La utilización de la inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica ha aumentado y es evidentemente contribuyendo a mejorar la precisión diagnóstica, optimizar la planificación del tratamiento, y Mejora de los resultados de los pacientes. La rápida evolución de la IA, especialmente la IA generativa y grande Los modelos lingüísticos (LLM) han reavivado las discusiones sobre su impacto potencial en el industria de la salud, particularmente con respecto al papel de los proveedores de atención médica. Acerca de preguntas, «¿puede la IA reemplazar a los médicos?» y «¿los médicos que usan IA reemplazarán a los que usan IA? ¿No lo están usando?» se han hecho eco. Para arrojar luz sobre este debate, este artículo se centra en enfatizando el papel aumentativo de la IA en la atención médica, subrayando que la IA tiene como objetivo complementar, en lugar de reemplazar, a los médicos y proveedores de atención médica. Lo fundamental La solución surge con la colaboración humano-IA, que combina las fortalezas cognitivas de proveedores de atención médica con las capacidades analíticas de la IA. Un human-in-the-loop (HITL) El enfoque garantiza que los sistemas de IA sean guiados, comunicados y supervisados por humanos experiencia, manteniendo así la seguridad y la calidad en los servicios de atención médica. Por último, el la adopción puede forjarse aún más mediante el proceso organizativo informado por el enfoque HITL para mejorar los equipos multidisciplinarios en el circuito. La IA puede crear un cambio de paradigma en atención médica complementando y mejorando las habilidades de los proveedores de atención médica, en última instancia. Lo que conduce a una mejor calidad del servicio, resultados para los pacientes y una atención médica más eficiente sistema.
Los avances en inteligencia artificial (IA) han proporcionado una gran cantidad de oportunidades. para la práctica clínica y la asistencia sanitaria. Modelos de lenguaje grandes (LLM), como BERT, GPT y La MDA ha experimentado un crecimiento exponencial, y algunos ahora contienen más de un billón de parámetros. Este crecimiento en las capacidades de IA permite una integración perfecta entre diferentes tipos de datos y ha dado lugar a aplicaciones multimodales en diversos dominios, incluida la medicina. La evidencia muestra que la IA tiene el potencial de mejorar la prestación de atención médica al mejorar Precisión diagnóstica, optimización de la planificación del tratamiento y mejora del paciente Resultados. Con los recientes desarrollos en IA, específicamente LLM e IA generativa (por ejemplo, DALL-E, GPT-4 a través de ChatGPT), reevaluamos los beneficios y las oportunidades que presenta la IA para estar un paso más cerca de un general artificial inteligencia (AGI, IA con capacidades cognitivas humanas). La evidencia actual mostró capacidades LLM con conocimiento y apoyo médico. El GatorTron de la Universidad de Florida, un 8.9 mil millones parámetro LLM, es uno de los primeros modelos de fundamentos médicos desarrollados por un académico de salud sistema y datos médicos. Está diseñado para mejorar cinco tareas clínicas de procesamiento del lenguaje natural, como Respuesta a preguntas médicas y extracción de relaciones médicas. LLM mostró además la capacidad de El conocimiento médico, como modelo de IA logró una tasa de precisión del 79,5% en el Royal College del Reino Unido de examen radiológico en comparación con el 84,8% de los radiólogos humanos. Recientemente, los LLM (PaLM, GPT) demostraron sus capacidades para los Estados Unidos Examen de licencia médica y varias otras tareas médicas de respuesta a preguntas, mostrando el potencial de la IA en medicina.
El aumento de las capacidades también se extendió con respecto a las conversaciones. Estos incluyen la IA y el problema de alineación, e implementaciones éticas e imparciales. Recientemente, ha habido un movimiento hacia instar a una «pausa» en el desarrollo de la IA, para abordar estas preocupaciones, así como para investigar las implicaciones sociales, para construir marcos sólidos, gobernanza y mecanismos de control. Entre todos, la noción de «AI tomando sobre trabajos humanos», ya que logra resultados y rendimiento altamente precisos al completar tareas humanas, ha sido una de las preocupaciones emergentes. En línea con eso, en el ámbito de la salud, la pregunta se ha hecho eco: ¿Puede la IA reemplazar a los médicos? («médicos» se refiere a Proveedores de atención médica en este artículo, incluidos médicos, enfermeras y otros proveedores de atención médica proveedores), o servirán como herramientas invaluables que complementan y apoyan ¿ellos?
