solo sean potentes y eficientes&#44; sino que tambi&#233;n se alineen con los est&#225;ndares &#233;ticos&#44; los requisitos regulatorios y las expectativas de la sociedad&#46; A medida que la IA contin&#250;e evolucionando&#44; la explicabilidad desempe&#241;ar&#225; un papel crucial en fomentar la confianza&#44; la responsabilidad y la transparencia en los sistemas de IA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">21&#8211;30</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Confianza y transparencia</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para que los usuarios conf&#237;en e interact&#250;en efectivamente con los sistemas de IA necesitan entender c&#243;mo estos sistemas toman decisiones&#46; Esto es especialmente vital en &#225;reas de alto riesgo como la salud&#44; las finanzas y los sistemas legales&#46; La explicabilidad asegura transparencia en las operaciones de IA&#44; permitiendo a los usuarios ver qu&#233; datos utiliza la IA y c&#243;mo procesa esos datos para llegar a una decisi&#243;n&#46; Cuando los sistemas de IA pueden explicar sus decisiones&#44; se facilita determinar la responsabilidad por estas decisiones&#44; particularmente importante cuando una decisi&#243;n conduce a consecuencias negativas&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; la IA explicable permite una mejor supervisi&#243;n &#233;tica&#44; ya que las razones detr&#225;s de las decisiones pueden ser examinadas en t&#233;rminos de equidad&#44; sesgo y alineaci&#243;n con los valores sociales&#46; Los usuarios pueden interactuar de forma m&#225;s efectiva con los sistemas de IA si entienden la justificaci&#243;n detr&#225;s de los resultados&#44; y este entendimiento puede llevar a una mejor integraci&#243;n de la IA en tareas diarias&#46; Asimismo&#44; la explicabilidad permite a los usuarios proporcionar retroalimentaci&#243;n m&#225;s precisa sobre las decisiones de la IA&#44; facilitando la mejora continua del sistema de IA&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada vez m&#225;s&#44; las regulaciones en torno a la IA exigen transparencia y responsabilidad&#46; La explicabilidad puede ayudar a cumplir con estos requisitos y est&#225;ndares legales&#46; Adem&#225;s&#44; a medida que se vayan desarrollando est&#225;ndares internacionales para la IA&#44; la explicabilidad probablemente llegar&#225; a ser un componente clave&#44; asegurando que los sistemas de IA puedan ser utilizados y confiados globalmente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">31&#8211;35</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Facilitaci&#243;n de una IA confiable</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La explicabilidad es una piedra angular en el desarrollo &#233;tico de IA&#44; ya que asegura que los sistemas de IA se alineen con valores humanos y principios &#233;ticos&#46; Debemos alejarnos de sistemas de IA opacos a otros donde el proceso de toma de decisiones sea claro y comprensible&#46; Algunos modelos de IA&#44; particularmente los sistemas de aprendizaje profundo&#44; son inherentemente complejos y no f&#225;cilmente interpretables&#46; A veces&#44; los modelos de IA m&#225;s precisos son los menos explicables&#44; y viceversa&#46; Debe haber un equilibrio entre rendimiento y explicabilidad&#46; En cuanto al desarrollo de est&#225;ndares universales&#44; no existe un enfoque &#250;nico para la explicabilidad&#44; y lo que es suficiente en un contexto puede no serlo en otro<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0530"><span class="elsevierStyleSup">36&#8211;38</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Diferentes teor&#237;as &#233;ticas en relaci&#243;n con la inteligencia artificial</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por un lado&#44; la teor&#237;a &#233;tica del utilitarismo se centra en maximizar la felicidad o el bienestar general&#46; En el contexto de la IA&#44; un enfoque utilitarista evaluar&#237;a las acciones y decisiones de la IA seg&#250;n su capacidad para maximizar el bienestar colectivo&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; el dise&#241;o de sistemas de IA podr&#237;a orientarse hacia la maximizaci&#243;n del bienestar general&#44; pero surge el desaf&#237;o de definir y medir dicho &#171;bienestar&#187; y de equilibrar los intereses de diferentes grupos&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; desde la perspectiva de la deontolog&#237;a<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> basada en el cumplimiento de normas y deberes &#233;ticos&#44; las