Cómo entrenar Inteligencia Artificial con datos del Tercer Mundo: desafíos y oportunidades

La inteligencia artificial (IA) funciona como un espejo: refleja aquello con lo que fue entrenada. Si las bases de datos que la alimentan son homogéneas, privilegiadas y desconectadas de la realidad social del sur global, lo que proyectará será una medicina ajena, incompleta y, en el peor de los casos, peligrosa.

Muchos de los sistemas actuales de IA en salud han sido entrenados con datos clínicos de hospitales estadounidenses, europeos o asiáticos altamente tecnificados. Pero cuando estas herramientas se trasladan a una clínica rural en El Alto, Bolivia, o a un centro de salud en Tumaco, Colombia, pueden fallar, equivocarse o simplemente ser irrelevantes.

Este artículo explora el corazón del dilema: ¿cómo entrenar IA médica con datos verdaderamente representativos de nuestras poblaciones? ¿Cuáles son los retos técnicos, éticos y logísticos? ¿Y qué oportunidades existen para que los países del Tercer Mundo no solo usen IA, sino que participen activamente en su construcción?

1. La importancia de los datos locales

En medicina, el contexto lo es todo. Una tos persistente puede significar bronquitis crónica en Londres, tuberculosis en Lima o parásitos pulmonares en zonas del Amazonas. Si los datos que entrenan un modelo no reflejan estas diferencias, el diagnóstico será sesgado.

Los algoritmos necesitan aprender de:

• Síntomas más frecuentes en cada región.

• Prevalencias locales de enfermedades.

• Variaciones culturales en la expresión del dolor o malestar.

• Datos sociodemográficos que modulan el riesgo.

• Infraestructura real disponible para tratamiento.

Sin estas variables, la IA médica puede cometer errores de clasificación, subestimar enfermedades prevalentes o recomendar terapias inaccesibles.

2. ¿Por qué es tan difícil obtener datos del sur global?

a.Infraestructura débil

Muchos hospitales y centros de salud en países en desarrollo aún usan historias clínicas en papel. No hay digitalización, y menos aún interoperabilidad. El primer desafío es generar bases de datos estructuradas, limpias y accesibles.

b.Fragmentación institucional

Los sistemas de salud suelen estar divididos por niveles de atención, aseguradoras, regiones o etnias, lo que hace que los datos estén dispersos y sin integración.

c.Falta de estándares

Mientras que en EE. UU. hay normas unificadas como HL7 o FHIR, en muchos países del sur global ni siquiera hay consenso sobre cómo codificar diagnósticos, tratamientos o resultados.

d. Limitaciones legales y éticas

La recopilación de datos de pacientes implica protección de datos, consentimiento informado y responsabilidad legal. En contextos sin marcos regulatorios sólidos, esto puede frenar iniciativas o abrir riesgos.

3. ¿Y si dejamos de depender de datos ajenos?

El paradigma está cambiando. Cada vez más países, universidades y startups están impulsando proyectos para entrenar IA con datos locales, que respondan a sus realidades. Algunos ejemplos:

• India: desarrolló el algoritmo EyePACS para detectar retinopatía diabética usando imágenes oftálmicas de pacientes del país, no de EE. UU.

• Brasil: el Hospital Israelita Albert Einstein ha creado bases de datos propias para entrenar IA en enfermedades respiratorias tropicales.

• Sudáfrica: modelos de predicción de VIH y tuberculosis entrenados exclusivamente con datos regionales mejoraron la precisión respecto a los modelos importados.

El mensaje es claro: cuando la IA se alimenta con datos locales, sus recomendaciones son más pertinentes, más seguras y más justas.

4. ¿Qué podemos hacer para construir nuestras propias bases de datos?

Aquí algunas estrategias realistas:

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Digitalizar desde lo simple

Comenzar con formularios electrónicos sencillos en atención primaria. No se necesita un hospital digital de última generación para empezar a recolectar datos útiles.

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Establecer alianzas académicas

Universidades y centros de investigación pueden actuar como articuladores de datos clínicos para entrenar modelos éticos, revisados y validados.

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Crear redes regionales de datos

Países con contextos similares (como los andinos, amazónicos o centroamericanos) pueden compartir recursos y estándares para crear datasets robustos y regionales.

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Respetar a los pacientes

La recopilación de datos debe ser transparente, con consentimiento informado, anonimización adecuada y beneficios tangibles para las comunidades que aportan.

5. Oportunidad histórica: el poder de democratizar el entrenamiento

Si el sur global no genera sus propios datos clínicos, dependerá por siempre de tecnologías diseñadas con otras prioridades. Pero si comienza a construir sus datasets, puede incluso liderar el entrenamiento de modelos únicos para enfermedades prevalentes como:

• Dengue, Chikungunya, Leishmaniasis

• Enfermedades maternas rurales

• Desnutrición infantil en zonas marginadas

• Trastornos mentales en contextos de desplazamiento

Además, esto tiene valor económico y soberanía tecnológica: los datos clínicos son petróleo digital, y quien los controla, define el modelo de salud.

6. Barreras y alertas

Hay que tener cuidado con varios riesgos al promover el entrenamiento local:

• Colonialismo algorítmico inverso: que corporaciones extranjeras “extraigan” nuestros datos sin retorno para los sistemas de salud locales.

• Sesgo por subregistro: si solo recolectamos datos de centros urbanos o zonas más organizadas, podríamos reproducir la exclusión de las áreas más olvidadas.

• Privacidad mal gestionada: sin una ley clara de protección de datos en salud, se puede vulnerar a poblaciones ya de por sí vulnerables.

Por eso, entrenar IA con datos del sur requiere también ética, regulación y participación social.

Conclusión

Entrenar sistemas de inteligencia artificial médica con datos del Tercer Mundo no es un lujo, es una necesidad urgente. La IA que no nos ve, no nos cuida. Y solo una IA entrenada con datos que reflejen nuestras condiciones reales será capaz de brindar diagnósticos acertados, eficientes y justos.

El reto no es menor, pero la oportunidad es enorme: construir soberanía tecnológica, proteger la salud pública y garantizar que el futuro digital de la medicina sea verdaderamente inclusivo.

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