La promesa de la inteligencia artificial en la atención médica ha sido un rayo de esperanza para mejorar los resultados de los pacientes y aliviar la presión sobre el personal médico sobrecargado: sin embargo, un nuevo estudio del Reino Unido reveló que implementar herramientas de IA en los hospitales de su Sistema Público de Salud (NHS) ha supuesto un desafío mucho mayor de lo previsto.
La investigación develó que el camino desde un concepto de IA hasta la realidad clínica está plagado de obstáculos, como problemas de gobernanza, falta de capacitación del personal y dificultades para integrar las nuevas tecnologías con los sistemas informáticos existentes del NHS.
Obstáculos humanos y tecnológicos para la adopción de la IA
El estudio identificó una serie de desafíos clave que ralentizaron la implementación de la IA en la atención médica en Reino Unido. Un problema importante fue la gran dificultad para involucrar al personal clínico, que ya lidia con cargas de trabajo extremadamente altas.
Muchos miembros del personal también carecían de un conocimiento fundamental de la nueva tecnología y expresaron cierto escepticismo sobre el uso de la IA en la atención médica.
Esto fue especialmente cierto para el personal de mayor jerarquía, que tenía inquietudes sobre la rendición de cuentas y la posibilidad de que la IA tomara decisiones sin supervisión humana.
Los desafíos tecnológicos fueron igualmente abrumadores. Las nuevas herramientas de IA debían integrarse en los antiguos y diversos sistemas informáticos del NHS, una tarea compleja que variaba de un hospital a otro.
La naturaleza técnica del proceso de adquisición también resultó ser un obstáculo, ya que algunos miembros del personal se vieron abrumados por el gran volumen de información detallada, lo que aumentaba la probabilidad de que se pasaran por alto detalles críticos.
El camino a seguir: mejores prácticas y recomendaciones
A pesar de los desafíos, el estudio también destacó varios factores que contribuyeron a una implementación más fluida.
La gestión dedicada del proyecto fue un factor clave para el éxito, al igual que el alto nivel de compromiso del personal hospitalario que lideró la implementación.
La investigación también reveló que el aprendizaje y los recursos compartidos entre las redes locales de diagnóstico por imagen, así como el sólido liderazgo del programa nacional, facilitaron el proceso.
En su conclusión, los investigadores señalaron que, si bien las herramientas de IA pueden brindar un valioso apoyo a los servicios de diagnóstico, «podrían no abordar las presiones actuales de los servicios de salud con la misma claridad que los responsables políticos esperan».
Recomendaciones
Los autores del estudio formularon varias recomendaciones para mejorar la futura implementación de la IA en la atención médica en Reino Unido.
Enfatizaron la necesidad de capacitación temprana y continua para el personal del NHS sobre cómo usar la IA de manera efectiva y segura, enfatizando que esta capacitación debe abordar las preocupaciones sobre la rendición de cuentas y la aportación clínica.
También sugirieron que la creación de una lista corta de posibles proveedores de IA, aprobada a nivel nacional, podría ayudar a agilizar el proceso de adquisición para cada fideicomiso hospitalario.
Información de Innovations Network / Redacción Noti AI
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