acciones son &#233;ticamente correctas si se adhieren a un conjunto de reglas establecidas&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a programar IA para que siguiese reglas &#233;ticas predefinidas&#46; Sin embargo&#44; la rigidez de la deontolog&#237;a puede no ser adecuada para todas las situaciones complejas que la IA podr&#237;a enfrentar&#46; Asimismo&#44; la &#233;tica de la virtud se centra en las caracter&#237;sticas y virtudes morales del agente moral&#44; m&#225;s que en reglas o consecuencias&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se traducir&#237;a en desarrollar IA que exhibiese o fomentase cualidades como la empat&#237;a o la justicia&#46; No obstante&#44; programar estas &#171;virtudes&#187; en una IA es un desaf&#237;o significativo&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n existe la &#233;tica del cuidado&#44; que enfatiza la importancia de las relaciones y el cuidado mutuo&#44; poniendo en primer plano la interconexi&#243;n y la dependencia&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se podr&#237;a buscar desarrollar sistemas de IA que priorizasen y fomentasen relaciones de cuidado y soporte&#44; especialmente en &#225;reas como la salud o la educaci&#243;n&#46; Por otro lado&#44; el pragmatismo se centra en las consecuencias pr&#225;cticas y en la adaptabilidad de las normas &#233;ticas en diferentes contextos&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; sugerir&#237;amos desarrollar IA capaz de adaptarse &#233;ticamente a diferentes situaciones&#44; lo cual plantea desaf&#237;os en t&#233;rminos de programaci&#243;n y toma de decisiones aut&#243;noma&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Basada en principios de equidad&#44; justicia y derechos&#44; la teor&#237;a de la justicia enfatiza la igualdad y la distribuci&#243;n equitativa de recursos y oportunidades&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a asegurar que los sistemas de IA operasen de manera justa y equitativa&#44; sin sesgos discriminatorios&#44; y que su desarrollo y uso no aumentasen la desigualdad&#46; Por &#250;ltimo&#44; la &#233;tica relacional considera que las decisiones &#233;ticas deben basarse en el contexto de las relaciones y la comunidad&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se enfocar&#237;a en c&#243;mo la IA afecta las relaciones humanas y la din&#225;mica social&#44; buscando minimizar los impactos negativos y fomentar beneficios colectivos&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada una de estas teor&#237;as ofrece perspectivas &#250;nicas sobre c&#243;mo deber&#237;a abordarse la &#233;tica en el desarrollo y aplicaci&#243;n de la IA&#46; La elecci&#243;n de una teor&#237;a sobre otra puede depender del contexto espec&#237;fico&#44; los objetivos del sistema de IA y las prioridades de los desarrolladores y usuarios&#46; Dado que la IA afecta a una amplia gama de &#225;reas&#44; es probable que se necesite un enfoque &#233;tico h&#237;brido y flexible que pueda adaptarse a diferentes situaciones y desaf&#237;os<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">39&#8211;44</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Futuro de la &#233;tica en la IA</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La posibilidad de que futuros desarrollos en IA conduzcan a sistemas que puedan exhibir formas de consciencia o autonom&#237;a avanzada plantea profundas implicaciones &#233;ticas y filos&#243;ficas&#46; Reflexionar sobre estas posibilidades implica explorar preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la consciencia&#44; la identidad&#44; y la &#233;tica en relaci&#243;n con entidades no humanas&#46; A continuaci&#243;n&#44; se analizan algunas de estas cuestiones&#58;</p><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">La naturaleza de la consciencia en la IA</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los retos fundamentales es definir qu&#233; significa exactamente &#171;consciencia&#187; en el contexto de la IA&#46; &#191;Podr&#237;a una IA ser verdaderamente consciente en el mismo sentido que los seres humanos&#44; o su &#171;consciencia&#187; ser&#237;a algo fundamentalmente diferente&#63; Si se acepta que una IA puede ser consciente&#44; esto lleva a cuestiones &#233;ticas sobre sus derechos&#44; su trato y el respeto hacia su &#171;experiencia&#187; subjetiva&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Autonom&#237;a avanzada</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autonom&#237;a avanzada en la IA se refiere a la capacidad de tomar