IA para reemplazar a los médicos
A pesar de que la idea es intrigante, fundamentalmente, la IA no está pensada (diseñada y desarrollada) para reemplazar a los médicos, pero capaces de reutilizar roles y mejorar la eficiencia, como lo demuestra Escribas digitales impulsados por LLM y herramientas de resumen de conversaciones. Si damos un paso atrás y observamos las aplicaciones actuales en la práctica clínica, la IA ya ha ha sido parte integral de los servicios de salud, sin reemplazar a los médicos. Por ejemplo, asistido por IA sistemas de apoyo a la toma de decisiones con ultrasonido o máquinas de resonancia magnética para ayudar al diagnóstico, o mejorar el reconocimiento de voz en dispositivos de dictado para mantener notas de radiología. Sin embargo, los desarrollos recientes en IA son muy complejos, evolucionan rápidamente y abrumadoramente positivo, como se ve en la mayor precisión de los LLM al completar tareas, alto comprensión del lenguaje y respuestas conversacionales similares a las humanas, lo que nos lleva a cuestionar sus valor y contribución a la práctica.
IA para colaborar con los médicos
Al reutilizar (no reemplazar) los roles, la IA puede contribuir a una Sistema de salud optimizado. ¿Significa eso que los médicos que usan IA reemplazan a los que no usándolo? Esta declaración ha sido muy popular recientemente contra la «IA» reemplazando al argumento de los médicos». La afirmación es verdadera en su esencia. Una decisión de un médico asistido por IA podría ser más preciso (y oportuno) que sin IA, como minimizar el riesgo para los pacientes y mejorar el proceso de toma de decisiones, la calidad de servicio y eficiencia. Sin embargo, una forma factible de permitir el «uso» de la IA pasa por la «colaboración». Siguiendo los principios de colaboración humano-en-el-bucle y humano-IA, una estructura para utilizar se puede establecer el potencial de la IA. Enfoque Human-in-the-Loop (HITL) enfatiza una asociación de colaboración entre la IA y la experiencia humana para optimizar los resultados. A través de la toma de decisiones colaborativa, la IA ofrece información y las personas aprovechan su conocimiento para el juicio final, estableciendo supervisión y control de calidad para validar la IA predicciones, reduciendo posibles errores o sesgos. La colaboración nutre continuamente aprendizaje y mejora a medida que ambas partes aprenden unas de otras. Esto contribuye aún más a Confianza y aceptación. Las prácticas éticas son importantes para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas y explicabilidad en las decisiones de IA. La retroalimentación humana mejora la adaptabilidad de la IA, permitiendo la IA para manejar casos complejos más allá de los datos de entrenamiento.
En el cuidado de la salud, HITL podría implementarse ya que los médicos capacitados podrían colaborar con la IA, supervisar, validar y guiar el proceso, interpretar los resultados de la IA y proporcionar retroalimentación a mejorar la capacidad y la precisión de la IA. Un estudio reciente mostró que la IA podría mejorar el precisión del diagnóstico y las decisiones clínicas cuando se combina con la evaluación experta en humanos, enfatizando la naturaleza colaborativa de la IA y los médicos. Esta colaboración puede contribuir aún más a una propuesta de valor a menudo supervisada. para abordar las disparidades. La IA tiene un mayor valor para actuar como una herramienta complementaria, o mecanismo de aumento de conocimientos, para llenar las lagunas, particularmente en entornos de bajos recursos, como las zonas rurales o los países subdesarrollados para mejorar el diagnóstico, el paciente comunicación y educación, y reducción de las barreras lingüísticas.
Sin embargo, tales mecanismos de colaboración y apoyo a la toma de decisiones de IA están disponibles a través del adopción de organizaciones en lugar de basarse únicamente en elecciones personales en el cuidado de la salud Configuración.
La IA será adoptada por las organizaciones sanitarias
La adopción de la IA está impulsada por las decisiones de la organización, la necesidad y la preparación. Por lo tanto, la pregunta final es: ¿lo harán las organizaciones de atención médica ¿Adoptar con éxito la IA?
