MÚNICH – Estamos ingresando en un período de transformación para la ciencia médica, con la combinación entre las técnicas de investigación tradicionales, un poder de cálculo enorme y la profusión de nuevos datos. Google anunció recientemente que ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los radiólogos humanos en la detección del cáncer de mama. Y ese es tan solo el último ejemplo de la forma en que el aprendizaje automático y los macrodatos están conduciendo a nuevos diagnósticos, tratamientos y descubrimientos médicos. Para hacer realidad el enorme potencial de la IA, sin embargo, debemos desarrollar un enfoque pragmático y globalmente consensuado que gobierne la obtención y el uso de «datos del mundo real».
Los datos del mundo real incluyen toda la información que pueda ayudar a guiar nuevas investigaciones médicas. Algunos están disponibles desde hace tiempo. Por ejemplo, quienes se dedican a investigar el cáncer usan, desde hace mucho, registros de salud anonimizados para elegir los potenciales pacientes con mayor probabilidad de responder bien a tratamientos novedosos y experimentales, pero hay otros tipos de datos que solo están disponibles desde hace poco, junto con la tecnología para analizarlos a escala.
Las nuevas capacidades que ofrecen la IA y las tecnologías relacionadas generan cuestiones complicadas y a veces polémicas sobre la privacidad y la propiedad de los datos, pero podemos superar esos desafíos si establecemos reglas amplias para salvaguardar la información personal. Los responsables de las políticas en todo el mundo y al interior de las instituciones de gobernanza mundial no deben demorarse. Las empresas líderes de la ciencia médica ya están tomando la delantera con datos del mundo real en Estados Unidos, donde la amplia disponibilidad de información anonimizada sobre los pacientes está impulsando una nueva oleada de innovación.
MÚNICH – Estamos ingresando en un período de transformación para la ciencia médica, con la combinación entre las técnicas de investigación tradicionales, un poder de cálculo enorme y la profusión de nuevos datos. Google anunció recientemente que ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los radiólogos humanos en la detección del cáncer de mama. Y ese es tan solo el último ejemplo de la forma en que el aprendizaje automático y los macrodatos están conduciendo a nuevos diagnósticos, tratamientos y descubrimientos médicos. Para hacer realidad el enorme potencial de la IA, sin embargo, debemos desarrollar un enfoque pragmático y globalmente consensuado que gobierne la obtención y el uso de «datos del mundo real».
Los datos del mundo real incluyen toda la información que pueda ayudar a guiar nuevas investigaciones médicas. Algunos están disponibles desde hace tiempo. Por ejemplo, quienes se dedican a investigar el cáncer usan, desde hace mucho, registros de salud anonimizados para elegir los potenciales pacientes con mayor probabilidad de responder bien a tratamientos novedosos y experimentales, pero hay otros tipos de datos que solo están disponibles desde hace poco, junto con la tecnología para analizarlos a escala.
Las nuevas capacidades que ofrecen la IA y las tecnologías relacionadas generan cuestiones complicadas y a veces polémicas sobre la privacidad y la propiedad de los datos, pero podemos superar esos desafíos si establecemos reglas amplias para salvaguardar la información personal. Los responsables de las políticas en todo el mundo y al interior de las instituciones de gobernanza mundial no deben demorarse. Las empresas líderes de la ciencia médica ya están tomando la delantera con datos del mundo real en Estados Unidos, donde la amplia disponibilidad de información anonimizada sobre los pacientes está impulsando una nueva oleada de innovación.