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DALLAS, TX - 10 de noviembre de 2025 (NEWMEDIAWIRE) - Cientos de herramientas de inteligencia artificial (IA) para la atención médica han sido autorizadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA), sin embargo, solo una fracción son evaluadas rigurosamente para determinar su impacto clínico, equidad o sesgo.[1] [2] Además, la revisión de la FDA solo cubre una pequeña porción de las herramientas de IA médica que se están desarrollando y utilizando en la atención médica. La Asociación Americana del Corazón (Asociación), una fuerza global que cambia el futuro de la salud para todos, publicó hoy un nuevo asesoramiento científico que insta a los sistemas de salud a adoptar reglas claras y simples para usar la IA en la atención al paciente.

Publicado en la revista insignia de la Asociación, Circulation, el asesoramiento, "Enfoques pragmáticos para la evaluación y monitoreo de la inteligencia artificial en la atención médica", presenta un marco pragmático basado en riesgos para evaluar y monitorear herramientas de inteligencia artificial (IA) en la atención cardiovascular y del accidente cerebrovascular. Se basa en marcos de IA publicados anteriormente para identificar brechas críticas en las prácticas actuales. El Asesoramiento incluye principios clave para ayudar a los sistemas de salud a construir una gobernanza efectiva de la IA para seleccionar, validar, implementar y supervisar herramientas de IA. Los cuatro principios rectores para que los sistemas de salud implementen la IA clínica propuestos son: alineación estratégica, evaluación ética, utilidad y efectividad y desempeño financiero. Estos principios ayudarán a garantizar que las herramientas de IA brinden un beneficio clínico medible mientras protegen a las personas de daños conocidos y, hasta ahora, desconocidos.

"La IA está transformando la atención médica más rápido de lo que los marcos de evaluación tradicionales pueden seguir el ritmo", dijo Sneha S. Jain, M.D., M.B.A., vicepresidenta voluntaria del grupo de redacción del Asesoramiento Científico de IA de la Asociación Americana del Corazón, profesora asistente clínica de medicina en medicina cardiovascular en Stanford Health Care y Directora del Laboratorio GUIDE-AI. "Nuestro objetivo es ayudar a los sistemas de salud a adoptar la IA de manera responsable, guiados por una generación de evidencia pragmática y estratificada por riesgo que garantice que la innovación realmente mejore la atención".

El asesoramiento destaca que, si bien las herramientas de IA pueden mejorar la precisión y eficiencia del diagnóstico, muchas se implementan sin una validación local rigurosa o una evaluación de sesgos. Una encuesta reciente encontró que solo el 61% de los hospitales que utilizan herramientas de IA predictiva las validaron con datos locales antes de la implementación, y menos de la mitad probaron si tenían sesgos.[3] Esta variabilidad es más pronunciada entre instituciones más pequeñas, rurales y no académicas, lo que genera preocupaciones sobre la prestación de atención consistente en una variedad de poblaciones de pacientes y sobre la seguridad.

La extensa red de la Asociación Americana del Corazón de casi 3,000 hospitales que participan en los programas de mejora de la calidad Get With The Guidelines®, que incluye más de 500 instalaciones rurales y de acceso crítico, la posiciona como un líder confiable en la promoción de una gobernanza responsable de la IA. La Asociación ha comprometido más de $12 millones en financiamiento para investigación en 2025 para probar estrategias novedosas de entrega de IA en la atención médica para seguridad y eficacia.

El grupo de redacción del asesoramiento científico describe que el monitoreo de las herramientas de IA no puede terminar después de la implementación. El rendimiento de las herramientas de IA puede desviarse a medida que cambia la práctica clínica o difieren las poblaciones de pacientes.[4] Enfatizan que los sistemas de salud deben integrar la gobernanza de la IA en los programas existentes de garantía de calidad y definir umbrales claros para reentrenar o retirar herramientas si el rendimiento disminuye.

"El uso responsable de la IA no es opcional, es esencial", dijo Lee H. Schwamm, M.D., FAHA, miembro voluntario del comité de IA e Innovación Tecnológica de la Asociación Americana del Corazón, vicepresidente senior y director de salud digital del Sistema de Salud Yale New Haven y decano asociado de estrategia digital y transformación en la Escuela de Medicina de Yale. "Esta guía proporciona pasos prácticos para que los sistemas de salud evalúen y monitoreen las herramientas de IA, asegurando que mejoren los resultados de los pacientes y respalden una atención equitativa y de alta calidad".

