Principios éticos para el desarrollo de la inteligencia artificial y su aplicación en los sistemas de salud
Bibliographic record
Abstract
Se plantean cuatro principios fundamentales y diez principios éticos para los sistemas de inteligencia artificial (SIA) en general y su aplicación en la salud pública. Se exponen y comentan los principios de la Declaración de Montreal para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial (2018) en que se basa esta propuesta, así como de la Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial de la UNESCO (2022). La pandemia del COVID-19 ha demostrado la necesidad de construir un sistema global de salud, así como de reacción coordinada ante las próximas pandemias. Los principios éticos aplicados a los SIA pueden servir para disminuir la disparidad y las fallas de los sistemas de salud. La integración de SIA en salud de distintas regiones del mundo posibilitaría una acción global más eficiente, pero si se realiza desde el marco de los principios (bio)éticos que aquí se plantean: responsabilidad, precaución, autonomía y justicia, así como el principio de preservación de las decisiones humanas. La IA puede ayudar a desplegar progresivamente un sistema global de atención a la salud de cobertura universal y remota que atienda uno de los más importantes reclamos de justicia global: el derecho humano de atención a la salud.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".