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Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:
Resumen:
1.- IA Ética en salud: Desarrollo de modelos de aprendizaje automático para aplicaciones médicas abordando sesgos, equidad y preocupaciones de seguridad.
2.- Modelos de triaje: Sistemas de IA para priorizar pacientes en salas de emergencia, equilibrando eficiencia con posibles sesgos.
3.- Error humano en salud: Tasas significativas de eventos adversos evitables y diagnósticos erróneos en la práctica médica actual.
4.- Limitaciones de ensayos controlados aleatorios: Solo el 10-20% de los tratamientos se basan en ECA, con aplicabilidad limitada a poblaciones diversas.
5.- Sesgos en modelos de IA: Los modelos de aprendizaje automático pueden perpetuar y amplificar sesgos existentes en datos y prácticas de salud.
6.- Sesgo racial en imágenes: Los modelos de IA pueden detectar la raza autoinformada a partir de imágenes médicas, generando preocupaciones sobre posible discriminación.
7.- Sesgos en modelos de lenguaje: Los modelos de generación de texto de IA pueden producir contenido sesgado en notas clínicas, reforzando estereotipos.
8.- Desafíos en la recolección de datos: Importancia de considerar sesgos y representación en conjuntos de datos de salud utilizados para el entrenamiento de IA.
9.- Prácticas de etiquetado: Los métodos estándar de etiquetado de datos pueden inducir brechas de medición y sesgos en modelos de IA.
10.- Datos normativos vs. descriptivos: Recopilar datos para el contexto específico de aplicación puede mejorar el rendimiento y la equidad del modelo.
11.- Incrustaciones sesgadas: Los modelos preentrenados pueden perpetuar sesgos incluso cuando las tareas posteriores utilizan datos equilibrados.
12.- Atributos demográficos en predicción: Incluir características demográficas en modelos puede a veces empeorar el rendimiento para subgrupos específicos.
13.- Auditorías de uso justo: Evaluación sistemática de cómo las características demográficas impactan el rendimiento del modelo en diferentes grupos.
14.- Optimización de listas de verificación de soporte de decisiones: Desarrollo de listas de verificación clínicas justas y efectivas utilizando programación entera mixta.
15.- Cambios en la distribución: Desafíos en el despliegue de modelos en diferentes entornos de salud con poblaciones de pacientes variables.
16.- Atribución causal de cambios: Uso de teoría de juegos para identificar fuentes de caídas de rendimiento al desplegar modelos en nuevos entornos.
17.- Interacción Humano-IA: Considerar cómo se presentan las recomendaciones del modelo a clínicos y pacientes afecta la toma de decisiones.
18.- Limitaciones de IA explicable: Las explicaciones post-hoc de modelos de caja negra pueden a veces introducir nuevos sesgos o reducir el rendimiento.
19.- Confianza en sistemas de IA: Las personas tienden a confiar en consejos de IA incluso cuando son claramente defectuosos, resaltando la necesidad de un despliegue cuidadoso.
20.- Lecciones de seguridad en aviación: Aplicación de principios de retroalimentación sistemática, auditoría y capacitación de la aviación a la IA en salud.
21.- Marcos regulatorios: Propuesta de estructuras para la supervisión gubernamental y regulación de sistemas de IA en salud.
22.- Sesgos de género en salud: Diferencias en resultados de pacientes basadas en la concordancia de género médico-paciente.
23.- Disparidades raciales en atención: Mejora de medidas preventivas cuando pacientes y médicos comparten la misma raza.
24.- Discriminación en salud: Tasas más altas de atención de mala calidad para ciertos grupos demográficos, como mujeres musulmanas en servicios de maternidad.
25.- Personalización vs. "empeoramiento": Instancias donde incluir información demográfica puede empeorar el rendimiento del modelo para individuos.
26.- Desafíos de interpretación a nivel individual: Dificultades para proporcionar explicaciones personalizadas de las predicciones de modelos de IA a pacientes.
27.- Regulación de actualizaciones de modelos: Equilibrio entre la necesidad de mejoras en el modelo y preocupaciones de seguridad en sistemas de IA en salud desplegados.
28.- Compromisos privacidad-utilidad: Desafíos en la aplicación de técnicas de privacidad diferencial a datos de salud sin introducir nuevos sesgos.
29.- Algoritmos de aprendizaje estables: Desarrollo de métodos para reducir compromisos extremos entre privacidad, utilidad y estabilidad en modelos de IA.
30.- Enfoque interdisciplinario: Combinación de conocimientos de aprendizaje automático, salud, ciencias sociales y otros campos para abordar desafíos éticos de IA.
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