Blog

Aug 04, 2023

La falta de confianza frena la revolución de la IA en entornos médicos: informe de GE Healthcare

Únase a altos ejecutivos en San Francisco el 11 y 12 de julio para escuchar cómo son los líderes

Únase a los principales ejecutivos en San Francisco el 11 y 12 de julio para escuchar cómo los líderes están integrando y optimizando las inversiones en IA para el éxito. Aprende más

En un momento en que la IA está de moda, una nueva encuesta de GE Healthcare ha destacado un nivel significativo de desconfianza y escepticismo en torno a su uso en entornos médicos.

El estudio Reimagining Better Health de 5500 pacientes y defensores de pacientes y 2000 médicos encontró que la mayoría de los médicos creen que la IA tiene el potencial de transformar la atención médica. Al mismo tiempo, muchos sienten que la tecnología aún no está lista y sigue siendo afectada por obstáculos como los sesgos.

Los hallazgos se producen a medida que varios gigantes de la atención médica continúan observando y experimentando con modelos de IA, incluidas tecnologías generativas como ChatGPT e IA conversacional, para mejorar la experiencia y los resultados del paciente, automatizar tareas y mejorar la productividad.

Hoy en día, cada vez que alguien habla de IA, menciona cómo la tecnología está revolucionando la atención al paciente, ya sea mediante el descubrimiento de fármacos o la predicción del mejor plan de tratamiento de una persona. En la encuesta de GE Healthcare, los médicos reiteraron beneficios similares: el 61 % dijo que la tecnología puede ayudar con la toma de decisiones, el 54 % dijo que permite intervenciones de salud más rápidas y el 55 % sugirió que puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa.

Transformar 2023

Únase a nosotros en San Francisco los días 11 y 12 de julio, donde los altos ejecutivos compartirán cómo han integrado y optimizado las inversiones en IA para lograr el éxito y evitar errores comunes.

Las posibilidades son infinitas, pero muchos siguen preocupados por los riesgos asociados con la adopción de IA en el campo. Específicamente, el 55 % de los encuestados dijo que la tecnología de IA aún no está lista para uso médico y el 58 % dio a entender que no confía en los datos de IA. Para los médicos con más de 16 años de experiencia, el nivel de escepticismo fue aún mayor, con un 67 % que desconfía de la IA.

Los médicos indicaron que la principal razón de esta desconfianza es la posibilidad de que los algoritmos produzcan resultados injustos o discriminatorios debido a diversos factores, como datos de entrenamiento incompletos, algoritmos defectuosos o procesos de evaluación inadecuados. Hasta el 44% de los encuestados dijeron que la tecnología está sujeta a sesgos incorporados.

En segundo lugar, la conciencia de los médicos sobre las tecnologías involucradas no suele estar a la altura. El estudio encontró que solo el 55% de los médicos encuestados sienten que reciben la capacitación adecuada sobre cómo usar la tecnología médica.

Como señala el CTO de GE Healthcare, Taha Kass-Hout, un enfoque reflexivo basado en datos, donde se hacen esfuerzos para garantizar la calidad y la transparencia de los datos, es la clave para generar confianza entre los médicos que están indecisos sobre la tecnología de IA.

"Prestamos especial atención al origen de los conjuntos de datos y las características de la población muestreada", dijo Kass-Hout a VentureBeat. "También evaluamos los algoritmos que clasifican y organizan los datos y observamos la formulación de IA en sí y los comentarios de los médicos al actualizar estos algoritmos".

Para poner las cosas en marcha, dijo el CTO, las empresas deben impulsar programas de capacitación/educación en los que los médicos reciban orientación sobre todo lo relacionado con la IA, desde cómo funciona hasta cómo puede mejorar su trabajo.

"Como industria, necesitamos que los médicos comprendan dónde y cómo usarlo y cuándo se puede confiar plenamente en él en lugar de apoyarse en otras herramientas y experiencia humana", dijo Kass-Hout. "Me refiero a esto como 'romper la caja negra de la IA' para ayudar a los médicos a comprender qué hay en el modelo de IA".

Esto incluye los datos que comprende: edad, sexo, resultados de laboratorio, monitoreo remoto, historial médico, variante genética o biomarcador, progresión de la lesión en imágenes posteriores, para que los médicos puedan comprender mejor qué está influyendo en la salida de la IA.

"La transparencia sobre lo que influye en el modelo y cómo se puede ajustar con un ciclo de retroalimentación constante a lo largo del tiempo es fundamental para generar confianza en la tecnología de IA entre los médicos", señaló.

A medida que los sistemas de atención médica de todo el mundo se enfrentan a presiones extremas, los médicos se están agotando y están considerando abandonar la industria. De hecho, según la Organización Mundial de la Salud, podría haber una escasez de 10 millones de trabajadores de la salud para 2030, cuando 1.400 millones de personas tendrán 60 años o más.

En tales escenarios, los sistemas impulsados ​​por IA podrían entrar y eliminar las tareas repetitivas de bajo nivel para ayudar a los trabajadores a concentrarse únicamente en la atención de los pacientes, dijo Kass-Hout.

"Hay lugares donde la tecnología puede ayudar a reducir las tareas administrativas, asignar mejor los recursos y reducir el agotamiento", dijo.

El Command Center de GE HealthCare es un gran ejemplo de esto, dijo. La plataforma está ayudando a los hospitales a utilizar datos de utilización en tiempo real para asignar mejor los recursos. "Con la tecnología de IA, los hospitales pueden redirigir los servicios ambulatorios para llevar a los pacientes a instalaciones con menor utilización, lo que ayuda a reducir el agotamiento", dijo Kass-Hout.

En otro ejemplo, Hyro, una empresa que proporciona asistentes de IA conversacionales plug-and-play para la industria de la salud, está automatizando tareas como el registro de pacientes, el enrutamiento, la programación, la emisión de boletos del servicio de asistencia técnica de TI y el reabastecimiento de recetas, que constituyen aproximadamente el 60-70% de las llamadas entrantes. y mensajes en los sistemas de salud.

"Si bien todavía estamos en las primeras etapas para ver el verdadero impacto de estas tecnologías, con la supervisión humana adecuada, la IA puede ayudar a reducir la carga de la consulta y el análisis de datos en los médicos para que puedan concentrarse en lo que realmente importa: mejorar la atención del paciente. resultados", anotó Kass-Hout.

La misión de VentureBeat es ser una plaza pública digital para que los responsables de la toma de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubre nuestras sesiones informativas.