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Adoptada por la 76.陋 Asamblea General de la AMM, Oporto, Portugal, octubre de 2025

INTRODUCCION

1. La Asociaci贸n M茅dica Mundial (AMM) reconoce que la inteligencia artificial (IA) est谩 transformando r谩pidamente todos los sectores, incluido el sanitario. En esta declaraci贸n, la AMM reafirma su compromiso con una atenci贸n centrada en el paciente y dirigida por el m茅dico, enfatizando el concepto de inteligencia aumentada, un enfoque que destaca el papel de la IA al aumentar la opini贸n humana, fortaleci茅ndola en lugar de suplantarla, al tiempo que se reconoce que, en tareas espec铆ficas y bien definidas, la IA puede realizarlas de forma independiente, pero siempre bajo la responsabilidad humana. Mediante el aumento, la IA apoya, en lugar de reemplazar, la opini贸n聽humana, la empat铆a y la responsabilidad.
2. Bas谩ndose en las lecciones aprendidas de las primeras implementaciones, la AMM establece principios que maximizan los beneficios de la IA y mitigan sus riesgos, garantizando que su desarrollo, regulaci贸n y uso sean coherentes con la 茅tica m茅dica, las normas internacionales de derechos humanos y la confianza del p煤blico en la profesi贸n.

DEFINICIONES Y ALCANCE

3. Para promover la claridad en todas las jurisdicciones al tiempo que se integra la perspectiva de inteligencia aumentada, la AMM utiliza las siguientes definiciones de trabajo en el ecosistema de salud:

• Inteligencia Artificial (IA): Sistemas inform谩ticos dise帽ados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, resolver problemas, comprender el lenguaje y reconocer patrones.
• Inteligencia Aumentada: Uso de la inteligencia artificial dise帽ada para apoyar, no reemplazar, las capacidades humanas en el 谩mbito sanitario.
• M茅dico en el circuito (PITL): una extensi贸n del principio general de 芦humano en el circuito禄 mediante el cual un m茅dico con licencia, en lugar de cualquier usuario, debe revisar y conservar la autoridad final sobre todas las entradas generadas por la IA antes de que den forma a la atenci贸n cl铆nica. Cuando la atenci贸n cl铆nica involucra equipos multidisciplinarios, la implementaci贸n de PITL debe garantizar que todos los profesionales autorizados relevantes sean consultados adecuadamente, mientras que el m茅dico conserva la responsabilidad cl铆nica final.

4. Enfasis en 鈥渁umentada鈥�

• El t茅rmino se帽ala un enfoque de la IA centrado en el ser humano, que refuerza el rol del m茅dico como quien toma las decisiones finales. En lugar de considerar a la IA como un sustituto, la inteligencia aumentada enmarca estas herramientas como extensiones de la experiencia cl铆nica, dise帽adas para apoyar, no reemplazar, la opini贸n profesional, la empat铆a y la responsabilidad.
• Si bien la 芦IA禄 se entiende ampliamente como inteligencia artificial, enfatizar la perspectiva aumentada ayuda a garantizar que los sistemas se dise帽en, validen, regulen y se les conf铆en las prioridades 茅ticas correctas.
• Para la profesi贸n m茅dica, este enfoque tambi茅n facilita una defensa m谩s eficaz, especialmente al interactuar con legisladores, reguladores y partes interesadas que, por lo general, utilizan el t茅rmino m谩s amplio 芦IA禄. Capacita a los m茅dicos para promover tecnolog铆as que realmente se alinean con los objetivos de una atenci贸n 茅tica y centrada en el paciente.

5. Alcance y audiencia

• Esta declaraci贸n pretende aplicarse a todos los usos cl铆nicos, administrativos, educativos y de investigaci贸n de la IA en medicina, incluida la atenci贸n cl铆nica y la investigaci贸n, donde la IA complementa principalmente la toma de decisiones humanas. Los sistemas de IA en contextos administrativos y educativos deben aplicarse de forma responsable y con la supervisi贸n humana adecuada.
• Sus principios se dirigen a m茅dicos, otros profesionales de la salud, organizaciones de atenci贸n m茅dica, desarrolladores, reguladores, pagadores, instituciones acad茅micas y socios de la industria, cada uno de los cuales comparte la responsabilidad de garantizar que la IA siga siendo una herramienta segura, equitativa, transparente y 茅ticamente gobernada en la prestaci贸n de servicios de salud en todo el mundo.

