Un marco para explorar y desentrañar el sesgo interseccional: un estudio de caso en ecografía fetal

El sesgo en los sistemas de inteligencia artificial aplicados al ámbito clínico suele atribuirse a una representación deficiente de ciertos grupos demográficos en los datos de entrenamiento. Sin embargo, en tareas basadas en imágenes, como la ecografía fetal, las disparidades en el rendimiento pueden aparecer incluso cuando la representación es equilibrada. Esto ocurre porque la precisión predictiva depende en gran medida de la calidad de las imágenes, la cual está determinada por las condiciones de adquisición, la pericia del operador y factores dependientes del paciente, como el índice de masa corporal. Estos elementos pueden correlacionarse con características sensibles como la edad o el origen étnico, generando un sesgo interseccional que no se explica únicamente por el desbalance de datos. Para abordar esta complejidad, proponemos un enfoque estructurado que combina segmentación no supervisada de subgrupos, análisis factorial sistemático y evaluación interseccional dirigida. En un caso práctico con decenas de miles de ecografías para estimación de peso fetal, observamos que un parámetro técnico vinculado a la configuración del equipo emergió como un factor consistente de variación en el rendimiento, tanto en modelos de deep learning como en fórmulas clínicas tradicionales. Dicho parámetro se ajusta con frecuencia en situaciones de alto índice de masa corporal o baja edad gestacional, lo que introduce un riesgo de confusión. El análisis interseccional reveló que parte de la señal asociada a ese factor se explica por la edad gestacional, mientras que las mejoras persisten en todos los estratos de masa corporal, subrayando la necesidad de evaluar la equidad considerando las condiciones de adquisición y las interacciones entre variables. En este contexto, las organizaciones sanitarias requieren herramientas que permitan detectar y mitigar estos sesgos de manera sistemática. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que integran inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos clínicos y visualizar disparidades mediante servicios inteligencia de negocio como Power BI. Nuestras soluciones de software a medida se despliegan en entornos cloud con servicios cloud AWS y Azure, garantizando escalabilidad y seguridad. Además, implementamos agentes IA que monitorean el comportamiento de los modelos en tiempo real, y ofrecemos ciberseguridad para proteger la información sensible. Si su organización busca abordar el sesgo interseccional en sus sistemas, puede explorar nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas, diseñadas para integrar evaluación contextual y adquisición en los pipelines de decisión clínica.