Acceso usuarios
La inteligencia artificial generativa (IAG) ha demostrado ser una herramienta poderosa en la medicina, ofreciendo innovaciones en áreas como el diagnóstico, la personalización de tratamientos y la generación de datos sintéticos para la investigación. Sin embargo, el uso de esta tecnología plantea numerosos riesgos y desafíos, incluyendo la calidad y fiabilidad de los datos generados, la privacidad y seguridad de la información, la transparencia y explicabilidad de los modelos, y la perpetuación de sesgos existentes. Para mitigar estos riesgos, se deben implementar medidas específicas, como la validación exhaustiva de datos, el cifrado robusto, la transparencia en los algoritmos y la capacitación continua de los profesionales de la salud. Estas estrategias no solo mejorarán la seguridad y efectividad de la IAG en el ámbito médico, sino que también garantizarán su uso ético y responsable, beneficiando a pacientes y profesionales por igual.
Generative Artificial Intelligence (GAI) has proven to be a powerful tool in medicine, offering innovations in areas such as diagnostics, treatment personalization, and synthetic data generation for research. However, the use of this technology poses numerous risks and challenges, including the quality and reliability of generated data, privacy and security of information, model transparency and explainability, and the perpetuation of existing biases. To mitigate these risks, specific measures must be implemented, such as thorough data validation, robust encryption, transparency in algorithms, and continuous training of healthcare professionals. These strategies will not only enhance the safety and effectiveness of GAI in the medical field but also ensure its ethical and responsible use, benefiting patients and professionals alike.