PRINCIPIOS RECTORES DE LA IA EN LA ATENCION MEDICA

6. Centrarse en el ser humano: El enfoque centrado en el ser humano en la IA prioriza las necesidades, los valores y el bienestar humanos por encima de las capacidades tecnol贸gicas o las m茅tricas de rendimiento. Este principio incluye:

• Mantener y respetar la dignidad, la autonom铆a y derechos del paciente mediante un consentimiento significativo para el uso de la IA.
• Preservar la salud y el bienestar del paciente y la conexi贸n humana como consideracines primordiales.
• Incorporar la competencia cultural para garantizar que los sistemas de IA respeten los diversos valores de los pacientes, las necesidades cl铆nicas, los idiomas y las creencias sobre la salud.

7. Bienestar del m茅dico: Se debe proteger el bienestar de los m茅dicos y otros profesionales cl铆nicos, reconociendo que reducir la carga administrativa y evitar una carga cognitiva innecesaria son esenciales no solo para apoyar a los profesionales de la salud, sino tambi茅n para garantizar la calidad y la seguridad de la atenci贸n al paciente.
8. La IA es una herramienta: La IA debe servir como un medio para respaldar los objetivos de la atenci贸n m茅dica, no como un fin en s铆 misma. A diferencia de las herramientas m茅dicas tradicionales, los sistemas de IA pueden parecer aprender y adaptarse sin una intervenci贸n humana continua, lo que hace esencial combinar su uso con una s贸lida supervisi贸n humana y una gobernanza 茅tica.
9. Responsabilidad: La integraci贸n de la IA no disminuye la responsabilidad del m茅dico por el bienestar y la defensa del paciente. De acuerdo con el principio PITL, los m茅dicos deben seguir ejerciendo su criterio profesional, y la responsabilidad final del diagn贸stico, indicaci贸n y terapia siempre deben ser del m茅dico. Al mismo tiempo, la creciente prevalencia de estas herramientas exige una responsabilidad claramente distribuida. La responsabilidad debe distribuirse adecuadamente entre todas las partes interesadas, incluidos, entre otros, los desarrolladores, las organizaciones sanitarias, los organismos reguladores, y los investigadores y profesionales cl铆nicos.
10. Transparencia, explicaci贸n y credibilidad:

• Los sistemas de IA deben dise帽arse y desarrollarse de manera que garanticen que sus resultados y recomendaciones puedan ser comprendidos de manera significativa por los usuarios finales previstos (ya sean m茅dicos, otros profesionales de la salud o pacientes) dentro del contexto cl铆nico pertinente. La transparencia va m谩s all谩 del paradigma de la 芦caja negra禄, mientras que la explicaci贸n proporciona comprensi贸n de la base de resultados espec铆ficos, fomentando as铆 la confianza y permitiendo un uso responsable. Los requisitos de transparencia y la divulgaci贸n deben adaptarse a las necesidades de m茅dicos y pacientes sin a帽adir papeleo ni tareas administrativas adicionales. Garantizar estas cualidades es una responsabilidad compartida entre todas las partes interesadas, incluidos desarrolladores, organizaciones sanitarias, organismos reguladores, investigadores y profesionales cl铆nicos.
• Deben existir mecanismos para cuestionar significativamente los resultados de la IA en el 谩mbito sanitario, permitiendo a pacientes y profesionales cl铆nicos, incluidos los m茅dicos cuestionar, revisar o anular las recomendaciones de la IA cuando corresponda. Esta capacidad es esencial para generar confianza cl铆nica, sin la cual los profesionales sanitarios podr铆an rechazar herramientas valiosas de la IA o depender excesivamente de sistemas opacos.
• La explicaci贸n existe en un espectro, con algunos modelos complejos que funcionan como 芦cajas negras禄 donde solo se pueden observar las relaciones de entrada/salida. El nivel de explicaci贸n requerido debe ser generalmente proporcional al riesgo cl铆nico implicado y al grado de autonom铆a otorgado al sistema. En contextos de alto riesgo, como la toma de decisiones de vida o muerte, deben existir salvaguardas y supervisi贸n adicionales cuando no se pueda lograr una explicaci贸n completa.

