El
scoping review Artificial Intelligence Applications in Health Care Practice, llevado a cabo por la Universidad de Halmstad y el Instituto de Karolinska, ha estudiado el desarrollo e implementación de la Inteligencia Artificial (IA) en la práctica médica. El grupo de investigación recuperó 9.218 registros para detectar qué aplicaciones de inteligencia artificial se describen y cuales de sus procesos de implementación son discernibles.
Tras revisar la literatura, los autores destacaron que los países con ingresos más altos (71%) dedican una mayor cantidad de recursos para implementar la IA, sobre todo en herramientas que se trasladan a los proveedores de atención (56%). Esta tecnología está destinada, en su gran medida, a la atención clínica relacionada con los encuentros entre pacientes y proveedores. Más de la mitad de los sistemas de IA (53%) no poseen autonomía de acción, apoyándose en la toma de decisiones humanas.
Durante el estudio, se constató que el tipo más común de aplicación de IA utilizada fue la tecnología de automatización y optimización, reportada en el 71% de los sistemas implementados. El modelo de inteligencia artificial más común fue un modelo simbólico o basado en el conocimiento, informado en casi la mitad de los estudios revisados, seguido de modelos estadísticos. La tarea más comúnmente realizada fue el reconocimiento, seguida de la previsión.
Más de la mitad de los sistemas de IA (53%) no poseen autonomía de acción, apoyándose en la toma de decisiones humanas
Casi la mitad de los modelos de IA eran simbólicos o basados en el conocimiento. Usaron representaciones lógicas, reglas y ontologías generadas por humanos para inferir conclusiones y tener una mayor capacidad de explicación que los modelos que se basan en enfoques estadísticos o basados en datos puros. Sin embargo, es posible que no alcancen todo el potencial de la IA porque están limitados por el conocimiento codificado en ellos.
En cuanto al uso de esta tecnología, un poco más de la mitad de los estudios no proporcionaron una motivación clara para implementar un sistema de inteligencia artificial, que es un factor clave para la adopción exitosa de la IA en el cuidado de la salud. Los hallazgos de este estudio corroboran la incertidumbre de lo que debería considerarse IA y la noción de que nuestra comprensión de la implementación aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo.
El grupo de investigación concluyó que se necesita más investigación sobre los tipos más disruptivos de sistemas de IA que se implementan en la atención de rutina. Además, resulta interesante desarrollar más estudios sobre aspectos exclusivos de la implementación de IA en la atención médica, como generar confianza, abordar problemas de transparencia, desarrollar sistemas explicables y soluciones interpretables y abordar las preocupaciones éticas en torno a la privacidad y la protección de datos.
Referencia
OAD-ES-AMG-0001
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