Visión ética de los algoritmos que deciden el ingreso en UCI o geolocalizan a los afectados por COVID-19

David Casacuberta (Universidad Autónoma de Barcelona); Ariel Guersenzvaig (Universidad Pompeu Fabra); Txetxu Ausín (Instituto de Filosofía, CSIC); David Rodríguez-Arias (Universidad de Granada); Janet Delgado (Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias, Servicio Canario de Salud); Jon Rueda (Universidad de Granada); Joaquín Hortal (Hospital de Guadix, Granada); Maite Cruz (Escuela Andaluza de Salud Pública); Iris Parra Jounou (Universitat Autònoma de Barcelona); Cristian Moyano Fernández (Universitat Autònoma de Barcelona); Alicia de Manuel Lozano (Universidad de Girona).

Este proyecto generará un protocolo que permita realizar una auditoría ética de los algoritmos utilizados en la COVID-19 para priorizar el ingreso en unidades de cuidados intensivos (UCI) y para establecer -mediante geolocalización por teléfono móvil- el grado de infiltración del virus en una zona específica. Los autores razonan que los algoritmos facilitan la toma de decisiones, pero sus resultados pueden ser injustos por dos tipos de sesgos: a) carecen de información completa (por ejemplo, hay más datos sobre hombres que mujeres o no están suficientemente representadas ciertas minorías o situaciones socioeconómicas); y b) las decisiones sobre las que se crea el sistema de aprendizaje automático no eran justas de salida (por ejemplo, el equipo sanitario responsable decidió no ingresar a las personas mayores al considerar que tenían menos probabilidades de sobrevivir). En el caso de las UCI se trata de mejorar las decisiones cuando en lugar de priorizar hay que racionar; y, en el de la geolocalización, de evitar discriminación, falta de privacidad y abusos de poder.