Inteligencia Artificial en Terapia Intensiva
UNIVERSIDAD DE CARNEGIE MELLON
|
Resumen La inteligencia artificial (IA) en el cuidado de la salud tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes, pero la aceptación de los médicos sigue siendo una barrera crítica. Desarrollamos una nueva interfaz de soporte de decisiones que proporciona recomendaciones de tratamiento interpretables para la sepsis, una afección potencialmente mortal en la que la incertidumbre en la toma de decisiones es común, las prácticas de tratamiento varían ampliamente y los resultados deficientes pueden ocurrir incluso con decisiones óptimas. Este sistema formó la base de un estudio de métodos mixtos en el que 24 médicos de cuidados intensivos tomaron decisiones asistidas por IA en casos de pacientes reales. Descubrimos que, en general, las explicaciones aumentaban la confianza en la IA, pero la concordancia con las recomendaciones específicas iba más allá de la aceptación o el rechazo binarios descritos en trabajos anteriores. Aunque los médicos a veces ignoraron o confiaron en la IA, también priorizaron aspectos de las recomendaciones a seguir, rechazar o retrasar en un proceso que llamamos "negociación". Estos resultados revelan nuevas barreras para la adopción de herramientas de IA centradas en el tratamiento y sugieren formas de apoyar mejor las diferentes perspectivas de los médicos. |
Comentarios
Los médicos de una unidad de cuidados intensivos deben tomar decisiones complejas de manera rápida y precisa, monitoreando a los pacientes en estado crítico o inestables durante todo el día.
Investigadores del Instituto de Interacción Humano-Computadora (HCII) de la Universidad Carnegie Mellon colaboraron con médicos e investigadores de la Universidad de Pittsburgh y UPMC para determinar si la inteligencia artificial podría ayudar en este proceso de toma de decisiones y si los médicos confiarían en tal asistencia.
El equipo le dio a 24 médicos de la UCI acceso a una herramienta basada en IA diseñada para ayudar a tomar decisiones y descubrió que la mayoría incorporó la asistencia en algunas de sus decisiones.
"Parece que los médicos están entusiasmados con el potencial de la IA para ayudarlos, pero es posible que no estén familiarizados con el funcionamiento de estas herramientas de IA. Por lo tanto, es realmente interesante acercarles estos sistemas", dijo Venkatesh Sivaraman, Ph.D. estudiante del HCII y miembro del equipo de investigación.
Usando el modelo clínico de IA presentado en Nature por un grupo de investigadores en 2018, el equipo diseñó una interfaz interactiva de soporte de decisiones clínicas (CDS), llamada AI Clinician Explorer, que brinda recomendaciones para tratar la sepsis. El modelo se entrenó en un conjunto de datos de más de 18.000 pacientes que cumplieron con los criterios estándar de diagnóstico de sepsis en algún momento durante su estadía en la UCI. El sistema permite a los expertos clínicos filtrar y buscar pacientes en el conjunto de datos, visualizar sus trayectorias de enfermedad y comparar las predicciones del modelo con las decisiones de tratamiento reales que se toman al lado de la cama del paciente.
"Los médicos siempre ingresan una gran cantidad de datos sobre los pacientes que atienden en estos sistemas informáticos y registros de salud electrónicos", dijo Sivaraman. "La idea es que tal vez podamos aprender de algunos de esos datos para intentar acelerar algunos de sus procesos, hacerles la vida un poco más fácil y quizás también mejorar la consistencia de la atención".
Comentarios
Para ver los comentarios de sus colegas o para expresar su opinión debe ingresar con su cuenta de IntraMed.
