\n<\/aside>\n<\/p>\n
Cuando se trata de inteligencia artificial, la exageraci\u00f3n, la esperanza y los presentimientos est\u00e1n repentinamente en todas partes. Pero la tecnolog\u00eda turbulenta ha causado olas durante mucho tiempo en el cuidado de la salud: desde la incursi\u00f3n fallida de IBM Watson en el cuidado de la salud (y la larga esperanza de que las herramientas de inteligencia artificial alg\u00fan d\u00eda puedan vencer a los m\u00e9dicos en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer en im\u00e1genes m\u00e9dicas) hasta los problemas reales de los sesgos raciales algor\u00edtmicos. .<\/p>\n
Pero, detr\u00e1s de la refriega p\u00fablica de fanfarrias y fracasos, hay una realidad ca\u00f3tica de lanzamientos que en gran parte no se ha dicho. Durante a\u00f1os, los sistemas de atenci\u00f3n m\u00e9dica y los hospitales han lidiado con intentos ineficientes y, en algunos casos, condenados al fracaso, de adoptar herramientas de inteligencia artificial, seg\u00fan un nuevo estudio dirigido por investigadores de la Universidad de Duke. El estudio, publicado en l\u00ednea como una preimpresi\u00f3n, abre el tel\u00f3n sobre estas implementaciones desordenadas al tiempo que extrae lecciones aprendidas. En medio de revelaciones reveladoras de 89 profesionales involucrados en las implementaciones en 11 organizaciones de atenci\u00f3n m\u00e9dica, incluidas Duke Health, Mayo Clinic y Kaiser Permanente, los autores ensamblan un marco pr\u00e1ctico que los sistemas de salud pueden seguir mientras intentan implementar nuevas herramientas de inteligencia artificial. .<\/p>\n
Y siguen llegando nuevas herramientas de IA. Apenas la semana pasada, un estudio en JAMA Internal Medicine encontr\u00f3 que ChatGPT (versi\u00f3n 3.5) super\u00f3 de manera decisiva a los m\u00e9dicos al proporcionar respuestas emp\u00e1ticas y de alta calidad a las preguntas m\u00e9dicas que las personas publicaron en el subreddit r\/AskDocs. Las respuestas superiores, seg\u00fan lo juzgado subjetivamente por un panel de tres m\u00e9dicos con experiencia m\u00e9dica relevante, sugieren que un chatbot de IA como ChatGPT podr\u00eda alg\u00fan d\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a enfrentar la creciente carga de responder a los mensajes m\u00e9dicos enviados a trav\u00e9s de portales de pacientes en l\u00ednea.<\/p>\n
Esto no es poca cosa. El aumento de los mensajes de los pacientes est\u00e1 relacionado con las altas tasas de agotamiento de los m\u00e9dicos. Seg\u00fan los autores del estudio, una herramienta de chat de IA eficaz no solo podr\u00eda reducir esta carga agotadora, ofreciendo alivio a los m\u00e9dicos y liber\u00e1ndolos para dirigir sus esfuerzos a otra parte, sino que tambi\u00e9n podr\u00eda reducir las visitas innecesarias al consultorio, aumentar la adherencia del paciente y el cumplimiento de la orientaci\u00f3n m\u00e9dica. y mejorar los resultados de salud del paciente en general. Adem\u00e1s, una mejor capacidad de respuesta de los mensajes podr\u00eda mejorar la equidad del paciente al brindar m\u00e1s soporte en l\u00ednea para los pacientes que tienen menos probabilidades de programar citas, como aquellos con problemas de movilidad, limitaciones laborales o miedo a las facturas m\u00e9dicas.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nIA en la realidad<\/h2>\n Todo eso suena genial, como gran parte de la promesa de las herramientas de inteligencia artificial para la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Pero hay algunas limitaciones y advertencias importantes en el estudio que hacen que el potencial real de esta aplicaci\u00f3n sea m\u00e1s dif\u00edcil de lo que parece. Para empezar, el tipo de preguntas que la gente hace en un foro de Reddit no son necesariamente representativas de las que le har\u00edan a un m\u00e9dico que conocen y (con suerte) conf\u00edan. Y la calidad y los tipos de respuestas que los m\u00e9dicos voluntarios ofrecen a personas aleatorias en Internet pueden no coincidir con las que dan a sus propios pacientes, con quienes tienen una relaci\u00f3n establecida.<\/p>\n
Pero, incluso si los resultados principales del estudio se mantuvieran en interacciones reales entre m\u00e9dico y paciente a trav\u00e9s de sistemas de mensajes de portal de pacientes reales, hay muchos otros pasos que tomar antes de que un chatbot pueda alcanzar sus elevados objetivos, seg\u00fan las revelaciones del grupo liderado por Duke. estudio de preimpresi\u00f3n.<\/p>\n
Para ahorrar tiempo, la herramienta de IA debe estar bien integrada en las aplicaciones cl\u00ednicas de un sistema de salud y en el flujo de trabajo establecido de cada m\u00e9dico. Es probable que los m\u00e9dicos necesiten soporte t\u00e9cnico confiable y potencialmente las 24 horas en caso de fallas. Y los m\u00e9dicos tendr\u00edan que establecer un equilibrio de confianza en la herramienta, un equilibrio tal que no transmitan ciegamente las respuestas generadas por IA a los pacientes sin revisarlas, pero que sepan que no necesitar\u00e1n dedicar tanto tiempo a editar las respuestas que las anula. la utilidad de la herramienta.<\/p>\n
Y despu\u00e9s de gestionar todo eso, un sistema de salud tendr\u00eda que establecer una base de evidencia de que la herramienta est\u00e1 funcionando como se esperaba en su sistema de salud en particular. Eso significa que tendr\u00edan que desarrollar sistemas y m\u00e9tricas para seguir los resultados, como la gesti\u00f3n del tiempo de los m\u00e9dicos y la equidad del paciente, la adherencia y los resultados de salud.<\/p>\n
Estas son peticiones pesadas en un sistema de salud ya de por s\u00ed complicado y engorroso. Como se\u00f1alan los investigadores del preprint en su introducci\u00f3n:<\/p>\n
\nBas\u00e1ndose en el Modelo de Queso Suizo de Defensa Pand\u00e9mica, cada capa del ecosistema de IA de atenci\u00f3n m\u00e9dica actualmente contiene grandes agujeros que hacen que la amplia difusi\u00f3n de productos de bajo rendimiento sea inevitable.<\/p>\n<\/blockquote>\n
El estudio identific\u00f3 un marco de ocho puntos basado en los pasos de una implementaci\u00f3n cuando se toman decisiones, ya sea por parte de un ejecutivo, un l\u00edder de TI o un m\u00e9dico de primera l\u00ednea. El proceso implica: 1) identificar y priorizar un problema; 2) identificar c\u00f3mo la IA podr\u00eda ayudar potencialmente; 3) desarrollar formas de evaluar los resultados y \u00e9xitos de una IA; 4) descubrir c\u00f3mo integrarlo en los flujos de trabajo existentes; 5) validar la seguridad, eficacia y equidad de la IA en el sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica antes del uso cl\u00ednico; 6) implementar la herramienta de IA con comunicaci\u00f3n, capacitaci\u00f3n y generaci\u00f3n de confianza; 7) seguimiento; y 8) actualizar o desmantelar la herramienta a medida que pasa el tiempo.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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