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Opiniones de expertos

¿Aceptaría usted que un algoritmo decida el momento de su propia muerte?


Michael ALBO, Data Science Institute, el 23 Julio 2018 | Leído 206 veces

¿Y si un algoritmo pudiera evaluar con precisión el tiempo que le queda de vida en este mundo? No se trata del tema de la próxima película de ciencia ficción sino de uno de los avances científicos resultantes del proyecto «Medical Brain» de Google, el cual suscitará inevitablemente preguntas éticas y filosóficas en los próximos años.



De la película Time Out, 2011
De la película Time Out, 2011
A través del análisis de los datos de miles de expedientes de pacientes hospitalizados, este proyecto de inteligencia artificial de Google busca predecir el tiempo de hospitalización de las personas enfermas y la probabilidad de éxito de sus tratamientos o de sus operaciones quirúrgicas.

Si estos algoritmos pueden ayudar a los médicos a mejorar la efectividad de sus diagnósticos y permiten predecir una tasa de sobrevivencia, también pueden calcular de manera bastante precisa la probabilidad de muerte de un paciente ... y es sobre este punto que las cosas pueden rápidamente causar polémica.

Es bien conocido el hecho de que los cuidados destinados a los enfermos tienden a aumentar rápidamente durante sus últimos 6 meses de vida: cuidados de enfermería, diálisis, transfusiones, medicamentos costosos, respirador artificial, ... La lista de los tratamientos se alarga rápidamente para pacientes cuyo estado ya no puede mejorar.

Con el envejecimiento gradual de la población y el aumento de las patologías crónicas, 1% de los pacientes terminales consumen 20% de los costos de cuidado médico. Se hace entonces tentador para Estados cada vez más endeudados el hacer uso de estas nuevas previsiones con el fin de proponer una muerte asistida a los pacientes identificados por la Inteligencia Artificial y de esta manera disminuir la factura del sector salud que tiende a hacerse astronómica.

En lugar de invertir en tratamientos costosos para enfermos en fase terminal es probable que algunos desearán reorientar los recursos limitados del sector salud hacia pacientes que podrían beneficiarse de esto en otras etapas de su vida.

Este nuevo conocimiento de la fecha probable de muerte de los pacientes nos conduce a desconcertantes preguntas morales: En caso de una negativa por parte del paciente o de su familia a la propuesta de una muerte asistida , ¿quién deberá asumir el costo de la prolongación de la vida de estos pacientes? ¿El costo del cuidado médico será transferido integralmente a sus familiares? ¿Cuánto estaría usted dispuesto a pagar por algunos meses adicionales de vida?

Estas preguntas pueden parecernos impactantes o incluso inmorales, sobre todo cuando se trata de la vida de un ser querido, pero éstas formarán probablemente parte de nuestro futuro. Debemos apropiarnos de estos temas y discutirlos antes de que los algoritmos estatales decidan sobre la priorización de los cuidados médicos en función de nuestras probabilidades de supervivencia y de nuestra utilidad social.

Mientras que la moral y el juramento hipocrático postulan que la vida humana no tiene precio, los algoritmos evaluarán quizás regularmente la fecha de nuestra muerte y nos informarán el precio de cada minuto adicional.
Suponiendo que estos algoritmos generan previsiones de supervivencia matemáticamente correctas, ¿tiene la sociedad el derecho de integrar estos nuevos conocimientos en la parte medular de los procesos de toma de decisiones? ¿Lo que nos parece inmoral hoy en día lo será también en el mañana?

Sobre Michael Albo

Michael ALBO, Data Science Institute
Michael ALBO, Data Science Institute
Cofundador y dirigente del Data Science Institute, Michael Albo ayuda a sus clientes a aprovechar las oportunidades disponibles a partir de los datos que han acumulado. Combinando la experticia humana y la potencia de los algoritmos, él les proporciona seguridad en la toma de decisiones y les ayuda a alcanzar más rápidamente sus objetivos (identificar nuevos motores de crecimiento, optimizar las operaciones, mejorar el servicio ofrecido a los clientes, detectar riesgos preventivamente, etc.). Michael Albo posee una maestría en informática y matemáticas para la asistencia a la toma de decisiones y un Executive MBA de la Universidad Paris-Dauphine. Fundó y ha codirigido desde hace más de 5 años la comunidad Data Driven Montreal (1.750 profesionales de datos en Montreal).




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