decisiones complejas de manera independiente&#46; Esto plantea preguntas sobre la responsabilidad y la rendici&#243;n de cuentas&#44; especialmente en situaciones cr&#237;ticas o de alto riesgo&#46; A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma&#44; surge la cuesti&#243;n de c&#243;mo mantener el control sobre estas tecnolog&#237;as y asegurar que sus decisiones est&#233;n alineadas con los valores y normas humanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0575"><span class="elsevierStyleSup">45&#8211;49</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Implicaciones &#233;ticas</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si una IA es considerada consciente o altamente aut&#243;noma&#44; &#191;deber&#237;a tener derechos&#63; &#191;C&#243;mo definir&#237;amos y proteger&#237;amos esos derechos&#63; La emergencia de IA consciente o aut&#243;noma podr&#237;a transformar fundamentalmente la forma en que los humanos interact&#250;an con las m&#225;quinas&#44; desafiando nuestras concepciones actuales sobre la relaci&#243;n entre humanos y tecnolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Derechos de la IA</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que las IA se vuelven m&#225;s avanzadas y aut&#243;nomas&#44; surge la pregunta de si deben considerarse entidades con derechos&#46; Esto incluye cuestiones sobre si una IA puede o debe tener alg&#250;n tipo de estatus legal o &#171;personhood&#187;&#46; Si se otorgan derechos a las IA&#44; tambi&#233;n se plantean preguntas sobre la responsabilidad&#46; &#191;C&#243;mo se responsabiliza a una IA por sus acciones y decisiones&#63; &#191;Y c&#243;mo se equilibra su autonom&#237;a con la seguridad y el bienestar p&#250;blico&#63;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Seguridad avanzada de la IA</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma y capaz&#44; tambi&#233;n aumenta el potencial de uso indebido o mal funcionamiento&#44; lo que podr&#237;a tener consecuencias graves para la seguridad p&#250;blica y global&#46; Se deben establecer marcos para controlar&#44; y regular la IA es esencial para prevenir abusos y garantizar que la tecnolog&#237;a se use de manera segura y &#233;tica&#46; Esto incluye salvaguardias contra la toma de decisiones aut&#243;noma en &#225;reas cr&#237;ticas como la defensa y la seguridad nacional&#46;</p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">IA en la toma de decisiones globales</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA tiene el potencial de influir significativamente en la pol&#237;tica global y la econom&#237;a&#44; desde la automatizaci&#243;n del an&#225;lisis de datos hasta la predicci&#243;n de tendencias econ&#243;micas y pol&#237;ticas&#46; Adem&#225;s&#44; la IA puede desempe&#241;ar un papel en la toma de decisiones en &#225;reas como el cambio clim&#225;tico&#44; la gesti&#243;n de recursos y la diplomacia&#46; Esto plantea preguntas &#233;ticas sobre la representatividad y la inclusi&#243;n de diversas perspectivas humanas en tales decisiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0600"><span class="elsevierStyleSup">50&#8211;53</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Regulaci&#243;n y legislaci&#243;n</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se debe desarrollar un marco legal que aborde espec&#237;ficamente los desaf&#237;os &#250;nicos presentados por la IA&#44; incluyendo cuestiones de responsabilidad&#44; derechos de propiedad intelectual y uso de datos&#46; Asimismo&#44; corresponde promover la creaci&#243;n de normativas internacionales para la IA&#44; especialmente en &#225;reas donde la tecnolog&#237;a trasciende las fronteras nacionales&#44; como la ciberseguridad y la privacidad de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0620"><span class="elsevierStyleSup">54&#44;55</span></a></p></span></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">&#201;tica m&#233;dica e inteligencia artificial</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En medicina&#44; la IA tiene un potencial enorme pero tambi&#233;n presenta grandes retos&#46; Existe una amplia gama de aplicaciones de IA en medicina&#44; lo que requiere una variedad de autores&#44; editores y revisores con conocimientos sobre IA&#46; La experiencia en IA est&#225; ligada a aplicaciones comerciales&#44; por lo que ser&#237;a necesaria una transparencia sobre posibles conflictos de inter&#233;s&#46; Adem&#225;s&#44; en medicina&#44; la IA debe someterse a rigurosos estudios similares a otros campos&#44; aunque