Con demasiada frecuencia, las experiencias de las mujeres con el sistema de salud se caracterizan por diagnósticos retrasados, atención fragmentada, investigación limitada y acceso inadecuado a la experiencia, desafíos que persisten desde la adolescencia hasta la vejez. El acceso y las respuestas a menudo dependen del estatus socioeconómico de la mujer o de la disponibilidad de médicos capacitados en la salud de la mujer, lo cual a menudo es inadecuado, particularmente para las mujeres de comunidades rurales o desatendidas. Teniendo esto en cuenta, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta que tiene el potencial de proporcionar información oportuna, descubrir nuevos conocimientos clínicos y apoyar la toma de decisiones clínicas independientemente de estos obstáculos.
Por supuesto, la IA por sí sola no es una panacea. Su valor depende de un uso responsable y clínicamente sólido y de una supervisión experta como esencia. La pregunta ya no es si la IA afectará la salud de las mujeres, sino más bien cómo puede ayudar, bajo qué barreras y con qué expectativas de seguridad, transparencia e impacto.
Una brecha de larga data en la salud de las mujeres
Sorprendentemente, no fue hasta principios de la década de 1990 que los Institutos Nacionales de Salud comenzaron a exigir la inclusión de mujeres en ensayos clínicos, dejándonos con una enorme falta de conocimiento sobre cómo tratar de forma segura y eficaz los problemas de salud de las mujeres. Las investigaciones muestran que las mujeres se ven afectadas por las enfermedades de manera diferente que los hombres y se ven afectadas de manera desproporcionada por problemas de salud graves como: Enfermedades autoinmunes Y Cáncer y, en promedio, se diagnostican casi más tarde que los hombres 700 condiciones. Las mujeres de bajos ingresos y de piel oscura incluso se ven afectadas. mayores desigualdadesincluido el acceso a recursos y programas de salud de calidad.
Estas desigualdades se ven exacerbadas por la cronicidad. Muy poca inversión en investigación sobre la salud de la mujer.: a partir de 2025, Sólo el 7% de la innovación biofarmacéutica se invierte en la salud de la mujery sólo el 1% de eso se invierte en enfermedades no cancerosas. Esto significa que los médicos a menudo carecen de asesoramiento basado en evidencia y las mujeres a menudo carecen de respuestas oportunas y opciones de tratamiento efectivas.
El avance de la IA es motivo de optimismo en la atención sanitaria de las mujeres. Las tecnologías avanzadas pueden ayudar a llamar la atención que se presta desde hace mucho tiempo a la salud de las mujeres, proporcionar acceso a más recursos y sacar a la luz las últimas investigaciones más rápido que nunca. Al permitir una mejor detección, conocimientos personalizados y apoyo a las decisiones basado en evidencia, la IA tiene el potencial de alterar los modelos tradicionales de atención y crear vías para una atención más equitativa, informada y oportuna para las mujeres.
Cómo la IA está avanzando en la atención sanitaria de las mujeres
La IA está preparada para transformar varios sistemas y especialidades en el campo médico y ya se muestra prometedora para cerrar las brechas en la atención médica de las mujeres:
- Detección y diagnóstico mejorados: Esto es particularmente relevante para enfermedades que son específicas de las mujeres y para enfermedades en las que las mujeres se presentan de manera diferente a los hombres, como por ejemplo: B. Enfermedades cardiovasculares. La IA puede ayudar a cerrar la brecha, por ejemplo en el análisis de los resultados del ECG. sirve como herramienta para la predicción personalizada del riesgo cardiovascular. El cáncer de cuello uterino es otra área donde el diagnóstico temprano tiene un impacto importante en los resultados de los pacientes. Los exámenes de detección se basan en pruebas del virus del papiloma humano (VPH) y exámenes citológicos, pero dependen de los patólogos para identificar anomalías. La IA puede mejorar el diagnóstico del cáncer de cuello uterino al mejorar la precisión y eficiencia del análisis de imágenes, y se utilizan modelos de aprendizaje profundo para la detección y clasificación. células anormales o lesiones con alta sensibilidad y especificidad. Los sistemas impulsados por IA también pueden ayudar a clasificar a los pacientes de manera más eficaz, tomar decisiones sobre biopsias y proporcionar información de pronóstico para respaldar la planificación del tratamiento personalizado. Están surgiendo enfoques similares para el tratamiento endometrial, ovárico y Cáncer de mamadonde la detección temprana ha sido un desafío en el pasado. Los médicos y expertos siempre estarían informados, pero la IA proporcionaría la inteligencia conjunta para aumentar la velocidad y la precisión y los conocimientos.
