Reflexiones éticas del impacto y desafíos de la inteligencia artificial en la medicina de laboratorio

• Román Collazo, Carlos Alberto ^[2] ; Brenner, Jonathan ^[3] ; Andrade Campoverde, Diego ^[1]
  1. [1] Universidad Católica de Cuenca

     Universidad Católica de Cuenca

     Cuenca, Ecuador

     
  2. [2] Doctor en bioética aplicada, MEDsan Inc. Tecnólogo de Laboratorio Clínico, Saint Petersburg, Florida.
  3. [3] Doctor en negocios, MEDsan Inc., CEO en Saint Petersburg, Florida.

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• Localización: Medicina y Ética: Revista internacional de bioética, deontología y ética médica, ISSN-e 2594-2166, ISSN 0188-5022, Vol. 35, Nº. 4, 2024 (Ejemplar dedicado a: Vol. 35 Núm. 4 (2024): Medicina y Ética), págs. 1137-1193
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Ethical reflections on the impact and challenges of artificial intelligence in laboratory medicine
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  • español

    El uso de la Inteligencia artificial (IA) en la Medicina de laboratorio (ML) ha provocado un salto cualitativo en el diagnóstico de enfermedades que aquejan al ser humano. El desarrollo de robots para la medición, cálculo y predicción ha aumentado la confiabilidad, validez y reproducibilidad de las pruebas diagnósticas con IA, induciendo a una fácil elección de dicha tecnología en el laboratorio clínico. Sin embargo, la IA en la ML entraña una serie de reflexiones éticas que deben considerarse. La incipiente tecnología en desarrollo, la presencia de sesgos cognitivos en los algoritmos y datos, la incertidumbre del funcionamiento del robot, las limitaciones tecnológicas, la amenaza a la privacidad y la ausencia de un marco legal abren conflictos éticos que laceran la equidad, la seguridad y la autonomía del hombre. El imperativo tecnológico de la IA en la ML no debe superar la responsabilidad, ni atentar contra la dignidad de la persona.

  • English

    The use of artificial intelligence (AI) in laboratory medicine (LM) has led to a qualitative leap in the diagnosis of diseases that afflict humans. The development of robots for measurement, calculation and prediction has increased the reliability, validity and reproducibility of AI diagnostic tests, leading to an easy choice of such technology in the clinical laboratory. However, AI in LM entails several ethical reflections that need to be considered. The incipient technology under development, the presence of cognitive biases in algorithms and data, the uncertainty of robot performance, technological limitations, the threat to privacy, and the absence of a legal framework open ethical conflicts that lacerate human equity, safety, and autonomy. The technological imperative of AI in LM must not overcome responsibility, nor infringe on the dignity of the person.