Desafíos y controversias de la IA generativa en el diagnóstico médico

Resumen

Se explora el papel transformador de los modelos de inteligencia artificial generativa, Redes Generativas Antagónicas (GAN) y Autoencoders Variacionales (VAE), en el ámbito del diagnóstico médico. Basándose en la filosofía de la medicina y la epidemiología, se examina las dimensiones técnicas, éticas y filosóficas de la integración de modelos generativos en la atención médica. Un estudio de caso con Emily resalta el crucial apoyo que la IA generativa puede ofrecer en diagnósticos médicos complejos. La discusión se extiende a la aplicación de GAN y VAE en la imagen médica, enfatizando su potencial para mejorar diagnósticos, planificación de tratamientos e investigación médica. Se profundiza en desafíos y controversias, abordando problemas de precisión anatómica, sesgos en datos de entrenamiento, interpretabilidad de imágenes médicas generadas por IA y consideraciones éticas, como el fenómeno de “Dr. Google” y sus implicaciones para el autodiagnóstico. Al final se enfatiza la necesidad de alfabetización en salud, el uso responsable de la información en línea y la toma de decisiones colaborativa entre pacientes y proveedores de atención médica. Abogamos por colaboraciones interdisciplinarias para establecer pautas éticas y garantizar un uso responsable de la inteligencia artificial en la atención médica.