Author(s): Farah Magrabi, David Lyell, Enrico Coiera
Year: 2023
Bibliographic Reference (APA format): Magrabi, F., Lyell, D., & Coiera, E. (2023). Automation in Contemporary Clinical Information Systems: A Survey of AI in Healthcare Settings. IMIA Yearbook of Medical Informatics, 115-126. https://doi.org/10.1055/s-0043-1768733
Assigned Category: Gestión de datos (Data management)
Resumen:
Este artículo examina el uso de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de información clínica contemporáneos, analizando su implementación en entornos de atención médica. Los autores revisaron estudios publicados entre enero de 2021 y diciembre de 2022, utilizando bases de datos académicas y literatura clave en informática médica. El objetivo principal fue documentar las áreas de aplicación clínica de la IA, las tareas que soporta y el nivel de autonomía de los sistemas.
Los resultados muestran que la mayoría de los sistemas de IA implementados en entornos clínicos actuales utilizan tecnologías de aprendizaje profundo y se integran en sistemas de información clínica existentes, como los registros médicos electrónicos (EHR) y sistemas de laboratorio (LIS). Estos sistemas se emplean predominantemente en el diagnóstico y el triaje, pero la mayoría son asistivos, lo que significa que requieren que los médicos confirmen o aprueben la información proporcionada por la IA.
En general, la IA en estos sistemas ha mostrado mejorar la toma de decisiones clínicas, sobre todo en áreas como la radiología, patología y oftalmología, donde el análisis intensivo de datos es clave. Los estudios revisados indican que estos sistemas pueden reducir la carga de trabajo de los médicos y mejorar la precisión en la toma de decisiones. Sin embargo, los autores subrayan la necesidad de realizar más investigaciones sobre los efectos a largo plazo de la automatización en el rendimiento humano, la seguridad del paciente y el impacto en los resultados clínicos.
El artículo también destaca la importancia de integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos, asegurando que estos sistemas sean fácilmente utilizables y adaptables al contexto sociotécnico de los hospitales. A pesar de los avances, los autores identifican desafíos, como la falta de estudios que aborden los factores éticos o sociales en el uso de la IA, como la equidad y la justicia algorítmica.
En conclusión, la IA está desempeñando un papel cada vez más importante en los sistemas de información clínica, y aunque la mayoría de los sistemas actuales son asistivos, se espera que la autonomía de los sistemas aumente con el tiempo. Esto plantea tanto oportunidades como desafíos en cuanto a la seguridad, la integración y la evaluación de sus efectos en la atención médica.