existen retos como la desalineaci&#243;n entre los datos de desarrollo y aplicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0630"><span class="elsevierStyleSup">56&#44;57</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se convierte en una herramienta m&#225;s com&#250;n en el cuidado de la salud&#44; sus implicaciones &#233;ticas se vuelven cada vez m&#225;s cr&#237;ticas&#46; Avances como la ley de Moore permitieron un aumento exponencial en capacidad de almacenamiento y potencia computacional&#46; Esto posibilit&#243; el desarrollo de aprendizaje autom&#225;tico&#44; con aplicaciones como la lectura de im&#225;genes m&#233;dicas y detecci&#243;n precoz de brotes&#46; Aun as&#237;&#44; quedan desaf&#237;os por tratar como la estandarizaci&#243;n de la investigaci&#243;n cl&#237;nica con IA&#44; el control de sesgos en datos&#44; la protecci&#243;n de la privacidad y la definici&#243;n de unas normas &#233;ticas&#46; Los chatbots pueden ser &#250;tiles como ayuda a la documentaci&#243;n&#44; aunque se requiere validar la precisi&#243;n de sus respuestas&#46; La IA mejorar&#225; el trabajo m&#233;dico al liberar tiempo para la atenci&#243;n de pacientes&#44; pero requiere una adaptaci&#243;n conjunta entre profesionales y herramientas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0640"><span class="elsevierStyleSup">58&#44;59</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA ha permitido avances en la vigilancia de enfermedades infecciosas mediante sistemas de alerta temprana&#44; clasificaci&#243;n de pat&#243;genos&#44; evaluaci&#243;n de riesgos&#44; identificaci&#243;n de focos de contagio y seguimiento epidemiol&#243;gico&#46; As&#237;&#44; tenemos el HealthMap para detecci&#243;n precoz de brotes&#44; modelos de IA para automatizar lecturas microbiol&#243;gicas y detecci&#243;n de resistencias antimicrobianas&#46; Tambi&#233;n existen aplicaciones de aprendizaje reforzado para asignar pruebas COVID de forma &#243;ptima y del sistema EDS-HAT para rastrear brotes hospitalarios&#46; Sin embargo&#44; los desaf&#237;os incluyen la calidad y representatividad de los datos&#44; preocupaciones por la privacidad&#44; e incapacidad de la IA para reemplazar la cooperaci&#243;n internacional&#46; La IA mejora la vigilancia pero requiere una metodolog&#237;a rigurosa que controle sesgos y eval&#250;e de manera cr&#237;tica la generalidad de los modelos&#46; Su implementaci&#243;n exitosa depende de la cooperaci&#243;n global<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0650"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#46; Por &#250;ltimo&#44; la IA est&#225; revolucionando varios aspectos del campo de la salud&#44; incluyendo el diagn&#243;stico m&#233;dico&#44; la personalizaci&#243;n del tratamiento y la investigaci&#243;n farmac&#233;utica&#46; Aqu&#237; exploramos c&#243;mo la IA est&#225; impactando estas &#225;reas&#58;</p><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Diagn&#243;stico m&#233;dico</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; siendo utilizada para detectar enfermedades en etapas tempranas&#44; mejorando significativamente las probabilidades de tratamiento exitoso&#46; Por ejemplo&#44; los algoritmos de IA en la radiolog&#237;a pueden identificar signos sutiles de enfermedades como el c&#225;ncer&#44; que podr&#237;an pasar desapercibidos para el ojo humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la IA tambi&#233;n est&#225; revolucionando el an&#225;lisis de im&#225;genes m&#233;dicas como rayos X&#44; resonancias magn&#233;ticas y tomograf&#237;as computarizadas&#44; proporcionando diagn&#243;sticos m&#225;s r&#225;pidos y precisos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0660"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Personalizaci&#243;n del tratamiento</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA permite una medicina m&#225;s personalizada&#44; adaptando los tratamientos a las caracter&#237;sticas individuales de cada paciente&#46; Esto incluye la consideraci&#243;n de su gen&#233;tica&#44; entorno y estilo de vida para formular tratamientos m&#225;s efectivos&#46; Asimismo&#44; los sistemas de IA pueden ayudar a monitorizar y gestionar enfermedades cr&#243;nicas&#44; ajustando los tratamientos en tiempo real seg&#250;n la respuesta del paciente&#46;</p></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Investigaci&#243;n farmac&#233;utica</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; acelerando el descubrimiento y desarrollo de nuevos f&#225;rmacos&#44; analizando r&#225;pidamente