Autor(es): Weiyi Xie, Robyn Butcher
Año: 2023
Referencia bibliográfica:
Xie, W., & Butcher, R. (2023). Artificial Intelligence Decision Support Tools for End-of-Life Care Planning Conversations. Canadian Journal of Health Technologies, 3(12), 1-15.
Categoría asignada: Ética y regulación
Resumen:
El artículo Artificial Intelligence Decision Support Tools for End-of-Life Care Planning Conversations, de Weiyi Xie y Robyn Butcher, examina cómo las herramientas de soporte de decisiones basadas en inteligencia artificial (IA) pueden mejorar las conversaciones sobre planificación de cuidados al final de la vida. Estas conversaciones, cruciales para los pacientes con enfermedades terminales, a menudo se retrasan debido a la incertidumbre en los pronósticos y el sesgo optimista de los clínicos, lo que reduce los beneficios del cuidado paliativo.
El artículo describe el desarrollo y la implementación de intervenciones basadas en IA denominadas “nudges” o recordatorios, que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predecir la mortalidad a corto plazo y alertar a los médicos cuando los pacientes se acercan a los últimos meses de vida. Estas herramientas están integradas en los sistemas de registro electrónico de salud (EHR), y su objetivo es facilitar la identificación de pacientes que podrían beneficiarse de cuidados paliativos o planificación avanzada, como los pacientes con cáncer.
Una de las herramientas destacadas es el “nudge” desarrollado por Manz et al., diseñado para oncólogos en EE. UU. Este sistema genera una lista semanal de pacientes con alto riesgo de mortalidad en un plazo de 180 días, y envía alertas a los clínicos para iniciar conversaciones sobre enfermedades graves. El nudge también realiza comparaciones entre colegas sobre la cantidad de conversaciones realizadas en un periodo de tiempo, alentando a los médicos a participar en más discusiones de planificación al final de la vida.
Los autores explican que las intervenciones basadas en IA tienen el potencial de aumentar significativamente las conversaciones sobre planificación avanzada. Un estudio aleatorizado mostró un aumento en las tasas de conversaciones sobre enfermedades graves, del 1.3% al 4.4%, y una disminución en el uso de tratamientos agresivos al final de la vida. Sin embargo, la implementación generalizada de estas herramientas en Canadá aún no ha sido validada ni aprobada, y existen dudas sobre su aplicabilidad en otros contextos geográficos y de salud.
Entre las preocupaciones mencionadas se encuentra la falta de validación externa de los algoritmos utilizados, ya que estos se entrenan principalmente con datos locales de un solo sistema de salud. La generalización de estos modelos a diferentes poblaciones sigue siendo incierta, lo que podría limitar su eficacia en contextos más amplios. Además, se plantea la cuestión de cómo los clínicos responderán a las alertas de IA a lo largo del tiempo, ya que estudios previos sugieren que la “fatiga de alertas” podría reducir la efectividad de estos sistemas, especialmente en entornos clínicos con grandes volúmenes de pacientes.
Otra cuestión crítica es la aceptación por parte de los profesionales de la salud. Aunque algunos médicos ven estos sistemas como herramientas valiosas para validar sus estimaciones y apoyar decisiones difíciles, otros tienen preocupaciones sobre la precisión de los algoritmos y el riesgo de depender en exceso de ellos. Los autores también destacan la necesidad de capacitación adecuada para que los médicos utilicen estas herramientas de manera efectiva y realicen las conversaciones con sensibilidad, algo que muchas veces se percibe como una habilidad subdesarrollada.
El artículo concluye que, aunque las herramientas basadas en IA tienen un potencial significativo para mejorar la planificación de cuidados al final de la vida, se necesitan más investigaciones para validar su precisión en diferentes sistemas de salud y evaluar su impacto en poblaciones diversas. Además, el éxito de estas tecnologías dependerá de su integración adecuada en los flujos de trabajo clínicos y de la capacidad de los profesionales de la salud para equilibrar el uso de la IA con su propio juicio clínico.
En resumen, este trabajo proporciona una visión crítica sobre el futuro de las herramientas de soporte de decisiones basadas en IA en la planificación de cuidados al final de la vida, subrayando tanto sus beneficios como los desafíos que quedan por resolver antes de su adopción masiva en sistemas de salud más amplios.
