Entre los infinitos usos que se le puede dar a la inteligencia artificial, ahora se le suma la regulación de medicamentos. En este sentido, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos lanzó el programa de Inteligencia Artificial del Centro de Dispositivos y Salud Radiológica (CDRH) para llevar a cabo investigaciones que ayuden a garantizar el acceso de los pacientes a dispositivos médicos seguros y eficaces.
Las tecnologías de la inteligencia artificial con aprendizaje automático tienen la capacidad de producir recomendaciones o decisiones médicas, de diagnóstico, terapéuticas y de pronóstico. Dotada de una gran cantidad de datos generados durante la prestación de atención médica, los investigadores descubrieron que la IA puede aplicarse en: la adquisición y procesamiento de imágenes; la detección temprana de enfermedades; y en el diagnóstico, pronóstico y evaluación de riesgos más precisos.
Así como, en la identificación de nuevos patrones en la fisiología humana y la progresión de enfermedades; el desarrollo de diagnósticos personalizados; y el monitoreo de la respuesta al tratamiento terapéutico.
Cabe destacar, se prevé que esta amplitud siga aumentando en los próximos años, pues esta herramienta puede ayudar a realizar estudios más rigurosos y económicos. Sin embargo, la aplicación del programa plantea muchos desafíos para el desarrollo de métodos de evaluación y comprensión sólidos. En este sentido, los dispositivos médicos habilitados para IA pueden desarrollarse acorde a la disponibilidad de más datos. Además, es útil para responder cambio en los datos. Esto representa un gran desafío para el CDRH en su objetivo de mejorar sus controles regulatorios y métodos de pruebas apropiados.
Por tal motivo, el programa de inteligencia artificial presenta aún algunas lagunas y desafíos. Entre ellos, faltan métodos que puedan mejorar el entrenamiento de algoritmos de IA para datos de prueba y entrenamiento de etiquetados limitados. También, faltan métricas para la estimación del rendimiento, estándares de referencia e incertidumbre de los dispositivos de IA. Además, todavía no hay métodos para evaluar la seguridad y eficacia de los algoritmos de IA en aprendizaje continuo, como tampoco hay métodos para el seguimiento de la poscomercialización de dispositivos de IA.
No obstante, el objetivo del programa de IA se mantiene, este consiste en llenar los vacíos de conocimiento a través del desarrollo de métodos de prueba y metodologías de evaluación con una IA sólida para medir su rendimiento y garantizar su seguridad y eficacia para que pueda actuar en el mundo real.