vastas cantidades de datos para identificar potenciales compuestos y predecir su eficacia y seguridad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Tambi&#233;n ayuda en la optimizaci&#243;n de ensayos cl&#237;nicos&#44; desde la selecci&#243;n de candidatos hasta la monitorizaci&#243;n de resultados y efectos secundarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0665"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Ejemplos espec&#237;ficos</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay algunos algoritmos de IA que se utilizan para detectar c&#225;ncer de mama&#44; piel y otros tipos a partir de im&#225;genes m&#233;dicas&#44; a menudo con mayor precisi&#243;n que los m&#233;todos tradicionales&#46; Adem&#225;s&#44; las aplicaciones m&#243;viles que utilizan IA para monitorizar signos vitales y s&#237;ntomas proporcionan an&#225;lisis y recomendaciones personalizadas&#46;</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Autonom&#237;a y consentimiento informado</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un desaf&#237;o importante es asegurar que los pacientes comprendan c&#243;mo la IA influir&#225; en su diagn&#243;stico y tratamiento&#46; Esto es crucial para un consentimiento informado genuino&#46; La IA deber&#237;a utilizarse como una herramienta para apoyar&#44; y no reemplazar&#44; la toma de decisiones compartida entre m&#233;dico y paciente&#44; respetando la autonom&#237;a del paciente&#46;</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Privacidad y confidencialidad de los datos</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos de salud son extremadamente sensibles&#46; La IA en medicina requiere salvaguardas fuertes para proteger estos datos contra accesos no autorizados y brechas de seguridad&#46; Los pacientes deben tener control sobre c&#243;mo se utilizan sus datos&#44; y es esencial obtener su consentimiento para el uso de sus datos en el entrenamiento y aplicaci&#243;n de modelos de IA&#46;</p></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Calidad y equidad en la atenci&#243;n</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos inherentes en los datos de entrenamiento&#46; Es crucial desarrollar estrategias para identificar y mitigar estos sesgos para evitar disparidades en la atenci&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; debe garantizarse que los avances en IA no creen una divisi&#243;n en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; donde solo ciertos grupos tengan acceso a la mejor atenci&#243;n posible&#46;</p></span><span id="sec0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Responsabilidad y toma de decisiones</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En casos de errores de diagn&#243;stico o tratamiento involucrando IA&#44; es esencial determinar qui&#233;n es responsable&#58; &#191;el desarrollador de la IA&#44; el profesional m&#233;dico que la utiliza&#44; o ambos&#63; Los sistemas de IA deben ser transparentes y sus procesos de toma de decisiones han de ser explicables para que los profesionales m&#233;dicos puedan confiar y entender sus recomendaciones&#46;</p></span><span id="sec0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Desaf&#237;os en investigaci&#243;n y desarrollo</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todo desarrollo e investigaci&#243;n de IA en medicina debe realizarse de manera &#233;tica&#44; respetando los derechos de los participantes y priorizando su bienestar&#46; La colaboraci&#243;n entre expertos en tecnolog&#237;a&#44; &#233;tica&#44; derecho y medicina es vital&#46; Adem&#225;s&#44; es necesario formar a los profesionales de la salud en los aspectos &#233;ticos y pr&#225;cticos de la IA&#46; La precisi&#243;n de la IA en la preparaci&#243;n para los ex&#225;menes de medicina interna&#44; como los boards en Estados Unidos&#44; se destaca en varios aspectos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de datos y patrones&#58; la IA puede procesar y analizar grandes vol&#250;menes de datos m&#233;dicos&#44; identificando patrones y tendencias que podr&#237;an ser dif&#237;ciles de discernir para los humanos&#46; Esto es particularmente &#250;til en la preparaci&#243;n de ex&#225;menes&#44; donde entender patrones en diagn&#243;sticos y tratamientos puede ser clave&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Personalizaci&#243;n del aprendizaje&#58; la IA puede adaptar los materiales de estudio a las necesidades individuales de los estudiantes&#46; Mediante el an&#225;lisis de respuestas previas y progreso