11. Implementaci贸n segura: La implementaci贸n segura de la IA en la atenci贸n m茅dica requiere una validaci贸n en condiciones reales que demuestre su rendimiento constante, eficacia cl铆nica y utilidad antes de su adopci贸n generalizada. Antes de su implementaci贸n cl铆nica, los sistemas de IA tambi茅n deben someterse a rigurosas evaluaciones de impacto 茅tico y de equidad en la salud que sean sensibles al contexto y adaptadas al entorno de la atenci贸n m茅dica y la poblaci贸n espec铆ficos, con especial atenci贸n a los grupos vulnerables y subrepresentados. La implementaci贸n debe incluir la monitorizaci贸n continua del rendimiento, mecanismos de retroalimentaci贸n y protocolos de mejora reiterativos para garantizar un beneficio sostenido y una accesibilidad global. Es necesario comprender, anticipar y mitigar y tener debidamente en cuenta los riesgos y las consecuencias perjudiciales, incluidos los sesgos.
12. Implementaci贸n equitativa: Las nuevas y beneficiosas herramientas en la IA para la atenci贸n m茅dica deben desarrollarse y utilizarse de forma equitativa con el objetivo de que sean accesibles a nivel global. La implementaci贸n equitativa debe, en 煤ltima instancia, cerrar las brechas en el acceso a la atenci贸n m茅dica, el tratamiento y los resultados, y al mismo tiempo ampliar el acceso a la tecnolog铆a en distintos centros de atenci贸n m茅dica.
13. Gobernanza de datos: Todas las partes interesadas deben mantener los m谩s altos est谩ndares de recopilaci贸n, almacenamiento, procesamiento e intercambio de datos para proteger la privacidad del paciente, y la confianza institucional. Este principio es fundamental, ya que la IA en el 谩mbito sanitario depende del acceso a los datos. Tambi茅n debe garantizarse la transparencia en torno a la procedencia de los datos (incluido el origen, la diversidad y la calidad de los conjuntos de datos utilizados para entrenar los sistemas de IA) para generar confianza y verificar que los datos representen adecuadamente a los pacientes atendidos.
14. Impacto ambiental: La implementaci贸n efectiva de la IA en la atenci贸n m茅dica debe considerar cuidadosamente su impacto ambiental y un fuerte compromiso con la sostenibilidad. La responsabilidad ambiental debe integrarse con la validaci贸n cl铆nica para garantizar que las nuevas tecnolog铆as mejoren la atenci贸n y minimicen el da帽o al planeta.

FUNCIONES Y RESPONSABILIDADES DE LOS MEDICOS

15. Opini贸n Cl铆nica y Responsabilidad: Como se menciona en el principio PITL, la opini贸n m茅dica sigue siendo esencial cuando se utiliza la IA en la atenci贸n m茅dica, como imperativo 茅tico y necesidad pr谩ctica. Los m茅dicos deben mantener la autonom铆a profesional y la independencia cl铆nica para servir al m谩ximo los intereses de los pacientes, seg煤n lo establecido en la 顿别肠濒补谤补肠颈贸苍 de Se煤l de la AMM.
16. Defensa del Paciente: Los m茅dicos deben salvaguardar la salud, el bienestar y la seguridad del paciente y garantizar que las herramientas de la IA solo se usen de modo que realmente los beneficien. La seguridad del paciente debe mantenerse como una prioridad fundamental, se aplique o no la inteligencia aumentada.
17. Elaboraci贸n de herramientas de la IA: Los m茅dicos deben participar en toda la elaboraci贸n e implementaci贸n de las tecnolog铆as de la IA en la atenci贸n m茅dica. Deben participar en la toma de decisiones sobre la tecnolog铆a y su uso desde el principio y estar capacitados para analizar las nuevas innovaciones, incluida la utilidad.
18. Mantenimiento de competencias: Los m茅dicos deben mantener la experiencia cl铆nica esencial, a la vez que se capacitan para trabajar responsablemente con sistemas de IA. La delegaci贸n de tareas a la IA no debe mermar la capacidad humana necesaria para una atenci贸n segura y cr铆tica ni para la continuidad cuando los sistemas de IA no est谩n disponibles o no son fiables. Las organizaciones sanitarias deben apoyar esto mediante formaci贸n continua, cursos de actualizaci贸n basados 鈥嬧�媏n simulaci贸n, mantenimiento peri贸dico de habilidades y procedimientos documentados de conmutaci贸n por error que permitan a los profesionales cl铆nicos evaluar cr铆ticamente, anular y, cuando sea necesario, realizar tareas esenciales de forma independiente.
19. Notificaci贸n de incidentes: Los m茅dicos deben estar capacitados para informar incidentes y cuestionar los resultados derivados del uso de la IA en la atenci贸n m茅dica.

