Estás leyendo la publicación: Cuellos de botella en la adopción de IA en el cuidado de la salud
Cada sector tiene la oportunidad de integrar la inteligencia artificial. El cuidado de la salud está tomando la ruta más lenta, ejerciendo cautela y preocupación a medida que la IA hace avanzar a otras industrias a nuevos niveles de ingresos y productividad.
¿Por qué el sector no querría la adopción de IA si tener un pozo de datos potencialmente ilimitados podría diagnosticar mejor a los pacientes y agilizar las comunicaciones operativas en las instalaciones de atención médica? Debido a todo lo que encapsula la industria, la transición es más compleja de lo que la mayoría consideraría.
El área de superficie de datos masivos
Registros electrónicos de salud (EHR) abarcan innumerables paisajes electrónicos, incluidas bases de datos de seguros, registros médicos e imágenes radiológicas de laboratorio. También hay muchas notas médicas aún por digitalizar, que contienen información que una IA podría encontrar más perspicaz. Sin embargo, la naturaleza competitiva y confidencial de la industria de la salud impide que estos datos se reúnan en el mismo silo.
La vinculación llevaría mucho tiempo y sería costosa, y muchos equipos de atención médica independientes son reacios a unir fuerzas para informar los algoritmos de aprendizaje automático. Quieren una compensación por sus esfuerzos si entregan sus datos.
La información de identificación personal (PII) y la información de salud protegida (PHI) son recursos delicados. Es un área gris cumplir con las normas de privacidad de la salud mientras se alimenta un conjunto de datos de IA. Por el contrario, la IA siempre podría seguir siendo la más actualizado con el cumplimiento actualpor lo que el ingreso cuidadoso de la información puede ayudarlo a transitar este camino de manera segura.
Sin embargo, si la industria defiende este obstáculo, los conjuntos de datos de IA podrían conocer todas las curas, recetas y planes de remediación conocidos para cada situación médica actual. ¿Cómo puede el sector superar esta difusión masiva de información? Las regulaciones son la clave.
La IA en el cuidado de la salud tiene pocos o ningún punto de referencia gubernamental. Tenerlos en su lugar calmará algunas preocupaciones incluso de los hospitales más destacados a la hora de delegar tiempo y recursos en este esfuerzo. La creación de estándares para estos procesos será un esfuerzo conjunto y dedicado de los organismos reguladores y las instituciones de salud. Pruebas de prueba y error con nuevas tendencias de IA como análisis predictivo y seguridad mejorada tomará tiempo, pero los estándares crearán cohesión y motivación mientras eliminan las preocupaciones de la industria.
El escepticismo de los pacientes
La IA no se usa lo suficiente en la industria para tener suficientes comentarios de los pacientes. Es imposible saber cómo reaccionan los pacientes a la inteligencia artificial que proporciona un diagnóstico o un plan de recuperación al principio de la adopción de la atención médica de la IA. Algunos expertos creen que habría solicitudes de médicos humanos para ser el portavoz para esta transferencia de información.
A pesar de la precisión que la IA podría tener sobre los médicos humanos debido a su base de datos en constante actualización, las personas no se han acostumbrado a un mundo donde la tecnología los reemplace. La IA no haría obsoletos a los médicos: las influencias humanas siempre pueden proporcionar una segunda opinión a sus determinaciones.
Además, las personas informarán y ajustarán la IA después de la implementación para garantizar la eficiencia y la precisión; esto superará un obstáculo relacionado con una IA de atención médica abrumada con demasiados datos. La supervisión humana administrar el escalado y la entrada de datos para garantizar que ninguna información falsa, desactualizada o innecesaria provoque que las determinaciones estén sesgadas o mal informadas. Los pacientes pueden sentirse más cómodos si los médicos les transmiten esto.
Los investigadores deben aumentar la exposición de la IA a los pacientes para medir las reacciones y la capacidad de confianza. Solo a través de la interactividad pudieron ver el potencial: tiempos de espera reducidos, despacho de recetas más rápido, mayor precisión de diagnóstico y personal más equilibrado para minimizar el agotamiento. Esto podría resultar especialmente beneficioso, ya que El 36% de los cuidadores dicen que sus trabajos son muy estresantes.
Recortar los gastos generales con IA podría hacer avanzar a los hospitales de nivel bajo a medio, ya que ahorran innumerables dólares en gastos. Esto les permitiría invertir en más personal experto y mejores equipos para impulsarlos hacia un nuevo futuro de mejor atención médica. Estos efectos secundarios podrían cambiar la opinión de los pacientes si vieran el cambio positivo que se desarrolla ante ellos.
Lo desconocido de la toma de decisiones de IA
Aunque los humanos saben qué datos están ingresando a la IA para informar las decisiones, la inteligencia artificial podría predecir o hacer suposiciones que aún traen sorpresas. Los programadores e ingenieros existen para explicar el aspecto técnico, pero la forma en que la IA conecta los puntos entre sus puntos de datos sigue siendo nebulosa.
El concepto se conoce como explicabilidad. La pregunta es cómo los médicos pueden trabajar con IA si no pueden entender cómo llegaron a las soluciones, especialmente si los humanos nunca han concebido la respuesta en la historia. La IA en el cuidado de la salud podría comenzar a sugerir curas para enfermedades para las que las personas no tenían respuestas. También podría identificar tendencias o síntomas, dando saltos de diagnóstico que se extienden más allá de la percepción humana.
Los investigadores quieren descubrir cómo funciona esto y cómo los profesionales médicos pueden desarrollar relaciones sólidas con los recursos de IA mientras practican una buena dosis de escepticismo. Si los humanos no pueden entender cómo una IA llegó a una solución imposible, ¿cómo pueden las instituciones implementarla de manera confiable? La investigación adicional resolverá este cuello de botella al aclarar el procesamiento de IA.
Sin embargo, otra solución junto con la investigación es sobrescribir las percepciones y suposiciones de la humanidad sobre la IA. La IA puede hacer equivalencias y determinaciones falsas, pero su capacidad para hacer predicciones precisas no es infundada: años de la investigación humana y la contribución informan la atención médica AI. Una vez que esta comprensión se normalice, la adopción de IA en la salud podría volverse más fluida.
La resistencia a la IA en el cuidado de la salud
La adopción de una infraestructura tan innovadora y revolucionaria como la IA revolucionará la forma en que los profesionales de la salud piensan sobre el campo. Cada cambio tecnológico requiere un discurso proactivo y optimista para iluminar cómo beneficiará al sector y a sus pacientes mientras evita tantos obstáculos y problemas legales como sea posible.
Existe una gran vacilación porque nadie quiere enfrentar las controversias potencialmente masivas y los laboriosos esfuerzos para implementar la IA. Sin embargo, si se utiliza correctamente, la IA podría llevar la atención médica a una nueva era de atención a la humanidad de manera más efectiva y precisa, aumentando la calidad de vida de los pacientes y el personal en todo el mundo.