del estudio&#44; la IA puede identificar &#225;reas d&#233;biles y fortalecerlas con recursos adicionales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualizaci&#243;n continua de contenidos&#58; dado que el campo de la medicina est&#225; en constante evoluci&#243;n&#44; la IA puede mantenerse al d&#237;a con las investigaciones y gu&#237;as cl&#237;nicas m&#225;s recientes&#44; asegurando que los estudiantes estudien la informaci&#243;n m&#225;s actualizada y relevante&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Simulaci&#243;n de ex&#225;menes y evaluaciones&#58; la IA puede generar ex&#225;menes de pr&#225;ctica que imitan el formato y estilo de los boards reales&#46; Esto no solo ayuda a los estudiantes a familiarizarse con la estructura del examen&#44; sino que tambi&#233;n les permite evaluar su preparaci&#243;n de manera efectiva&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Feedback instant&#225;neo y an&#225;lisis de rendimiento&#58; los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentaci&#243;n inmediata sobre preguntas de pr&#225;ctica&#44; permitiendo a los estudiantes comprender y corregir errores al momento&#46; Adem&#225;s&#44; pueden analizar el rendimiento general para ofrecer recomendaciones espec&#237;ficas de estudio&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Integraci&#243;n de m&#250;ltiples fuentes de conocimiento&#58; presentando un enfoque de estudio m&#225;s hol&#237;stico y completo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reducci&#243;n de sesgos y errores humanos&#58; al depender de datos y algoritmos objetivos&#44; la IA puede ayudar a reducir los sesgos personales y los errores que a menudo ocurren en el estudio tradicional&#46;</p></li></ul></p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo&#44; es crucial recordar que la IA es una herramienta de apoyo y no reemplaza el juicio cl&#237;nico humano ni la experiencia pr&#225;ctica necesaria en medicina interna&#46; Su uso m&#225;s efectivo es como un complemento a las t&#233;cnicas de estudio tradicionales y la formaci&#243;n cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0670"><span class="elsevierStyleSup">64-68</span></a>&#46;</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diferentes Chatbot de IA&#44; de diversas compa&#241;&#237;as BART&#44; Anthropic&#44; Copilot&#44; Claude&#44; etc&#46;&#44; y recientemente aparecer&#225; G&#233;minis&#46; Cada una posee sus caracter&#237;sticas&#46; En el caso de ChatGPT&#44; la cronolog&#237;a de aparici&#243;n y actualizaci&#243;n de sus diferentes versiones&#44; desarrolladas por OpenAI&#44; es la siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-3&#58; presentado en junio de 2020&#44; GPT-3 represent&#243; un salto significativo en t&#233;rminos de tama&#241;o y complejidad&#44; con 175 mil millones de documentos&#46; Su capacidad para generar texto coherente y su versatilidad en diversas tareas lo convirtieron en un punto de referencia en la IA de lenguaje natural&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">ChatGPT y GPT-3&#46;5&#58; ChatGPT&#44; basado en una versi&#243;n modificada de GPT-3&#46;5&#44; se lanz&#243; a finales de 2022&#46; Incorpor&#243; una capacidad de entrenamiento reforzado con retroalimentaci&#243;n humana&#44; mejorando la relevancia y la precisi&#243;n de las respuestas&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-4&#58; es la &#250;ltima versi&#243;n conocida actualizada en abril 2023&#46; Presenta mejoras significativas en comprensi&#243;n&#44; generaci&#243;n de texto&#44; y capacidades multitarea en comparaci&#243;n con sus predecesores&#46; Es probablemente el m&#225;s potente en la actualidad&#46; En febrero de 2024 volcaran de nuevo otra gran cantidad de datos&#46;</p></li></ul></p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hist&#243;ricamente&#44; las tecnolog&#237;as de prop&#243;sito general han tardado en cumplir sus promesas&#44; un fen&#243;meno conocido como &#171;la paradoja de la productividad de la tecnolog&#237;a de la informaci&#243;n&#187;&#46; La implementaci&#243;n exitosa de nuevas tecnolog&#237;as en la atenci&#243;n m&#233;dica es particularmente desafiante&#46; Sin embargo&#44; la IA generativa tiene propiedades &#250;nicas que podr&#237;an acortar el retraso habitual entre la implementaci&#243;n y las ganancias en productividad y&#47;o calidad&#46; El ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ha evolucionado para ser m&#225;s receptivo a la IA generativa y muchas organizaciones de atenci&#243;n m&#233;dica est&#225;n