ÁMSTERDAM — 17 de junio de 2024 — El lunes, en HLTH Europe, Trustworthy & Responsible AI Network (TRAIN), un consorcio de líderes en atención médica, anunció su expansión a Europa con el objetivo de ayudar a las organizaciones de la región a poner en práctica una IA responsable a través de barreras basadas en tecnología. Las organizaciones que se han unido para formar el TRAIN europeo incluyen Erasmus MC (Países Bajos), HUS Helsinki University Hospital (Finlandia), Sahlgrenska University Hospital (Suecia), Skåne University Hospital (Suecia), Universita Vita-Salute San Raffaele (Italia), y el Centro Médico Universitario de Utrecht (Países Bajos), con Microsoft como socio habilitador de tecnología. Foundation 29, una organización sin fines de lucro que tiene como objetivo empoderar a los pacientes y transformar la atención médica a través de iniciativas basadas en datos y tecnologías innovadoras, también se ha unido a European TRAIN. La red está abierta a otras organizaciones sanitarias de Europa interesadas en unirse.
Las tecnologías de IA emergentes son muy prometedoras para revolucionar el sector sanitario en Europa y en todo el mundo. Al mejorar los resultados de la atención al paciente, optimizar los procesos y reducir los costos, la IA tiene el potencial de transformar la industria. A medida que la tecnología continúa evolucionando, los estándares sólidos de desarrollo y evaluación son cruciales para garantizar aplicaciones de IA responsables y efectivas. TRAIN tiene como objetivo mejorar la calidad, la seguridad y la confiabilidad de las herramientas de inteligencia artificial implementadas en la atención médica para ayudar a garantizar que los médicos y los pacientes se beneficien de esta tecnología innovadora.
La formación inicial de TRAIN, anunciada en marzo de 2024, introdujo a organizaciones de atención médica líderes en los EE. UU. como parte de la red. Los objetivos operativos del consorcio incluyen:
- Proporcionar tecnología y herramientas. que permitan poner en práctica a escala principios de IA confiables y responsables.
- Trabajando en colaboración con otros miembros de TRAIN y partes interesadas clave para permitir que todas las organizaciones, incluidas las entornos de bajos recursos, se beneficien de barreras de seguridad de IA responsable basadas en tecnología.
- Compartir mejores prácticas relacionados con el uso de la IA en entornos de atención médica, incluida la seguridad, la confiabilidad y el monitoreo de los algoritmos de IA, y las habilidades necesarias para gestionar la IA de manera responsable. Los datos y los algoritmos de IA no se compartirán entre organizaciones miembros ni con terceros.
- Trabajando para permitir el registro de IA utilizado para atención clínica u operaciones clínicas a través de un portal seguro en línea.
- Proporcionar herramientas para permitir la medición de los resultados asociados con la implementación de la IA. incluidas las mejores prácticas para estudiar la eficacia y el valor de los métodos de IA en entornos de atención médica y el aprovechamiento de entornos que preservan la privacidad, con consideraciones tanto en entornos previos como posteriores a la implementación. También se pueden proporcionar herramientas que permitan realizar análisis en subpoblaciones para evaluar el sesgo.
- Trabajando para el desarrollo de un registro federado de resultados de IA para que las organizaciones compartan entre sí. El registro capturará resultados del mundo real relacionados con la eficacia, la seguridad y la optimización de los algoritmos de IA.
