Inteligencia Artificial y Seguridad del Paciente
La inteligencia artificial (IA) en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances recientes en ciencias de la computación e informática, la inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la atención médica moderna. Los algoritmos y otras aplicaciones se utilizan para ayudar a los profesionales médicos en entornos clínicos y en investigaciones en curso.
Imagen generada con IA
Hemos pedido a ChatGPT versión 4.0 que genere una imagen con matices pictóricos de abstracción del siglo XXI y elementos navideños tradicionales
Ante el reto y el desafío al que nos enfrenta la IA, tanto como sociedad, profesionales, ciudadanos y/o pacientes, FIDISP consciente de esta realidad y buscando siempre soluciones y sinergias ante los cambios de paradigma en Seguridad del Paciente ha redactado las recomendaciones que adjuntamos a continuación.
Recomendaciones FIDISP
Este documento se ha realizado en base a aportaciones propias del grupo de trabajo de IA en Seguridad del Paciente de FIDISP, de recomendaciones establecidas por la IA en ChatGPT versión 4.0 y por las de la publicación del Lucian Leape Institute. Patient Safety and Artificial Intelligence: Opportunities and Challenges for Care Delivery. Boston: Institute for Healthcare Improvement; 2024.
Para los profesionales sanitarios no directivos, la IA puede ser una herramienta poderosa para mejorar la seguridad del paciente y optimizar la calidad del cuidado. Desde FIDISP hemos elaborado unas recomendaciones prácticas para integrar la IA de manera efectiva en su labor cotidiana son:
- Capacitarse en Competencias Digitales y en el Uso de IA: Aprovechar las oportunidades de formación sobre IA para comprender mejor cómo se aplican estas tecnologías en su área. Estar bien capacitado permite sacar el máximo provecho de estas herramientas y mejorar la precisión en el trabajo clínico diario. No obstante, los profesionales se deben continuar formando en competencias básicas inherentes a su profesión, así como ejercerlas para evitar una posible dependencia de la IA que pueden afectar negativamente a la capacitación clínica.
- Aplicar IA en el Seguimiento de Signos Vitales y Riesgos: Utilizar los sistemas de IA para la monitorización en tiempo real de los pacientes (por ejemplo, en el uso de los medicamentos, las transiciones asistenciales y en áreas como la UCI o en cuidados crónicos) puede ayudar a detectar signos tempranos de deterioro o complicaciones, facilitando una intervención rápida y efectiva.
- Participar en la Evaluación y Retroalimentación de los Sistemas de IA para lograr una mejora continua: Colaborar proporcionando retroalimentación sobre el funcionamiento y precisión de los sistemas de IA, señalando áreas de mejora o reportando errores. La participación en la evaluación permite que los sistemas se ajusten y se adapten mejor a las necesidades de los pacientes. Para ello es imprescindible fomentar la investigación en IA aplicada a la salud en general y a la atención sanitaria en concreto.
- Priorizar la Privacidad y Ética de los Datos del Paciente: Tener siempre en cuenta la privacidad de los datos de los pacientes cuando se utiliza IA, y seguir los protocolos éticos y de confidencialidad establecidos. Esto contribuye a la confianza de los pacientes en el uso de estas tecnologías.
- Integrar la IA en la Toma de Decisiones Diaria de Manera Equilibrada: La IA es una herramienta de apoyo, no un reemplazo del juicio clínico. Hoy en día, la IA aún no han alcanzado el nivel de madurez y precisión necesario para funcionar independientemente de los clínicos. Es importante evaluar las recomendaciones de IA con criterio clínico, corroborando los resultados y tomando decisiones basadas en la evidencia científica existente y el contexto específico del paciente. Los médicos, en colaboración con los pacientes, deben seguir siendo los responsables finales de la toma de decisiones.
- Utilizar la IA para Mejorar la Precisión en el Diagnóstico: Al detectar patrones en imágenes médicas, análisis de laboratorio o datos clínicos, la IA puede ayudar a reducir el riesgo de diagnósticos incorrectos. Es recomendable aprovechar estos sistemas para validar o ampliar la visión diagnóstica.
- Adoptar la IA como Herramienta de Aprendizaje Continuo: Los sistemas de IA pueden ofrecer acceso a nuevos estudios y guías basados en los datos de los pacientes y las prácticas clínicas actuales, facilitando el aprendizaje continuo y la actualización de conocimientos en áreas específicas de la práctica.
- Compartir Experiencias y Buenas Prácticas con Colegas: Los profesionales de la salud pueden beneficiarse mutuamente compartiendo casos de éxito y desafíos que enfrentaron al utilizar IA. Esto genera una cultura colaborativa y de aprendizaje donde todos pueden aprovechar mejor estas tecnologías.
- Reinvertir el tiempo ahorrado en mejorar la atención al paciente: la aplicación de las herramientas basadas en IA en determinados campos (por ejemplo, el administrativo) son una oportunidad para reducir la carga de trabajo de los profesionales lo que contribuye también a reducir el agotamiento y mejorar su bienestar, condiciones que afectan positivamente a la seguridad del profesional y del paciente. El logro de estas condiciones debe prevalecer al puro ahorro de dinero al sistema o a la reasignación de actividades que puedan conducir a una nueva situación de sobrecarga.
Los contenidos de esta sección, Arte y Seguridad, están elaborados por Elena Gómez Felipe y son propiedad intelectual de FIDISP ©.