DERECHOS Y COMPROMISO DEL PACIENTE

20. Si bien los derechos fundamentales de los pacientes est谩n contemplados en las pol铆ticas vigentes de la AMM, la IA presenta nuevos riesgos, especialmente debido a su dependencia de los datos, que requieren una atenci贸n 茅tica espec铆fica.
21. Consentimiento informado: Dada la dependencia fundamental de los sistemas de la IA de la informaci贸n de salud del paciente, es crucial contar con garant铆as adecuadas para el uso de datos. Los principios del consentimiento informado y la transparencia, basado en la 顿别肠濒补谤补肠颈贸苍 de Lisboa de la AMM, que afirma los derechos de los pacientes a la informaci贸n y la autodeterminaci贸n, debe aplicarse rigurosamente en la atenci贸n m茅dica que involucra la IA. Los pacientes deben recibir informaci贸n comprensible y significativa sobre el papel que desempe帽a la IA en su atenci贸n, mientras que los m茅dicos conservan la responsabilidad de garantizar un uso seguro y adecuado de la IA. En circunstancias donde la comprensi贸n t茅cnica completa resulta impr谩ctica, el consentimiento informado puede extenderse razonablemente a un modelo de 芦consentimiento para la gobernanza禄, mediante el cual los pacientes depositan una confianza justificada en los m茅dicos, las instituciones sanitarias y la supervisi贸n regulatoria para defender sus derechos, seguridad y bienestar:
22. Derechos de Datos: Los pacientes deben ser informados sobre las limitaciones y el potencial de error de los sistemas de IA, as铆 tambi茅n sobre c贸mo la supervisi贸n m茅dica ayuda a garantizar su protecci贸n. Los pacientes deben conservar el derecho a que sus datos se eliminen de los sistemas de IA cuando sea posible y permitido legalmente y el derecho a comprender c贸mo contribuyen a su atenci贸n m茅dica.
23. Autonom铆a del Paciente y Derechos de Explicaci贸n: La autonom铆a del paciente debe preservarse mediante procesos de consentimiento significativos. Los pacientes deben conservar el derecho, cuando sea posible, a rechazar intervenciones mediadas por la IA y a solicitar una evaluaci贸n exclusivamente humana. Cuando dicho rechazo no sea posible debido a la integraci贸n sist茅mica de la IA, las salvaguardias deben garantizar que los datos de los pacientes permanezcan an贸nimos e irreconocibles. Los pacientes deben tener acceso a explicaciones comprensibles y no sesgadas sobre c贸mo la IA contribuye a la atenci贸n m茅dica, adaptadas a sus necesidades y preferencias de informaci贸n. Tambi茅n deben tener derecho a impugnar las recomendaciones generadas por IA si consideran que han cometido un error y a buscar la reparaci贸n adecuada. Esto debe extenderse al uso de IA por parte de las aseguradoras de salud para determinar la atenci贸n, el pago y la cobertura del paciente.
24. Poblaci贸n de pacientes vulnerables: Los grupos de pacientes vulnerables, como aquellos con capacidad reducida para tomar decisiones, no deben verse perjudicados ni da帽ados a causa del uso de la IA en la atenci贸n m茅dica. Las salvaguardias deben incluir la mitigaci贸n proactiva de sesgos, el desarrollo inclusivo de conjuntos de datos y procedimientos de consentimiento o gobernanza a medida para proteger a quienes no pueden ejercer plenamente su autonom铆a. Se debe prestar especial atenci贸n a garantizar que los principios de consentimiento informado y derechos sobre los datos se apliquen de manera que no refuercen las desigualdades estructurales ni excluyan a los grupos vulnerables del acceso equitativo a la atenci贸n m茅dica.