Para obtener más información sobre European TRAIN, únase a nosotros en HLTH Europe en Martes 18 de junio, de 12:30 a 12:40 h CEST en el escenario The Forum (H90), donde compartiremos más detalles sobre la red y sus objetivos.
miembro del TREN citas:
“La transformación de la atención sanitaria mediante la IA debe verse como un desafío global que requiere colaboraciones transfronterizas a nivel mundial. Este enfoque es un paso importante que nos permite abordar los desafíos no sólo a nivel nacional, sino también en toda la UE y a nivel mundial. Para garantizar realmente la adopción junto a la cama, debemos trabajar juntos para garantizar que la IA beneficie a todos. Las salvaguardias integradas en la tecnología mejorarán dicha equidad”. — Dr. Michel van Genderen, intensivista asistente en el Erasmus Medical Center y cofundador de Erasmus MC Datahub
“Como ONG dedicada a investigar el uso de la IA en la atención sanitaria, Foundation 29 está profundamente preocupada por garantizar que el uso de la IA respete la privacidad y la seguridad del paciente. Si bien los datos de alta calidad, a menudo provenientes de pacientes, son esenciales para avanzar en las tecnologías de IA, es igualmente crucial garantizar el uso responsable de estos datos. Para nosotros, salvaguardar los datos de los pacientes y fomentar un entorno confiable para el desarrollo y la implementación de la IA en la atención médica es de suma importancia”. — Sarah Harmon, presidenta, Fundación 29
“La IA tiene el potencial de transformar la atención sanitaria, pero debemos permanecer atentos a sus implicaciones éticas. En TRAIN, estamos uniendo fuerzas en toda Europa para compartir conocimientos y herramientas para una implementación exitosa y sostenible de una IA confiable y responsable en las prácticas de atención médica”. — Magnus Kjellberg, director del Centro de Competencia en IA del Hospital Universitario de Sahlgrenska
“TRAIN es un modelo a seguir para los esfuerzos conjuntos entre la industria tecnológica y la atención sanitaria. La IA representa una estrategia que da esperanzas para la eficacia de la atención sanitaria en el futuro. El próximo esfuerzo europeo TRAIN será una oportunidad para dar un paso fundamental hacia la puesta en práctica de soluciones de IA responsables al facilitar la generación y validación de algoritmos dejando intacta la integridad del paciente”. — Profesor Stefan Jovings, MD, Ph.D., presidente de investigación y educación, Hospital Universitario de Skane, Suecia
“El enfoque de TRAIN en los principios responsables de la IA y la colaboración que preserva la privacidad refuerza nuestras estrategias para aprovechar las tecnologías de IA de forma segura y ética. Esta iniciativa genera confianza, protege los datos de los pacientes y alinea las prácticas de las instituciones participantes con los estándares sanitarios europeos”. — Carlo Tacchetti, profesor y coordinador del programa estratégico de IA de UniSR y director del Centro Experimental de Imágenes, Instituto Científico San Raffaele
“La IA en la atención sanitaria necesita colaboraciones a nivel nacional e internacional para ayudarnos a utilizar el poder de la IA para mejorar la atención y los resultados de los pacientes. Estamos entusiasmados de ser parte de esta colaboración para contribuir a la nueva era de la medicina que nos espera”. — Ben Collignon, director de información, UMC Utrecht
“El objetivo principal de TRAIN es permitir que las personas y las organizaciones pongan en práctica los principios responsables de la IA a través de barreras de seguridad basadas en tecnología. TRAIN también permitirá a las organizaciones colaborar a través de enfoques federados que preserven la privacidad. La formación de TRAIN en Europa ayudará a fomentar la confianza en la aplicación de la IA en la salud y garantizará que se mantenga la privacidad de los datos”. — David Rhew, MD, director médico y vicepresidente de atención médica, Microsoft
Acerca de la red de IA confiable y responsable (TRAIN)
La red de IA confiable y responsable (TRAIN) es una de las primeras redes de IA para la salud cuyo objetivo es hacer operativos los principios de IA responsable. A través de la colaboración, los miembros de TRAIN ayudarán a mejorar la calidad, la seguridad y la confiabilidad de la IA en la salud al compartir las mejores prácticas, permitiendo el registro de la IA utilizada para la atención clínica o las operaciones clínicas, proporcionando herramientas para permitir la medición de los resultados asociados con la implementación de la IA. y facilitar el desarrollo de un registro federado de resultados de IA para que las organizaciones lo compartan entre sí.
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