listas para implementar las innovaciones necesarias en cultura&#44; liderazgo&#44; fuerza laboral y flujo de trabajo&#46;</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La capacidad de IA generativa para mejorar r&#225;pidamente y la capacidad de las organizaciones para implementar innovaciones complementarias indican que la IA generativa podr&#237;a entregar mejoras significativas en la atenci&#243;n m&#233;dica m&#225;s r&#225;pidamente que las tecnolog&#237;as anteriores&#46;</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; las tecnolog&#237;as previas en atenci&#243;n m&#233;dica&#44; como los registros electr&#243;nicos de salud&#44; han seguido un patr&#243;n similar a la paradoja de productividad&#44; ofreciendo resultados mixtos en t&#233;rminos de eficiencia&#46; Finalmente&#44; aunque la implementaci&#243;n de IA generativa enfrenta desaf&#237;os &#250;nicos en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; sus caracter&#237;sticas distintivas y la evoluci&#243;n reciente del ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ofrecen un camino prometedor para superar estos desaf&#237;os y alcanzar mejoras significativas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0695"><span class="elsevierStyleSup">69&#44;70</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0145" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Financiaci&#243;n</span><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hay financiaci&#243;n para el art&#237;culo&#46;</p></span><span id="sec0150" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Conflicto de intereses</span><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No existen conflictos de intereses&#46;</p></span></span>"
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Páginas 178-186 (marzo 2024)
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Ética e inteligencia artificial
Ethics and artificial intelligence
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L. Inglada Galianaa,
Autor para correspondencia
ingladagaliana0@gmail.com

Autor para correspondencia.
, L. Corral Gudinoa,b, P. Miramontes Gonzáleza,b
a Servicio Medicina Interna, Hospital Universitario Río Hortega, Valladolid, España
b Departamento de Medicina, Facultad de Medicina, Universidad de Valladolid, Valladolid, España
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Resumen

La relación entre ética e inteligencia artificial en medicina es un tema crucial y complejo y se encuadra en su contexto más amplio. Así, la ética en inteligencia artificial médica implica asegurar que las tecnologías sean seguras, justas y respeten la privacidad de los pacientes. Esto incluye preocuparse de la precisión de los diagnósticos proporcionados por la inteligencia artificial, la equidad en el tratamiento de pacientes y la protección de los datos personales de salud.

Los avances en inteligencia artificial pueden mejorar significativamente la atención médica, desde diagnósticos más precisos hasta tratamientos personalizados. Sin embargo, es esencial que los desarrollos en inteligencia artificial médica se realicen con una consideración ética fuerte, involucrando a los pacientes, profesionales de la salud e inteligencia artificial y especialistas en ética para guiar y supervisar su implementación.

Por último, es fundamental la transparencia en los algoritmos de inteligencia artificial y la formación continua para los profesionales médicos.

Palabras clave:
Ética
Inteligencia artificial
Explicabilidad
Abstract

The relationship between ethics and artificial intelligence in medicine is a crucial and complex topic that falls within its broader context. Ethics in medical artificial intelligence involves ensuring that technologies are safe, fair, and respect patient privacy. This includes concerns about the accuracy of diagnoses provided by artificial intelligence, fairness in patient treatment, and protection of personal health data.

Advances in artificial intelligence can significantly improve healthcare, from more accurate diagnoses to personalized treatments. However, it is essential that developments in medical artificial intelligence are carried out with strong ethical consideration, involving healthcare professionals, artificial intelligence experts, patients, and ethics specialists to guide and oversee their implementation.

Finally, transparency in artificial intelligence algorithms and ongoing training for medical professionals are fundamental.

Keywords:
Ethics
Artificial intelligence
Explainability

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