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Grupo de trabajo UIT-OMS sobre inteligencia artificial para la salud

El Grupo Temático UIT-OMS sobre Inteligencia Artificial para la Salud ( IA para la Salud ) es una colaboración interinstitucional entre la Organización Mundial de la Salud y la UIT , que creó un marco de referencia para evaluar la precisión de la IA en la salud . [1] [2]

Esta organización reúne a una red internacional de expertos y partes interesadas de campos como la investigación, la práctica, la regulación, la ética, la salud pública, etc., que desarrolla documentación y código de directrices. Los documentos abordan la ética, la evaluación, el manejo y la regulación de la IA para soluciones de salud, cubriendo casos de uso específicos que incluyen IA en oftalmología, histopatología, odontología, detección de malaria, radiología, aplicaciones de verificación de síntomas, etc. FG-AI4H ha establecido un grupo ad hoc que se ocupa de las tecnologías digitales para emergencias sanitarias, incluido el COVID-19 . Toda la documentación es pública. [3]

La idea del Grupo de Trabajo surgió del tema de salud de la Cumbre mundial AI for Good de 2018. [3] Administrativamente, el FG-AI4H fue creado por el Grupo de Estudio 16 de la UIT-T . En el marco de la UIT-T , la participación en los Grupos de Trabajo está abierta a cualquier persona de un Estado miembro de la UIT . La secretaría está a cargo de la Oficina de Normalización de las Telecomunicaciones (bajo la dirección de Chaesub Lee ). Se creó por primera vez en la reunión de julio de 2018 con una duración de dos años, [4] en la reunión de julio de 2020, se extendió por otros dos años, donde el grupo de trabajo también presentó sus entregables a su organismo principal. [5] También se presentó en el taller de salud NeurIPS 2020. [6]

El esquema del marco de evaluación comparativa se publicó en un comentario en The Lancet . [1]

Marco de trabajo de IA para la salud

Los resultados del grupo de debate sobre IA para la salud están estructurados en el marco de trabajo de IA para la salud, que corresponde aproximadamente al área de línea discontinua en el diagrama del ecosistema anterior. Dependiendo de si su dominio principal es la salud o las TIC, los componentes individuales del marco de trabajo de IA para la salud fueron ratificados por el organismo especializado de las Naciones Unidas correspondiente, como directrices de la OMS y recomendaciones de la UIT respectivamente.

Las normas elaboradas por FG-AI4H se titulan como:

  1. Consideraciones éticas de AI4H
  2. Normativa AI4H [mejores prácticas | consideraciones]
  3. Especificación de requisitos de AI4H
  4. Especificación del ciclo de vida del software de IA
  5. Especificación de datos
  6. Especificación de las mejores prácticas de capacitación en IA
  7. Consideraciones sobre la evaluación de AI4H
  8. Ampliación y adopción de AI4H
  9. Aplicaciones y plataformas AI4H
  10. Casos de uso del Grupo de Trabajo UIT-OMS sobre IA para la salud

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Wiegand, Thomas; Krishnamurthy, Ramesh; Kuglitsch, Monique; Lee, Noemí; Pujari, Sameer; Salathé, Marcel; Wenzel, Markus; Xu, Shan (6 de julio de 2019). "La OMS y la UIT establecen un proceso de evaluación comparativa de la inteligencia artificial en la salud". La Lanceta . 394 (10192): 9–11. doi :10.1016/S0140-6736(19)30762-7. ISSN  0140-6736. PMID  30935732. S2CID  85567072.
  2. ^ Wiegand, Thomas; Lee, Naomi; Pujari, Sameer; Singh, Manjula; Xu, Shan; Lecoultre, Marc; Riviere-Cinnamond, Ana; Weicken, Eva; Wenzel, Markus; Campos, Simão; Quast, Bastiaan (2020). "Libro blanco para el Grupo de Trabajo de la UIT/OMS sobre Inteligencia Artificial para la Salud" (PDF) . Unión Internacional de Telecomunicaciones .
  3. ^ ab "Grupo de trabajo sobre "Inteligencia artificial para la salud"". www.itu.int . Archivado desde el original el 2020-07-26 . Consultado el 2021-01-22 .
  4. ^ "Resultados de la reunión (2018-07-09~20)". www.itu.int . Archivado desde el original el 2020-07-26 . Consultado el 2020-07-26 .
  5. ^ "Resultados de la CE16 (Ginebra, 26 de junio - 3 de julio de 2020)". www.itu.int . Archivado desde el original el 2020-07-26 . Consultado el 2020-07-26 .
  6. ^ Oala, Luis; Fehr, Jana (2020). "Auditoría ML4H: del papel a la práctica" (PDF) . Actas de investigación sobre aprendizaje automático . 136 : 281–317.