¿Qué se necesita para que la IA sea realmente inclusiva en salud mundial?

La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de cambiar radicalmente la atención médica, desde el diagnóstico precoz hasta la gestión de enfermedades crónicas. Sin embargo, esa promesa solo se cumplirá plenamente si la IA es inclusiva, equitativa y adaptada a las necesidades reales de todas las poblaciones del mundo, no solo de quienes viven en contextos ricos y tecnológicamente avanzados.

Hoy, gran parte del desarrollo de IA en salud está dominado por actores del llamado Primer Mundo. Los modelos, datos, prioridades y marcos éticos que guían esta tecnología a menudo ignoran las realidades del Tercer Mundo, donde las enfermedades son diferentes, los recursos limitados, y las estructuras sociales y culturales influyen profundamente en el acceso a la atención.

1.Inversión en datos locales y representativos

La mayoría de los modelos de IA en salud se entrenan con datos de poblaciones urbanas, caucásicas y con acceso a servicios médicos avanzados. Esta falta de diversidad genera sesgos clínicos que reducen la utilidad de los sistemas en países de bajos ingresos.

Qué se necesita:

• Crear bases de datos locales, seguras y bien etiquetadas.

• Incentivar la generación de datos en hospitales rurales y comunidades marginadas.

• Asegurar la inclusión de variables étnicas, socioeconómicas y ambientales.

Ejemplo práctico:

Proyectos como African Genome Variation Project buscan enriquecer los modelos genómicos con diversidad africana, lo que permite diagnósticos más precisos y tratamientos más personalizados.

2.Participación activa de comunidades locales en el diseño

Muchas tecnologías fracasan porque se diseñan desde arriba, sin escuchar a los usuarios reales.

Qué se necesita:

• Incluir profesionales de salud locales, pacientes y líderes comunitarios en el desarrollo de soluciones de IA.

• Aplicar enfoques de co-diseño tecnológico centrado en el usuario.

• Validar los modelos en campo antes de su implementación masiva.

Ejemplo:

En la India, el uso de asistentes virtuales en lenguas locales para seguimiento de embarazos fue exitoso gracias a talleres participativos con mujeres rurales.

3.Acceso abierto y modelos de bajo costo

En salud, el acceso a IA no puede estar restringido por licencias costosas, infraestructura sofisticada o modelos de negocio excluyentes.

Qué se necesita:

• Promover software de IA de código abierto para entornos clínicos.

• Apoyar soluciones compatibles con dispositivos móviles o infraestructura básica.

• Incentivar modelos de negocio sociales en vez de puramente comerciales.

Ejemplo:

El sistema Deep Learning for TB Detection de Google se está adaptando para ser usado incluso con radiografías impresas en papel en países de bajos recursos.

4.Educación y alfabetización digital en salud

Una IA inclusiva necesita que médicos, enfermeros, técnicos y pacientes comprendan cómo funciona la tecnología y qué esperar de ella.

Qué se necesita:

• Formar profesionales de salud en fundamentos de IA.

• Incluir contenido sobre IA en salud en currículos de medicina, enfermería y salud pública.

• Capacitar comunidades en sus derechos digitales y uso crítico de tecnología médica.

Ejemplo:

En Brasil, un programa piloto en universidades públicas enseña a estudiantes de medicina a usar herramientas de IA en diagnóstico por imágenes.

5.Regulación ética y soberanía digital

La inclusión también pasa por el control: ¿quién regula, decide y supervisa cómo se usa la IA?

Qué se necesita:

• Fortalecer marcos regulatorios locales con enfoque en derechos humanos y justicia social.

• Crear organismos regionales de ética tecnológica en salud.

• Garantizar la soberanía digital: que los países tengan control sobre sus datos y tecnología.

Reflexión crítica:

Un país que solo importa soluciones de IA sin regularlas ni adaptarlas, se expone a una nueva forma de colonialismo digital.

6.Financiamiento justo y cooperación internacional

Muchos países del Tercer Mundo no tienen los recursos para desarrollar sus propias tecnologías. Pero eso no debería implicar exclusión.

Qué se necesita:

• Aumentar la financiación internacional para IA inclusiva y de impacto social.

• Exigir que proyectos financiados en el Sur global generen beneficios locales.

• Promover redes de cooperación Sur-Sur para compartir soluciones entre contextos similares.

Ejemplo positivo:

El consorcio “AI4D Africa” (Inteligencia Artificial para el Desarrollo en África) promueve investigaciones lideradas por africanos con financiamiento ético.

7.Evaluación del impacto con enfoque social

Medir el éxito de la IA no solo debe centrarse en precisión diagnóstica. Hay que evaluar si reduce desigualdades, mejora acceso y empodera comunidades.

Qué se necesita:

• Indicadores de impacto social y no solo técnico.

• Estudios de caso y seguimiento a largo plazo.

• Retroalimentación activa de los usuarios para mejorar continuamente las soluciones.

Conclusión

Una IA verdaderamente inclusiva en salud no nace espontáneamente. Es el resultado de decisiones políticas, éticas y técnicas tomadas con visión y compromiso social. Requiere:

• Escuchar a quienes históricamente han sido excluidos.

• Invertir en capacidades locales.

• Distribuir beneficios de forma justa.

• Defender derechos en la era digital.

No se trata solo de adaptar la IA existente a nuevos contextos, sino de construir una IA desde el Sur, con el Sur y para el Sur.

¿Crees que es posible desarrollar una IA en salud que sirva para todos?

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