GOBERNANZA, REGULACION Y RESPONSABILIDAD

25. Est谩ndares actualizados: La regulaci贸n, los est谩ndares y las directrices deben ser lo suficientemente s贸lidos para salvaguardar la seguridad del paciente y asegurar que las reglas 茅ticas de la profesi贸n m茅dica sean consideradas, y los reguladores deben estar facultados para mantenerse al d铆a con los avances y hacer cumplir la legislaci贸n. Las pol铆ticas sanitarias de la IA deben estar coordinadas y ser consistentes entre las entidades gubernamentales.
26. Responsabilidad: Se deben establecer l铆mites claros de responsabilidad legal, incluidos los desarrolladores de la IA, as铆 como a los m茅dicos y las organizaciones de salud. La responsabilidad debe ser compartida y proporcional, reflejando el papel de cada actor en el dise帽o, la implementaci贸n y el uso, en lugar de recaer en un solo actor.
27. Auditor铆a continua: Se deben realizar revisiones y auditor铆as peri贸dicas de los procesos y organismos reguladores relacionados con la IA en la atenci贸n m茅dica, incluyendo auditor铆as de sesgo, revisiones 茅ticas y gobernanza participativa con la colaboraci贸n de los m茅dicos.

INTEGRACION CLINICA E IMPLEMENTACION DE LA IA EN SALUD

28. Evaluaci贸n de herramientas y apoyo de gobernanza: Los sistemas de IA implementados en entornos cl铆nicos deben validarse en cuanto a su relevancia cl铆nica, seguridad y eficacia. Se deben implementar actualizaciones peri贸dicas para mantener la seguridad y garantizar que los sistemas puedan interactuar eficazmente con las pr谩cticas cl铆nicas en constante evoluci贸n. En entornos de prestaci贸n complejos, la adopci贸n de la IA tambi茅n debe estar respaldada por estructuras de gobernanza adecuadas que alineen a los equipos cl铆nicos, de liderazgo y de tecnolog铆a para garantizar una implementaci贸n segura y responsable.
29. Integraci贸n del flujo de trabajo: La implementaci贸n de herramientas de IA requiere una integraci贸n fluida con los flujos de trabajo existentes para mejorar el uso y funcionar como complementos de apoyo en lugar de elementos disruptivos que impidan una prestaci贸n de atenci贸n eficiente. Se deben establecer mecanismos para el seguimiento de las recomendaciones de la IA y su relaci贸n con las decisiones cl铆nicas finales.
30. Monitoreo posterior a la implementaci贸n: Un monitoreo s贸lido posterior a la implementaci贸n es fundamental para garantizar que los sistemas de IA sigan funcionando seg煤n lo previsto. Los sistemas de IA pueden desviarse de los par谩metros de rendimiento iniciales al encontrar nuevas poblaciones de pacientes no representadas en los datos de entrenamiento, a medida que evolucionan las pr谩cticas cl铆nicas o incluso con las mismas poblaciones en el tiempo. Se debe prestar especial atenci贸n al monitoreo de los resultados en poblaciones de pacientes no adecuadamente representadas en los conjuntos de datos de entrenamiento.

IMPLEMENTACION DE LA GOBERNANZA DE DATOS

31. Datos del paciente: Toda la informaci贸n que permita la identificaci贸n del paciente, utilizada o generada por los sistemas de IA, debe recopilarse, almacenarse, y procesarse en estricta conformidad con la 顿别肠濒补谤补肠颈贸苍 de Taip茅i de la AMM sobre Consideraciones 脡ticas Relativas a las Bases de Datos de Salud y los Biobancos, como tambi茅n todas las leyes y reglamentos aplicables. Las medidas de seguridad son obligatorias para preservar la confidencialidad, evitar el acceso no autorizado y mantener la confianza terap茅utica que sustenta la relaci贸n m茅dico-paciente. Adem谩s, el uso de datos de pacientes debe seguir las mismas garant铆as 茅ticas que se aplican a los datos de los m茅dicos, incluida la limitaci贸n de la finalidad, la transparencia y el consentimiento, la protecci贸n contra el uso indebido y, cuando sea posible, la anonimizaci贸n y la minimizaci贸n de los datos recopilados.
32. Datos del personal cl铆nico: Los sistemas de IA capturan cada vez m谩s datos detallados sobre los profesionales cl铆nicos (por ejemplo, pulsaciones de teclas, grabaciones de voz, m茅tricas del flujo de trabajo, patrones de prescripci贸n). Esta informaci贸n puede contribuir a la mejora de la calidad y la seguridad, pero tambi茅n conlleva el riesgo de vigilancia, uso indebido punitivo o erosi贸n de la autonom铆a profesional. Por lo tanto:

• Limitaci贸n de la finalidad: Los datos que permitan la identificaci贸n del profesional sanitario solo podr谩n utilizarse para objetivos cl铆nicos, educativos o de mejora de la calidad claramente definidos, que hayan sido comunicados a dichos profesionales y aceptados por ellos.
• Transparencia y consentimiento: Los m茅dicos deben ser informados con antelaci贸n y en t茅rminos comprensibles sobre qu茅 datos se recopilan, c贸mo se analizar谩n y qui茅n tendr谩 acceso a ellos. Se requiere el consentimiento expl铆cito para usos que vayan m谩s all谩 de la atenci贸n directa al paciente o la retroalimentaci贸n solicitada por el profesional sanitario.
• 笔谤辞迟别肠肠颈贸苍 contra el uso indebido: Los datos no deben reutilizarse para penalizar al profesional sanitario, establecer cuotas de rendimiento poco realistas ni perjudicar de ning煤n otro modo la relaci贸n m茅dico-paciente. Cualquier uso secundario (por ejemplo, an谩lisis comerciales, supervisi贸n administrativa) requiere una revisi贸n 茅tica independiente y el consentimiento.
• Anonimato y minimizaci贸n: Siempre que sea posible, los datos del profesional sanitario no deben ser identificables o agregados, y la recopilaci贸n debe limitarse al m铆nimo necesario para lograr la finalidad establecida.

33. Gobernanza y Supervisi贸n: Las organizaciones de salud deben establecer mecanismos de supervisi贸n independientes 鈥攃omo, entre otros, personas responsables de la protecci贸n de datos, comit茅s de 茅tica y auditor铆as externas peri贸dicas鈥� para verificar el cumplimiento de las medidas de seguridad, tanto para los datos de pacientes como para los profesionales de la salud. Las infracciones o los usos no autorizados deben dar lugar a una divulgaci贸n transparente, medidas correctivas y, cuando corresponda, sanciones. Adem谩s, los desarrolladores de sistemas de IA deben implementar y respaldar pol铆ticas y controles de ciberseguridad s贸lidos para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos de salud durante todo el ciclo de vida del sistema de IA.

EDUCACION MEDICA Y AUMENTO DE CAPACIDAD

34. Requisitos de conocimientos sobre IA: Los m茅dicos deben mantener conocimientos adecuados en IA en el contexto de la IA en r谩pida evoluci贸n, incluidos los conocimientos y las habilidades para usar las herramientas de la IA correctamente y la capacidad de comprenderlas y evaluarlas cr铆ticamente. La alfabetizaci贸n en IA debe integrarse sistem谩ticamente en los planes de estudio de medicina de pregrado para garantizar que todos los m茅dicos adquieran una comprensi贸n fundamental de estas tecnolog铆as. Adem谩s, la alfabetizaci贸n en IA debe reforzarse mediante programas obligatorios de desarrollo profesional continuo, que permitan a los m茅dicos mantenerse al d铆a con las herramientas en evoluci贸n y garantizar su uso seguro, 茅tico e informado en la pr谩ctica.
35. Equidad global: Se debe prestar especial atenci贸n a reducir las brechas en la educaci贸n en IA entre regiones, con especial 茅nfasis en mejorar la capacidad en los pa铆ses de ingresos bajos y medianos (PIBM). La distribuci贸n equitativa de los recursos y oportunidades educativas es esencial para evitar el aumento de las disparidades en la implementaci贸n de la IA y garantizar el beneficio global de estos avances tecnol贸gicos.

INVESTIGACION, INNOVACION Y EVALUACION

36. Est谩ndares de investigaci贸n m茅dica: toda investigaci贸n m茅dica que involucre la IA, ya sea como herramienta u objeto de estudio debe cumplir con los est谩ndares internacionales aceptados de investigaci贸n m茅dica, incluidos, entre otros, las buenas pr谩cticas cl铆nicas y la 顿别肠濒补谤补肠颈贸苍 de Helsinki de la AMM y la 顿别肠濒补谤补肠颈贸苍 de Taipei de la AMM.

