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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Han de reconocerse las valiosas aportaciones que contiene el art&#237;culo de revisi&#243;n de N&#250;&#241;ez Reiz et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#44; sobre tecnolog&#237;as disruptivas que&#44; acertadamente consideran&#44; pueden traer una revoluci&#243;n a la pr&#225;ctica moderna de la atenci&#243;n al paciente cr&#237;tico&#46; No obstante&#44; nos gustar&#237;a realizar algunas consideraciones acerca de las cuestiones &#233;ticas y legales que suscita la utilizaci&#243;n de dichos modelos para la toma de decisiones cl&#237;nicas&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La literatura coincide en que un componente fundamental para lograr una implementaci&#243;n segura y efectiva de esas herramientas de Big Data Analysis &#40;BDA&#41; y Machine Learning &#40;ML&#41;&#44; es el desarrollo de los marcos regulatorios que aborden el desaf&#237;o &#250;nico que representa el actual ritmo de innovaci&#243;n&#44; los riesgos significativos que implican y la naturaleza potencialmente fluida de los modelos de aprendizaje autom&#225;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el desarrollo de estos marcos regulatorios&#44; por supuesto que son relevantes las cuestiones apuntadas por N&#250;&#241;ez Reiz et al&#46;&#44; como la privacidad y la seguridad de los pacientes cuyos datos sirven para desarrollar estos modelos&#59; sin embargo&#44; los mayores riesgos de la implantaci&#243;n de estas tecnolog&#237;as afectan&#44; precisamente&#44; al paciente cr&#237;tico que es objeto de una decisi&#243;n cl&#237;nica por la utilizaci&#243;n de una de esas herramientas de BDA y ML&#44; esto es&#44; el paciente ostenta un inter&#233;s igualmente leg&#237;timo en el tratamiento automatizado de esos datos&#46; Sin ir m&#225;s lejos&#44; el Reglamento General de Protecci&#243;n de Datos reconoce&#44; entre otros&#44; el derecho a obtener informaci&#243;n significativa sobre la l&#243;gica aplicada por el algoritmo que realiza una predicci&#243;n o inferencia sobre el estado de salud de un paciente &#8212;elaboraci&#243;n de un perfil en t&#233;rminos del reglamento&#8212;&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ahora bien&#44; la cuesti&#243;n sobre la que nos gustar&#237;a incidir es que el da&#241;o individual producido por una herramienta de BDA y ML puede ser imperceptible o irreparable desde la perspectiva del individuo titular del derecho&#44; pero puede afectar masivamente a los derechos fundamentales de sectores o conjuntos de la sociedad de una manera relevante en esta dimensi&#243;n colectiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; En este sentido&#44; la literatura ha mostrado una creciente preocupaci&#243;n por la reproducci&#243;n de sesgos raciales o de g&#233;nero en estos mecanismos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#44; que podr&#237;an resultar discriminatorios para dichos colectivos&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A fin de cuentas&#44; el paciente cr&#237;tico es el paradigma de esta problem&#225;tica&#44; puesto que el ejercicio de derechos individuales puede resultar inviable e ineficaz en la pr&#225;ctica&#44; mientras que el establecimiento de un marco regulatorio con fundamento en la protecci&#243;n de derechos colectivos&#44; con especial atenci&#243;n a los procesos de validaci&#243;n y supervisi&#243;n de estos modelos o al papel que desempe&#241;an los Comit&#233;s de &#201;tica a los que hacen referencia los autores&#44; puede reducir considerablemente los riesgos a los que son expuestos los individuos en la implementaci&#243;n de estas tecnolog&#237;as&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiaci&#243;n</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente trabajo se realiza en el marco de la financiaci&#243;n del Gobierno Vasco a Grupos de Investigaci&#243;n del Sistema Universitario Vasco &#40;IT 1066-16&#41;&#46;</p></span></span>"
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Carta al Editor
Big Data Analysis y Machine Learning en medicina intensiva: identificando nuevos retos ético-jurídicos
Big Data Analysis and Machine Learning in Intensive Care Medicine: Identifying new ethical and legal challenges
G. Lazcoz Moratinosa,
Autor para correspondencia
guillermo.lazcoz@ehu.eus

Autor para correspondencia.
, I. de Miguel Beriainb
a G.I. Cátedra de Derecho y Genoma Humano de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), Departamento de Derecho Público de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), Leioa, Vizcaya, España
b IKERBASQUE, Basque Foundation for Science. G.I. Cátedra de Derecho y Genoma Humano de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), Departamento de Derecho Público de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), Leioa, Vizcaya, España
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Información del artículo
ISSN: 02105691
Idioma original: Español
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