• La denominada inteligencia artificial “por aprendizaje automático” que integra los conocimientos empleando algoritmos para la identificación de los datos, esto es, un sistema que “aprende” o mejora el rendimiento obtenido a partir de dichos datos.

En este marco en el cual la inteligencia artificial se está posicionando en el ámbito de la salud pública, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) ha propuesto una serie de principios para sostener esta transformación digital:

^{• Asegurar el papel del Estado como garante de los derechos humanos (en este caso, el derecho a la salud), fomentando políticas para el uso de la inteligencia artificial en forma segura y privada}

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^{• Establecer mecanismos dedicados a una coordinación formal para promover el entendimiento constructivo entre los sectores públicos y privados del sistema de salud. Con esta meta, la OPS sugiere facilitar el acceso a los datos para implementar las estrategias de inteligencia artificial}

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^{• Promover fondos de inversión para que los países en situaciones de mayor vulnerabilidad no se vean privados de los beneficios de la inteligencia artificial y de otras tecnologías emergentes en el campo de la salud pública.}

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^{• Estimular la creación de sistemas de innovación en inteligencia artificial que sean cooperativos, para asegurar el desarrollo de códigos de acceso abierto a algoritmos y aplicaciones, garantizando en todos los casos la privacidad y la seguridad de la información.}

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^{• Garantizar la inclusión social desde la etapa del diseño de los sistemas de inteligencia artificial hasta su posible aplicación en todos los niveles socioeconómicos}

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^{• Verificar la interoperabilidad entre los distintos sistemas de información. Esta estrategia permite asegurar la calidad de los datos que se emplean en los modelos de inteligencia artificial, al tiempo que puede fortalecer su precisión e integridad}

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^{• Crear una disciplina académica de inteligencia artificial de naturaleza multidisciplinaria, que incluya, entre otros, los aspectos y problemas éticos que pueden ocurrir con su implementación}

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^{• Estimular la educación y la formación de recursos humanos especializados en la inteligencia artificial aplicada a la salud}

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Para lograr estos principios dirigidos a la aplicación de la inteligencia artificial en la salud pública, los organismos internacionales han propuesto además el cumplimiento de una serie de factores éticos y técnicos, entre los cuales sobresalen:

^{• Una inteligencia artificial en salud pública centrada en las personas, como ocurre con otras tecnologías dirigidas a facilitar el trabajo en este ámbito}

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^{• La necesidad de una inteligencia artificial fundamentada en principios éticos acordados a escala global, destacando la dignidad y la autonomía de las personas}

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^{• Todos los enfoques de la inteligencia artificial deben ser transparentes, desde la etapa inicial de desarrollo de los algoritmos}

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^{• La protección de los datos es otro factor de gran importancia, asegurando así su privacidad, seguridad y confidencialidad}

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^{• La OPS propone además que las intervenciones de inteligencia artificial en salud pública resulten de la mejor práctica científica y, por lo tanto, sean reproducibles y confiables}

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^{• No debe olvidarse que todos los recursos de inteligencia artificial aplicados a la salud requieren control por seres humanos, con procesos rigurosos de revisión}

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Esta implementación de la inteligencia artificial en el área de la salud pública, por consiguiente, no busca la sustitución de los médicos, sino, por el contrario, la automatización de distintos procesos, en especial aquellos que pueden resultar repetitivos o las tareas de orden administrativo.

Un ejemplo práctico de la aplicación de modelos de inteligencia artificial en la salud pública consiste en la estimación de la distribución de una enfermedad infecciosa en una población con probabilidades conocidas de un brote epidemiológico. La predicción anticipada de una epidemia, que incluye la estimación de su pico y duración de la infección, resulta posible si se conocen las variables necesarias que pueden ser procesadas mediante inteligencia artificial. Con este método, ya ha resultado factible predecir zonas potenciales de brotes de filovirus, a partir del conocimiento de datos sobre la distribución de los agentes transmisores en regiones de brotes anteriores.

En otro estudio, un grupo de investigadores logró estimar con una precisión superior al 95 % la tasa de morbilidad del dengue hemorrágico en Tailandia al procesar mediante inteligencia artificial los datos sobre la infección en las larvas hembra del mosquito vector Aedes aegypti.