CONSIDERACIONES GLOBALES Y COLABORACION

37. Aplicabilidad interjurisdiccional: Las pol铆ticas e infraestructuras de la IA deben, en la medida de lo posible, estar alineadas para que sean aplicables en todas las jurisdicciones.
38. Diversidad en los entornos sanitarios: Se deben buscar soluciones de IA adecuadas para las diversas configuraciones sanitarias, incluidas las de bajos recursos. Esto requiere apoyar innovaciones desarrolladas localmente y sensibles al contexto para garantizar que los sistemas de IA respondan a las necesidades, realidades y limitaciones de recursos locales.
39. Sensibilidad cultural: Las pol铆ticas sobre IA deben respetar a los diversos enfoques culturales, a la vez que garanticen la alineaci贸n con los principios 茅ticos fundamentales, como el respeto por la dignidad humana, los derechos y el bienestar.

RECOMENDACIONES

40. Para m茅dicos y asociaciones m茅dicas: Los profesionales m茅dicos y sus organizaciones representativas deben promover la elaboraci贸n de programas integrales de conocimientos sobre la IA, participar activamente en las estructuras de gobernanza de la IA, incluida la contribuci贸n al desarrollo de mejores pr谩cticas para el uso de IA en medicina, y mantener rigurosos est谩ndares 茅ticos para garantizar la atenci贸n m茅dica de calidad en un entorno sanitario optimizado por la IA. Tambi茅n deben considerar la creaci贸n de materiales educativos para los pacientes a fin de apoyar la transparencia y la comprensi贸n informada de la IA en la atenci贸n m茅dica.
41. Para centros de salud: Las instituciones de salud deben establecer marcos s贸lidos de gobernanza para la adopci贸n segura de tecnolog铆as de IA e implementar procesos de monitoreo continuo. Las organizaciones deben equilibrar la innovaci贸n con las consideraciones de seguridad y respetar el criterio cl铆nico al implementar sistemas de IA. Es importante destacar que la implementaci贸n de la IA debe buscarse cuando se demuestre que beneficia a los pacientes, sin exigir su uso como condici贸n para la licencia, la participaci贸n o el reembolso.
42. Para los creadores de tecnolog铆a: Las empresas tecnol贸gicas y los creadores de IA deben priorizar los enfoques de dise帽o colaborativo con m茅dicos en ejercicio y proporcionar transparencia en la creaci贸n, implementaci贸n y uso de sistemas. La colaboraci贸n sostenida entre expertos cl铆nicos y t茅cnicos a lo largo de todo el ciclo de creaci贸n es esencial para elaborar herramientas que mejoren la calidad y la equidad de la atenci贸n m茅dica y que apoyen efectivamente la actividad cl铆nica.
43. Para los reguladores y los responsables de la formulaci贸n de pol铆ticas: En consulta con las asociaciones m茅dicas (y otras organizaciones de profesionales de la salud), elaborar regulaciones basadas en la opini贸n de los m茅dicos y fomentar la cooperaci贸n internacional.
44. Para las instituciones educativas: Integrar la formaci贸n en IA en los planes de estudio y apoyar el aumento de capacidades globales.
45. Para investigadores e innovadores: Impulsar avances en IA 茅ticos, equitativos y basados 鈥嬧�媏n la evidencia.

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IA Restringida:
Aplicaciones espec铆ficas de un dominio, limitadas a objetivos cl铆nicos o administrativos claramente definidos.

IA Generativa:
Modelos, a menudo modelos de lenguaje extenso, que crean nuevo contenido cl铆nico, como borradores de documentaci贸n o sugerencias de planes de tratamiento, basados 鈥嬧�媏n datos de entrenamiento.

Modelos Fundamentales:
Modelos amplios, con entrenamiento continuo, que sustentan m煤ltiples aplicaciones sanitarias y, por lo tanto, requieren una supervisi贸n continua espec铆fica del dominio.

Aprendizaje autom谩tico:
un subconjunto de la inteligencia artificial en el que los algoritmos inform谩ticos mejoran de forma aut贸noma su rendimiento en una tarea espec铆fica al identificar patrones en los datos en lugar de seguir instrucciones expl铆citas preprogramadas.

Relaci贸n m茅dico-paciente:
La confianza se puede aumentar en la relaci贸n m茅dico-paciente cuando:

-Los m茅dicos debaten de forma transparente el papel de la IA en la atenci贸n al paciente.
-Los sistemas de IA mejoran de forma demostrable los resultados de calidad o seguridad.
-Los pacientes comprenden claramente c贸mo se utilizan y protegen sus datos y c贸mo se organiza la gobernanza de los datos.
-A los pacientes se les ofrece m谩s tiempo con su m茅dico.