Los miembros voluntarios del grupo de redacción incluyen: Sneha S. Jain, M.D., MBA, (Vicepresidenta); Shinichi Goto, M.D., Ph.D.; Jennifer L. Hall, Ph.D.; Sadiya S. Khan, M.D.; Calum MacRae, M.D., Ph.D.; Cyril Ofori, M.D.; Cheryl Pegus, M.D., M.P.H.; Michael Pencina, Ph.D.; Eric Peterson, M.D.; Lee H. Schwamm, M.D., (Presidente) en nombre del Consejo de Cardiología Clínica, Consejo de Accidente Cerebrovascular, Consejo de Investigación de Calidad de la Atención y Resultados, Consejo de Enfermería Cardiovascular y de Accidente Cerebrovascular y Consejo de Cardiopatía Congénita de por Vida y Salud Cardíaca en los Jóvenes.

La Asociación recibe más del 85% de sus ingresos de fuentes distintas a las corporaciones. Estas fuentes incluyen contribuciones de individuos, fundaciones y patrimonios, así como ganancias por inversiones e ingresos por la venta de nuestros materiales educativos. Las corporaciones (incluidas las farmacéuticas, fabricantes de dispositivos y otras empresas) también hacen donaciones a la Asociación. La Asociación tiene políticas estrictas para evitar que cualquier donación influya en su contenido científico y posiciones políticas. La información financiera general está disponible aquí.

El propósito de un Asesoramiento Científico de la Asociación Americana del Corazón es proporcionar un posicionamiento rápido, claro y consistente de la Asociación sobre temas científicos. Los asesoramientos son declaraciones sobre un tema científico prominente y en evolución de gran interés para el público y los profesionales de la salud. Todos los Asesoramientos Científicos de la Asociación Americana del Corazón se someten a revisión por pares y son revisados y aprobados por el Comité de Asesoramiento y Coordinación Científica (SACC) de la Asociación, el cuerpo científico más alto de la Asociación.

Recursos adicionales:

• El material multimedia está disponible en la columna derecha del enlace del comunicado.
• Después del lunes 10 de noviembre de 2025, vea el manuscrito en línea.
• Comunicado de prensa de la Asociación Americana del Corazón: Necesidad urgente de desarrollar las mejores prácticas para avanzar en el uso de la IA en la atención cardiovascular
• Siga las noticias de la Asociación Americana del Corazón/Asociación Americana del Accidente Cerebrovascular en X @HeartNews
• Siga las noticias de Circulation en @CircAHA

Acerca de la Asociación Americana del Corazón

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heart.org y stroke.org

[1] Elias P, Jain SS, Poterucha T, Randazzo M, Lopez Jimenez F, Khera R, Perez M, Ouyang D, Pirruccello J, Salerno M, et al. Artificial Intelligence for Cardiovascular Care-Part 1: Advances: JACC Review Topic of the Week. J Am Coll Cardiol. 2024:83:2472-2486. doi: 10.1016/j.jacc.2024.03.400

[2] Jain SS, Elias P, Poterucha T, Randazzo M, Lopez Jiminez F, Khera R, Perez M, Ouyang D, Pirruccello J, Salerno M, et al. Artificial Intelligence for Cardiovascular Care-Part 2: Applications: JACC Review Topic of the Week. J Am Coll Cardiol. 2024:83:2487-2496. doi: 10.1016/j.jacc.2024.03.401

[3] Nong P, Adler-Milstein J, Apathy NC, Holmgren AJ, Everson J. Current Use and Evaluation of Artificial Intelligence and Predictive Models in US Hospitals. Health Aff (Millwood). 2025;44:90-98. doi: 10.1377/hlthaff.2024.00842

[4] Finlayson SG, Subbaswamy A, Singh K, Bowers J, Kupke A, Zittrain J, Kohane IS, Saria S. The clinician and dataset shift in artificial intelligence. N Engl J Med. 2021;385:283-286. doi: 10.1056/NEJMc2104626

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