La importancia de la colaboración internacional en IA y salud global

La inteligencia artificial está redefiniendo la medicina. Desde el diagnóstico por imágenes hasta la predicción de epidemias, el potencial de esta tecnología parece ilimitado. Pero detrás de ese potencial hay algo igual de poderoso —y menos discutido—: quiénes la crean, quiénes la financian y quiénes deciden para qué se usa.

Hoy, la mayoría de los modelos de IA en salud se desarrollan en laboratorios del Norte Global: Estados Unidos, Europa Occidental, China. Los datos provienen de hospitales sofisticados, con pacientes que viven realidades muy distintas a las de un centro rural en África, una posta de salud en los Andes o una favela en Brasil.

Entonces, ¿puede una IA creada en Boston entender a una mujer indígena de Guatemala con diabetes gestacional? ¿Puede un algoritmo entrenado con datos noruegos guiar el tratamiento de una neumonía en Nigeria? ¿Puede el Tercer Mundo aceptar, sin más, los sistemas creados para otros mundos?

En este artículo argumentamos que la salud global del futuro dependerá de alianzas más justas, inclusivas y activas entre regiones. La colaboración internacional en IA médica no puede ser unidireccional. Debe construirse con participación, reciprocidad y visión compartida.

1. ¿Por qué importa la colaboración internacional en IA médica?

Porque la salud es global, las enfermedades cruzan fronteras y la inteligencia artificial aprende de datos. Pero los datos que faltan también hablan.

Si las comunidades del Tercer Mundo no participan en el diseño, entrenamiento y validación de sistemas de IA:

• Sus realidades quedan invisibilizadas.

• Sus necesidades quedan mal representadas.

• Sus pacientes quedan mal diagnosticados o excluidos.

• Y su soberanía tecnológica se ve comprometida.

La colaboración no es solo deseable. Es una condición ética y científica para construir una IA realmente útil y equitativa.

2. Formas actuales de colaboración internacional en IA en salud

🌐 a. Proyectos multilaterales

Organizaciones como la OMS, el Banco Mundial o la UNESCO impulsan redes de investigación y financiamiento que incluyen a países en desarrollo.

Ejemplo: la iniciativa Global Digital Health Partnership (GDHP), donde participan más de 30 países compartiendo modelos regulatorios y buenas prácticas.

🤝 b. Alianzas académicas

Universidades del Sur Global colaboran con instituciones del Norte para desarrollar modelos IA ajustados a contextos locales.

Ejemplo: Universidad de Makerere (Uganda) y MIT colaboraron para desarrollar un algoritmo de detección de malaria con imágenes de microscopía accesibles.

💼 c. ONG y fundaciones privadas

Fundaciones como Gates, Wellcome Trust o Rockefeller han financiado múltiples proyectos de IA para tuberculosis, VIH y atención materna en países en desarrollo.

👨🏽‍💻 d. Comunidades open-source

Modelos IA de código abierto permiten que países sin grandes recursos accedan, adapten y mejoren herramientas existentes.

Ejemplo: modelos de segmentación pulmonar para COVID-19 desarrollados colectivamente durante la pandemia.

3. ¿Qué puede aportar el Sur Global en estas alianzas?

No solo necesita. También tiene mucho que ofrecer:

🌿 a. Diversidad epidemiológica

Datos sobre enfermedades olvidadas, patrones genéticos diversos, comorbilidades poco representadas en estudios del Norte.

🧠 b. Innovación frugal

Soluciones creativas, de bajo costo y alta eficiencia que resuelven problemas en condiciones adversas.

📍 c. Conocimiento cultural y social

Modelos de salud comunitaria, medicina intercultural y redes de cuidado que pueden enriquecer el desarrollo ético de IA.

🤲 d. Voces críticas

La experiencia de exclusión y desigualdad convierte a muchas comunidades en observadoras lúcidas de los riesgos éticos de la IA.

4. Obstáculos a la colaboración equitativa

❌ a. Relación vertical y extractiva

Algunos proyectos buscan solo recolectar datos, sin generar capacidades locales ni devolver beneficios tangibles.

❌ b. Falta de infraestructura digital

Sin conectividad, servidores o personal entrenado, es difícil participar de manera técnica en colaboraciones.

❌ c. Marco legal débil

La falta de legislación sobre soberanía de datos impide una negociación justa sobre acceso, uso y propiedad de información sanitaria.

❌ d. Brecha idiomática y epistémica

Muchas publicaciones, plataformas y protocolos operan solo en inglés, desde una lógica académica que excluye saberes locales.

5. ¿Cómo construir una colaboración internacional más justa y efectiva?

✅ a. Co-diseño desde el inicio

Incluir a investigadores, médicos y comunidades locales en todas las etapas: definición del problema, diseño, entrenamiento, validación y evaluación.

✅ b. Transferencia de capacidades

Los proyectos deben dejar infraestructura, conocimiento técnico y autonomía instalada en los países participantes.

✅ c. Acuerdos éticos claros

Reglas explícitas sobre uso de datos, derechos de autor, acceso a resultados y distribución de beneficios.

✅ d. Apoyo político y financiero sostenido

Los ministerios de salud y ciencia deben participar activamente, garantizando continuidad más allá de la cooperación puntual.

6. Buenas prácticas emergentes

• El modelo FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) aplicado a datos médicos está siendo promovido por consorcios globales como GO FAIR para asegurar colaboración responsable.

• El modelo “glocal” de IA: combinar conocimiento global con soluciones adaptadas localmente. Esto lo ha impulsado la Red Africana de Inteligencia Artificial en Salud (AIAHN) y debería replicarse en América Latina.

• Las licencias abiertas con equidad, como la de Creative Commons o la “Licencia Equitativa Global” propuesta por Médicos sin Fronteras, garantizan acceso a herramientas sin exclusión.

Conclusión

La colaboración internacional en IA médica no debe replicar los errores de la cooperación vertical del pasado. Debe ser un diálogo real, con escucha activa, reciprocidad técnica y una visión común de justicia sanitaria global.

Los países del Tercer Mundo no solo deben ser usuarios de modelos hechos en otros contextos, sino creadores activos, críticos e innovadores.

Porque la inteligencia artificial que no escucha ni representa a la mayoría del mundo, no es verdaderamente inteligente. Es una herramienta incompleta.

📣 ¿Conoces ejemplos de colaboración internacional en IA médica en tu país?

¿Tu universidad o institución ha participado en proyectos de IA en salud?

📩 Escríbenos a contacto@iamedica.org o deja tu opinión en los comentarios.

📅 El próximo artículo será el viernes 25 de julio:

“Alfabetización digital en salud: el primer paso para que la IA sea útil en comunidades vulnerables”

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