- Acceso ampliado a atención especializada: Herramientas impulsadas por IA para Planificación reproductivaSeguimiento del embarazo, salud menstrual y Apoyo durante la menopausia puede proporcionar asesoramiento estructurado cuando los servicios especializados sean limitados. Teniendo en cuenta la validación rigurosa y la privacidad y seguridad, estas herramientas pueden complementar (¡no reemplazar!) la supervisión y el autoseguimiento de los médicos. El valor de estas herramientas centradas en el paciente y, a menudo, seleccionadas por el paciente es que brindan a las mujeres acceso a información en tiempo real sobre sus propios cuerpos (información que antes era imposible de observar o rastrear en la vida diaria), ayudándolas a reconocer patrones, generar preguntas y sentirse mejor preparadas para las visitas al médico. Estas herramientas pueden apoyar significativamente la toma de decisiones y fortalecer cómo y cuándo los pacientes participan en la atención médica.
- Facilitar la formación clínica: La IA generativa y los modelos entrenados médicamente pueden escanear y resumir literatura compleja, identificar consensos e incertidumbres y transformar nuevos hallazgos en conocimientos prácticos. En el campo de la salud de la mujer, donde la evidencia suele estar fragmentada, la IA diseñada específicamente puede ayudar a los proveedores a mantenerse al tanto de la evolución de las investigaciones y crear materiales educativos para los pacientes más accesibles. Es esencial un seguimiento cuidadoso para garantizar que los resultados de la IA sigan siendo precisos, imparciales y clínicamente apropiados.
Generar confianza: implementación responsable de la IA
La tecnología por sí sola, por muy prometedora que sea, no cerrará las brechas en la salud de las mujeres. Para lograr un progreso real, la IA y las tecnologías que la acompañan deben introducirse con supervisión y directrices claras. Eso significa comenzar con pasos prácticos que generen confianza y monitoreen la precisión, como: B. Revisión de expertos, implementación paso a paso y retroalimentación continua. Estos principios forman la base para una implementación responsable y ayudan a que la IA gane confianza a medida que pasa a formar parte de la atención sanitaria:
- Humano informado por naturaleza.: El estado de salud de las mujeres es a menudo complejo, multifactorial y sensible a factores sociales. Por lo tanto, las herramientas de IA deben incluir puntos de revisión clínica obligatorios para garantizar que los resultados del modelo respalden y no reemplacen el juicio de los expertos. Esto protege contra la mala interpretación de los resultados y garantiza que la IA respalde el razonamiento clínico en escenarios matizados.
- Privacidad, equidad y reducción de prejuicios: Dada la subrepresentación de las mujeres en la investigación clínica, cualquier sistema de IA debe responder de manera proactiva a los sesgos algorítmicos y aprovechar conjuntos de datos completos y representativos. El sesgo de género en la IA sanitaria ya se está demostrando en aplicaciones del mundo real. Medidas sólidas de protección de datos y prácticas de datos transparentes son esenciales para proteger la información sensible, especialmente aquella relacionada con la salud reproductiva y la genética. Es esencial garantizar la igualdad de acceso y desempeño en todos los contextos socioeconómicos y geográficos, así como un seguimiento continuo de los prejuicios y la supervisión legal/regulatoria.
- Bucles de retroalimentación continua basados en el desempeño del mundo real: Los desafíos de salud para las mujeres varían según la edad, el origen étnico, el estado reproductivo y las comorbilidades. Por lo tanto, los sistemas de IA deben evaluarse continuamente en entornos clínicos reales para garantizar que los modelos sigan siendo precisos para las poblaciones a las que están destinados. Los circuitos de retroalimentación deben integrar los problemas informados por los médicos, la experiencia del paciente y el monitoreo de rutina para garantizar que la tecnología evolucione de manera responsable y transparente con el tiempo.
Un equilibrio poderoso – si lo construimos responsablemente
Apenas estamos comenzando a ver cómo la IA puede afectar la salud de las mujeres. A medida que estas tecnologías evolucionan y se integran más en los flujos de trabajo de atención médica, podemos esperar vías de atención más personalizadas que aborden las necesidades de las mujeres en diferentes etapas de la vida. Las herramientas de inteligencia artificial que sirven como co-inteligencia para investigadores y profesionales pueden ayudar a ampliar el conocimiento y potencialmente estimular la financiación y la inversión, con el objetivo final de impulsar mejores tratamientos, pruebas sólidas, una atención más equitativa y mejores resultados para los pacientes.
Esta promesa está todo menos garantizada. Cerrar las brechas que han existido durante generaciones requiere directrices bien pensadas, rigor científico y colaboración entre ingenieros, médicos y pacientes. Si se desarrolla de manera responsable, la IA puede convertirse en una herramienta poderosa para promover la atención médica de las mujeres, apoyar a los médicos, empoderar a las mujeres y ayudar a brindar la atención que se necesitaba desde hace mucho tiempo.
Foto: asnidamarwani, Getty Images
Dra. Cristina Mack es director científico y vicepresidente senior de ciencia de IA aplicada en IQVIA. Con experiencia en ingeniería informática y epidemiología, dirige equipos que aplican IA responsable y métodos científicos sólidos para mejorar los resultados de los pacientes. Galardonada con PharmaVoice 100, también es una mentora dedicada y defensora de las mujeres en la ciencia de datos.
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