Aprendiendo juntos: preguntas y reflexiones sobre la inteligencia artificial y la mejora de la calidad
Por qué es importante
La IA tiene un papel potencialmente transformador que desempeñar en la atención sanitaria.
El Institute for Healthcare Improvement (IHI) se dedica a compartir lo que estamos aprendiendo mientras nos centramos en la intersección de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa), los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) y la Mejora de la Calidad (QI). El profesor del IHI Gareth S. Kantor, MD, y la asociada de investigación sénior Marina Renton, MPhil, facilitaron recientemente un seminario web que generó un rico debate con los participantes. Hemos capturado las conclusiones clave de estos intercambios a continuación.
Nota: Usamos una herramienta de inteligencia artificial generativa para ayudarnos a redactar esta publicación. Comenzamos resumiendo las preguntas clave que surgieron durante el debate y nuestras respuestas. Enviamos esta información y le pedimos a la herramienta que escribiera una publicación de blog con un estilo “conversacional” y “atractivo”. Finalmente, editamos el resultado para mejorar la claridad, el tono, la precisión y la dicción.
Más información sobre la IA
- Preparar a la fuerza laboral para la IA . Los profesionales y estudiantes de la salud deben prepararse para usar herramientas de IA en el lugar de trabajo. ¿La clave? Profundizar en los conceptos básicos de la ingeniería rápida y aprovechar recursos gratuitos como Coursera para comprender las aplicaciones prácticas de la IA. A medida que la IA redefine las tareas tradicionales como el análisis de datos, la visualización de datos, el análisis de procesos y la generación de ideas de cambio, el fomento de habilidades complementarias como el pensamiento estratégico, la escucha activa y el pensamiento de diseño se vuelve aún más vital. La IA generativa, con su capacidad para sugerir debates estructurados y analizar información, también surge como un aliado en el desarrollo de estas competencias.
- Manténgase informado en medio del diluvio de la IA . El panorama de la IA es dinámico y se producen nuevos avances a diario. No recomendamos recursos específicos, pero los podcasts de interés general (como Everyday AI o The AI Breakdown ), las revistas especializadas como NEJM AI y los principales medios de comunicación (como The New York Times y BBC News ) ofrecen información actualizada.
Datos y Privacidad
- Obtenga más información sobre la implementación de IA en organizaciones más pequeñas . Llama de Meta y una serie de otras herramientas de código abierto pueden facilitar el uso de herramientas de IA por parte de entidades más pequeñas a un costo potencialmente menor. El alojamiento interno, ya sea con estas u otras alternativas, puede ayudar a garantizar que los datos permanezcan seguros dentro de la empresa. Se necesitan algunas habilidades de programación para implementar estas opciones de código abierto.
- No asuma el cumplimiento de la HIPAA al utilizar la IA generativa . Las tecnologías como ChatGPT no cumplen por naturaleza con la HIPAA, pero el uso de acuerdos comerciales adecuados puede lograr el cumplimiento, como se destaca en un artículo reciente de la revista HIPAA .
El lenguaje y su impacto internacional
- Pruebe la versatilidad lingüística de la IA . ChatGPT y plataformas similares ofrecen interacciones multilingües, aunque el dominio varía según los datos de entrenamiento subyacentes. Puede comenzar indicando a la herramienta su idioma principal. No es necesario cambiar la configuración de idioma por separado para la mayoría de las herramientas de IA generativa.
Casos de uso más amplios de la atención sanitaria
- Consideremos la IA como un catalizador potencial para la alegría en el trabajo . Las organizaciones están aprovechando la IA para agilizar la toma de notas y el mantenimiento de registros médicos, lo que mejora la satisfacción en el lugar de trabajo. Muchas herramientas (como Abridge, Nabla y DAX) ejemplifican esta tendencia, ofreciendo acelerar el desempeño de tareas mundanas pero esenciales y tal vez reducir el agotamiento.
- Aprenda sobre la navegación y el triaje de pacientes . Instituciones como Johns Hopkins están explorando el potencial de la IA para la navegación de pacientes, prometiendo un futuro en el que sea común usar la IA para procesos críticos de atención médica, como ayudar con el triaje del departamento de emergencias y conectar a los pacientes con el entorno de atención ambulatoria más adecuado.
Coproducción y equidad
- Aprenda a utilizar la IA como herramienta contra el sesgo . La IA se puede adaptar para identificar y abordar el sesgo en la atención médica. Mediante el uso de indicaciones específicas (por ejemplo, decirle a una herramienta de IA generativa que es experta en equidad en la atención médica y que puede aplicar conceptos como el sesgo implícito), es posible resaltar y mitigar el sesgo cuando se utiliza la IA en encuentros clínicos y tareas de investigación. Pero los riesgos de sesgo están siempre presentes y no siempre son visibles.
Otras preguntas e inquietudes
- Busque transparencia en las respuestas de la IA . Los LLM difieren en varios aspectos. Estos incluyen si demuestran transparencia y promueven la confianza con controles de precisión integrados e identificando fuentes de información. Identificar errores ayuda a prevenir la propagación de información falsa o engañosa. Al proporcionar información de atribución (por ejemplo, artículos de investigación, artículos de noticias, etc.), los usuarios de LLM pueden evaluar la confiabilidad de la información. Esto también puede ayudar a identificar posibles fuentes de sesgo.
- Tenga en cuenta los puntos de corte de conocimientos . Los LLM también varían en sus fechas de corte de conocimientos. Así como los libros pueden tener múltiples ediciones, un punto de corte de conocimientos es cuándo se actualizó por última vez la información utilizada para entrenar el modelo. Por ejemplo, el punto de corte de conocimientos de ChatGPT-4 es abril de 2023. El uso de complementos de LLM que navegan por Internet (por ejemplo, el lector web de GPT-4) puede reducir la probabilidad de alucinaciones, las respuestas inventadas que parecen plausibles pero que han recibido cierta atención de los medios.
- Obtenga más información sobre el papel de la IA en el análisis de datos. Algunas herramientas, especialmente GPT-4, permiten analizar y manipular datos en varias hojas de cálculo, lo que demuestra su versatilidad para gestionar tareas complejas. Gemini de Google se está poniendo al día y permite a los usuarios introducir datos directamente para producir gráficos de ejecución, gráficos de control y otros análisis.
La IA tiene un papel potencialmente transformador que desempeñar en la atención médica. IHI seguirá ofreciendo oportunidades para el diálogo sobre las implicaciones, los desafíos y la trayectoria de la IA. Para obtener la información más reciente de IHI, desplácese hasta la parte inferior de esta página para suscribirse a nuestro boletín. Si está interesado en formar parte de una conversación más amplia sobre IA y mejora de la calidad, comuníquese con el director de Innovación y Diseño de IHI , Jeffrey Rakover, MPP, en IHI .
Pierre M. Barker, MD, MBChB, es el Director Científico del Institute for Healthcare Improvement del IHI. Gareth S. Kantor, MD, es consultor clínico de Insight Actuaries & Consultants. Marina Renton, MPhil, es investigadora asociada de Innovación y Diseño del IHI . Jeffrey Rakover, MPP, es director de Innovación y Diseño del IHI .
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