En València, un grupo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha presentado una propuesta innovadora para una nueva generación de inteligencia artificial en salud que pueda adaptarse a los cambios y situaciones impredecibles del mundo real. Este avance les permitiría incluso predecir situaciones futuras con mayor eficacia y robustez. Su trabajo ha sido publicado en el prestigioso 'Journal of Medical Internet Research', una de las principales revistas en el campo de la medicina digital a nivel mundial.

Según Carlos Sáez, investigador del Instituto ITACA y profesor de Física Aplicada en la UPV, esta nueva generación de inteligencia artificial resiliente destacaría por su capacidad de adaptarse y mantener la confianza en entornos de incertidumbre, cambios y sesgos de información, situaciones comunes en el uso real de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud.

El enfoque propuesto por el equipo del BDSLab del ITACA-UPV abarca las diferentes fases clave de la inteligencia artificial, desde el entrenamiento hasta la regulación, permitiendo que la IA se adapte de forma resiliente a los cambios en su entorno de uso, tanto técnicos como socio-sanitarios. Esto garantizaría una respuesta rápida y efectiva ante situaciones inesperadas, como pandemias, manteniendo la confianza de los usuarios y respetando los derechos fundamentales de las personas.

Carlos Sáez destaca que esta IA resiliente tendría un impacto directo en la mejora de la confianza y seguridad de los sistemas de IA en salud, beneficiando a millones de personas en Europa al mejorar la toma de decisiones clínicas basadas en datos.

Un ejemplo práctico de aplicación de este nuevo paradigma de IA sería su capacidad para priorizar de manera óptima y fiable los incidentes en un centro de atención de emergencias sanitarias, optimizando las preguntas realizadas durante las llamadas en tiempo real y solicitando información adicional crucial para mejorar la confiabilidad de la respuesta en casos de alta incertidumbre.

Este innovador proyecto, financiado por la Agencia Estatal de Investigación, se enmarca en el programa "Modelling the Kinematics of Information towards Change-Resilient Medical Artificial Intelligence (Kinemai)" y sus resultados se integrarán en la nueva asignatura del Máster en Ingeniería Biomédica llamada "Data Quality and Trustworthy Artificial Intelligence".