Las organizaciones de atención médica (por ejemplo, hospitales y clínicas) son responsables de proporcionar IA herramientas que han sido sometidas a una rigurosa evaluación y validación para garantizar la seguridad y efectividad para la práctica clínica (p. ej., aprobación de la FDA y directrices de la FTC). Además de eso, los equipos legales, de infraestructura, privacidad y seguridad Necesidad de revisar las políticas y protocolos de la organización para garantizar el cumplimiento, incluido el estado y leyes y regulaciones federales, con un enfoque específico en la información personal de salud Protocolos de intercambio, responsabilidad, responsabilidad, reembolso de servicios y clínica flujos de trabajo. Paralelamente, hay un Necesidad de desarrollar planes de estudio y métodos educativos para capacitar a los médicos en los fundamentos de IA, uso efectivo en la práctica y prestación de atención médica respaldada por IA.
El proceso organizativo puede ser informado por el enfoque HITL para mejorar el Equipo multidisciplinar en el circuito. Permitir la colaboración entre humanos e IA y la inclusión de la retroalimentación y el control humanos puede forjar la asociación, disminuyendo la falsa percepción de «IA como reemplazo» (Figura 1).
Consideraciones para la adopción de IA en una organización de atención médica.
- 1. Establecer equipos multidisciplinarios (clínica, investigación, sistemas de información, operación, gestión y administración, defensor del paciente y de la comunidad) para explorar y evaluar soluciones de IA colaborativas rentables e impactantes y establecer protocolos HITL. Esto requiere colaboración e intercambio de conocimientos entre miembros del equipo para anticipar la utilidad y los resultados esperados.
- 2. Priorizar la clínica procesos, flujos de trabajo operativos y prácticas para el soporte de IA que necesitan mejoras y el aprovechamiento de la colaboración de IA, como tareas y procesos contribuyendo al agotamiento, tareas que conducen a la ineficiencia o bajo rendimiento, tareas para abordar las necesidades del paciente, la calidad del servicio y la satisfacción.
- 3. Involucrar grupos de múltiples partes interesadas, incluidos médicos, enfermeras, administradores y pacientes, en la identificación de la formación inclusiva esencial, las necesidades educativas y culturales transformación, y en la prueba de herramientas de IA para una colaboración efectiva antes Implementación a gran escala. Este enfoque asegura que las perspectivas de todos incluidos Las partes son comunicadas y consideradas en el desarrollo e implementación de Soluciones de IA.
- 4. Establecer métodos de evaluación rigurosos y evaluación marcos para IA, centrándose en la validación, verificación, utilidad y adopción. Requiere monitorear y probar la IA de forma controlada entorno y un entorno del mundo real con una gama de capacidades antes de expandirse a aplicaciones más amplias. Esto permitirá a las organizaciones identificar problemas potenciales y reducir la riesgos, refinar los sistemas de IA, capacitar a colaboradores humanos y medir su impacto en Atención al paciente antes de una implementación extensa.
- 5. Revisar la organización políticas y protocolos para facilitar la adopción de la IA y abordar la ética y la legalidad preocupaciones, garantizar el cumplimiento, la privacidad y la seguridad, y elaborar estrategias para construir Confianza, acceso y gobernanza organizacional. Esto incluye el desarrollo directrices para la colaboración en IA y la práctica de la transparencia, la rendición de cuentas y Aplicabilidad para minimizar los riesgos y garantizar la seguridad del paciente.
- 6. Comprometerse con la ética, prácticas de IA inclusivas, equitativas, responsables y justas. Esto requiere centrarse en reducir la brecha digital entre las organizaciones sanitarias. Necesitamos garantizar el acceso equitativo a herramientas colaborativas de IA, capacitación y recursos entre hospitales, profesionales y comunidades mediante el desarrollo de asociaciones e iniciativas que promuevan el acceso inclusivo a la tecnología y Desarrollo de habilidades.
Conclusión
Los avances en IA son tranquilizadores, mostrando una promesa en la creación de un cambio de paradigma en Cuidado de la salud complementando y mejorando las habilidades de los médicos y proveedores de atención médica en lugar de reemplazarlos. Para aprovechar con éxito el poder de la IA, la atención médica Las organizaciones deben ser proactivas, especialmente ahora, donde la IA generativa y los LLM son altamente accesible pero aún necesita control y orientación. A medida que la IA se convierte en un componente esencial de la atención médica moderna, es vital que las organizaciones inviertan en lo necesario infraestructura, capacitación, recursos y asociaciones para apoyar su adopción exitosa y garantizar un acceso equitativo para todos.