Inteligencia Artificial Generativa en el Cuidado de la Salud
Oportunidades, Desafíos y Políticas.
La creciente dependencia de los pacientes en Internet y fuentes de información informal ha sido una tendencia bien documentada en el cuidado de la salud. Sin embargo, la emergencia de la inteligencia artificial generativa (IA) ha intensificado esta dependencia y la ha extendido rápidamente a médicos y otros proveedores de atención médica.
En el pasado, los modelos de IA solo podían analizar e interpretar datos existentes, pero ahora los sistemas de IA generativa pueden crear nuevo contenido. Esta capacidad de creación de contenido, combinada con interfaces amigables para el usuario, ha llevado a un aumento en la adopción y uso por parte de muchos profesionales, incluidos los proveedores de atención médica. Tradicionalmente, los pacientes dependían en gran medida de fuentes de información digital para comprender mejor sus condiciones. Sin embargo, con la IA generativa, los proveedores de atención médica pueden confiar en la toma de decisiones asistida por IA.
Funciones de salud potenciales para la IA generativa
El uso de la IA generativa puede mejorar la eficiencia en la atención médica al interactuar con los pacientes, resolver incertidumbres y resumir datos para los proveedores. Puede ayudar en la recopilación de historias clínicas, el acceso a registros de pacientes y la verificación de la adherencia a los medicamentos para armar una historia clínica más completa.
Aunque la IA ha demostrado un gran potencial en la mejora de los procedimientos de diagnóstico, especialmente para condiciones con una gran disponibilidad de datos, aún existen desafíos a superar en la obtención de diagnósticos precisos y en la mitigación de sesgos. Estos desafíos están principalmente presentes en enfermedades raras con una representación limitada de datos. Por lo tanto, los proveedores de atención médica deben ser cautelosos al implementar la IA generativa para diagnósticos hasta que la IA haya sido ampliamente entrenada en conjuntos de datos médicos. Sin embargo, incluso después de un entrenamiento exhaustivo, la IA debe apoyar a los médicos en el proceso diagnóstico en lugar de reemplazarlos.
La inteligencia artificial (IA) en tratamientos médicos presenta desafíos significativos, especialmente en lo que respecta a la responsabilidad y preocupaciones de responsabilidad, la confianza y aceptación de los pacientes, y las limitaciones tecnológicas y prácticas. Los proveedores de atención médica son responsables de sus tratamientos, y la incorporación de la IA en los procesos de tratamiento médico puede ser difícil.
La monitorización y el seguimiento post-tratamiento ofrecen una gran promesa para la implementación de la IA. La IA puede aprovechar datos de tecnología portátil, dispositivos inteligentes y teléfonos inteligentes para proporcionar un seguimiento en tiempo real y recomendaciones e intervenciones personalizadas. La IA puede alertar a los proveedores médicos cuando se requiere atención inmediata para abordar proactivamente el deterioro de la salud del paciente.
La implementación de aplicaciones de IA para la gestión de la salud de la población puede parecer sencilla, pero su efectividad depende de la disponibilidad de conjuntos de datos sustanciales y diversos, que incluyan información más allá de lo que se captura tradicionalmente en registros de salud electrónicos e intercambios de información de salud, como determinantes sociales de los pacientes, elecciones de estilo de vida y actividades diarias.
Recomendaciones de política
Transparencia: Para maximizar la implementación de la IA en la atención médica, es esencial establecer un ambiente de transparencia entre los desarrolladores de IA y promover una relación de cooperación entre expertos en salud y profesionales de tecnología. Esta asociación es vital para garantizar que las sugerencias de IA no solo sean médicamente sólidas, sino que también sean revisadas minuciosamente para su precisión, reduciendo el riesgo de errores.
Consentimiento informado: Es esencial proporcionar a los pacientes información detallada sobre el papel de la IA en su atención médica y las posibles preocupaciones de privacidad asociadas con el uso de herramientas impulsadas por IA. Esta educación es un requisito legal y un aspecto crucial para construir la confianza entre los pacientes y el sistema de salud a medida que continúa evolucionando e integrando nuevas tecnologías.
Romper los monopolios de datos con HIEs: El mercado de la salud enfrenta un desafío significativo de monopolios existentes, que podrían llevar a un aumento de los costos de atención médica y poner en desventaja a proveedores más pequeños e independientes. Para abordar este problema, líderes de la industria, organismos reguladores y consorcios de salud deben trabajar juntos para democratizar el acceso a datos médicos para el desarrollo de IA a través de Intercambios de Información de Salud (HIEs por sus siglas en Inglés). Los HIEs podrían actuar como agregadores de datos de múltiples proveedores, facilitando la implementación de sistemas de IA capaces de aprender de registros médicos diversos. Ofrecer IA como un servicio compartido a afiliados podría nivelar el campo de juego y ayudar a los proveedores más pequeños a competir con los más grandes.