A medida que la tecnología avanza, la IA está ganando popularidad rápidamente en diversas industrias y sectores.
Si bien la tecnología tiene muchas aplicaciones interesantes en el campo de la medicina, estamos empezando a ver los peligros que supone para los pacientes. El sesgo de automatización, la mala interpretación de instrucciones y los fallos del software pueden dar lugar a diagnósticos médicos erróneos, lo que impide que los pacientes reciban la atención que necesitan. Esto es lo que usted debe saber acerca de este desafío emergente.
¿Cómo se utiliza la IA en la medicina?
La tecnología de la Inteligencia Artificial (IA) tiene una amplia gama de aplicaciones en el campo de la medicina. Uno de los principales usos es la visión artificial, que consiste en interpretar y visualizar datos con algoritmos especiales. La IA puede analizar imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, para identificar enfermedades, seguir su evolución y ayudar a los radiólogos a realizar diagnósticos más precisos.
El análisis de series temporales es otra aplicación importante. Examina conjuntos de datos complejos a lo largo del tiempo para predecir eventos o tendencias futuras. Esto puede significar monitorear los signos vitales de los pacientes en tiempo real para predecir y prevenir eventos adversos o analizar la progresión de enfermedades como la diabetes y las afecciones cardíacas.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) también tiene varios usos en la medicina impulsada por la IA. El reconocimiento de voz puede emplearse para transcribir las conversaciones entre pacientes y doctores, lo que permite una documentación más eficiente y deja que los profesionales de la salud se centren más en el cuidado del paciente. Esta tecnología también puede habilitar comandos por voz en entornos quirúrgicos o asistir a pacientes con discapacidades físicas, mejorando la accesibilidad y la eficiencia.
La extracción de la información, también posible gracias al PLN, permite extraer información significativa de datos de textos no estructurados, como notas clínicas o artículos de investigación. Esto ayuda en la toma de decisiones clínicas, la clasificación de pacientes y la personalización de los planes de atención.
¿Cómo la IA puede provocar errores en el diagnóstico?
Aunque la IA tiene muchas aplicaciones potencialmente útiles, su uso puede dar lugar a diagnósticos erróneos, tales como:
- Sesgo de automatización: los profesionales de la salud podrían confiar excesivamente en las herramientas de diagnóstico basadas en la IA, asumiendo que estos sistemas son infalibles. Este sesgo puede llevar a ignorar otros signos o síntomas clínicos y, en consecuencia, a valoraciones erróneas. Un estudio revelador demostró que incluso los médicos experimentados asumían que la información que proporcionaba un sistema de IA sobre el resultado de una mamografía era precisa y llegaban a la misma conclusión, incluso cuando el sistema proporcionaba resultados inexactos.
- Sesgo de confirmación: por otro lado, los médicos podrían infrautilizar las capacidades predictivas de la IA para ir sobre la respuesta más segura. En un estudio realizado en la Universidad de Johns Hopkins, los investigadores descubrieron que los médicos utilizaban la IA principalmente en situaciones de “baja incertidumbre”, principalmente para confirmar lo que ya sabían, en lugar de utilizarla en situaciones de “alta incertidumbre”, en las que sus capacidades predictivas podrían complementar mejor la propia experiencia del médico. La razón, según descubrieron los investigadores, era el temor a la responsabilidad legal por parte de los médicos en estudios.
- Transmisión incorrecta de información por voz: los programas de reconocimiento de voz podrían transcribir de forma inexacta los historiales de los pacientes o las notas de los médicos, lo que daría lugar a información equivocada. Un sistema de reconocimiento de voz que transmita incorrectamente términos médicos o síntomas de los pacientes podría dar lugar a diagnósticos o planes de tratamiento inadecuados.
- Malinterpretaciones de palabras o imágenes por parte de la IA: los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden malinterpretar los matices del lenguaje humano, lo que da lugar a errores en el procesamiento de la información de los pacientes. Del mismo modo, los sistemas de visión artificial pueden analizar incorrectamente las imágenes médicas debido a sus limitaciones inherentes o a los sesgos en los datos de entrenamiento, lo que potencialmente lleva a diagnósticos incorrectos, según datos de Patient Safety Network.
- Errores de programación: con el tiempo, el software puede deteriorarse o quedar obsoleto, un fenómeno conocido como el “software rot”. El software de diagnóstico antiguo puede llevar a conclusiones erróneas basadas en información o metodologías obsoletas si no se actualiza periódicamente para reflejar los últimos conocimientos y algoritmos médicos.
- Fallos en la programación: los sistemas de IA son tan buenos como el código con el que funcionan. Los errores o fallos en la programación de las herramientas de diagnóstico de IA pueden introducir errores en el análisis de los datos médicos, lo que da lugar a diagnósticos incorrectos. Estos errores pueden deberse a descuidos durante la fase de desarrollo o a interacciones inesperadas entre diferentes partes del sistema de IA.
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