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Acceso Abierto
Justicia distributiva en la asignación de componentes anatómicos para trasplante: el papel de la Inteligencia Artificial en Colombia
| dc.contributor.gruplac | Educacion Médica y en Ciencias de la Salud | |
| dc.creator | Pinto-Bustamante, Boris | |
| dc.creator | Arévalo-Tobar, William | |
| dc.creator | Patiño-Rattiva, María Paula | |
| dc.creator | Rojas-Marulanda, Javier | |
| dc.creator | Pineda-Rodríguez, Juan David | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-16T20:03:49Z | |
| dc.date.available | 2025-10-16T20:03:49Z | |
| dc.date.created | 2025-10-15 | |
| dc.date.issued | 2025-10-15 | |
| dc.description | Este artículo examina el papel de la inteligencia artificial (IA) en la asignación de componentes anatómicos con fines de trasplante (CAFT) en Colombia, desde la perspectiva de la justicia distributiva. La implementación de algoritmos en este ámbito ofrece oportunidades significativas para mejorar la eficiencia, precisión y transparencia en la toma de decisiones, especialmente en trasplante renal y hepático. Sin embargo, también plantea riesgos éticos asociados con la reproducción de inequidades estructurales preexistentes. A través de una revisión normativa, técnica y bioética, se describe el funcionamiento actual del sistema de asignación en Colombia, se identifican los valores de justicia distributiva que deben orientar estas decisiones (equidad, utilidad, justa oportunidad, transparencia, altruismo, imparcialidad y reciprocidad), y se analizan las contribuciones, limitaciones y posibles sesgos de los sistemas algorítmicos. El texto plantea recomendaciones para una implementación responsable de la IA en este campo, incorporando principios de ética y equidad por diseño, gobernanza de datos, uso de plataformas federadas y validación contextualizada de modelos. Se insiste en la importancia de contar con infraestructura digital interoperable, sistemas auditables, diversidad en los datos y métricas de equidad. Finalmente, se propone una hoja de ruta para el desarrollo de algoritmos clínicamente útiles, socialmente justos y culturalmente sensibles, que contribuyan a cerrar las brechas en salud en contextos como el colombiano. | |
| dc.description.abstract | This article explores the role of artificial intelligence (AI) in the allocation of anatomical components for transplantation (CAFT) in Colombia, through the lens of distributive justice. The implementation of AI algorithms in this field holds promise for improving efficiency, precision, and transparency in decision-making, particularly in kidney and liver transplants. However, it also poses ethical challenges, as these technologies may reinforce existing structural inequities. Drawing from a regulatory, technical, and bioethical review, the article describes the current allocation system in Colombia, outlines the key distributive justice values that should guide decision-making (equity, utility, fair opportunity, transparency, altruism, impartiality, and reciprocity), and analyzes the contributions, barriers, and biases of algorithmic systems. The article offers recommendations for a responsible implementation of AI, emphasizing the need for ethics- and fairness-by-design approaches, robust data governance, federated platforms, and context-aware validation. It highlights the importance of interoperable digital infrastructure, auditable systems, data diversity, and equity metrics. A roadmap is proposed for the development of AI systems that are not only clinically effective but also socially just and culturally appropriate, helping reduce—rather than exacerbate—health disparities in resource-constrained settings like Colombia. | |
| dc.format.extent | 1 pp | |
| dc.format.extent | 3 minutos | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | video/mp4 | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48713/10336_46764 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/46764 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad del Rosario | |
| dc.publisher.department | Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud | |
| dc.publisher.program | Medicina | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International | * |
| dc.rights.accesRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
| dc.source.instname | instname:Universidad del Rosario | |
| dc.source.reponame | reponame:Repositorio Institucional EdocUR | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Trasplante de órganos | |
| dc.subject | Equidad en salud | |
| dc.subject | Toma de decisiones asistida por computadora | |
| dc.subject | Bioética | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keyword | Organ transplantation | |
| dc.subject.keyword | Health equity | |
| dc.subject.keyword | Clinical decision support systems | |
| dc.subject.keyword | Bioethics | |
| dc.title | Justicia distributiva en la asignación de componentes anatómicos para trasplante: el papel de la Inteligencia Artificial en Colombia | |
| dc.title.TranslatedTitle | Distributive Justice in the Allocation of Anatomical Components for Transplantation: The Role of Artificial Intelligence in Colombia | |
| dc.type | report | |
| dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.type.spa | Poster | |
| local.department.report | Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud |
