Autor(es): Abid Ali Fareedi, Ahmad Ghazawneh, Magnus Bergquist
Año: 2023
Referencia bibliográfica:
Fareedi, A. A., Ghazawneh, A., & Bergquist, M. (2023). Value Added Conversational AI and Digital Health: An Ontology-Driven Approach. Proceedings of the 57th Hawaii International Conference on System Sciences, 1-15.
Categoría asignada: Manejo de datos
Resumen:
El artículo Value Added Conversational AI and Digital Health: An Ontology-Driven Approach, escrito por Abid Ali Fareedi, Ahmad Ghazawneh y Magnus Bergquist, explora cómo los asistentes conversacionales (CAs) basados en inteligencia artificial (IA) pueden mejorar los flujos de información en el sector de la salud mediante el uso de modelos ontológicos. Este enfoque, dirigido a hospitales y departamentos de emergencia, tiene como objetivo principal reducir los tiempos de espera de los pacientes y mejorar la experiencia en la atención médica a través de un sistema que optimiza los procesos de gestión de información en las organizaciones sanitarias.
Los autores comienzan reconociendo la creciente importancia de la IA en el sector sanitario. Los asistentes conversacionales y robots sociales se han convertido en herramientas clave para apoyar a los profesionales de la salud mediante la automatización de tareas repetitivas, la estructuración de datos y la provisión de soporte en la toma de decisiones. El artículo se centra particularmente en el uso de gráficos de conocimiento, alimentados por ontologías, para optimizar la interacción entre pacientes y máquinas, mejorando así el flujo de información en departamentos de emergencias pediátricas.
El estudio se basa en la metodología Design Thinking combinada con técnicas de modelado conceptual para desarrollar un sistema interactivo que facilite la comunicación entre pacientes y profesionales de la salud. Este enfoque híbrido, que incorpora elementos de las metodologías Methontology y Tove, permite construir modelos ontológicos que capturan el conocimiento contextual necesario para ofrecer respuestas precisas y útiles durante las interacciones conversacionales. La ontología desarrollada, denominada PEDology, se implementó en el departamento de emergencias pediátricas del Hospital Universitario Karolinska en Estocolmo, Suecia, como un caso de estudio para probar su efectividad.
El artículo describe cómo este modelo ontológico aborda problemas comunes en los departamentos de emergencia, como el hacinamiento, la falta de capacidad en camas y los largos tiempos de espera. Según los autores, un 70% del tiempo que pasan los pacientes en las salas de emergencia se debe a la ineficiencia en los procesos de flujo de información. Mediante la implementación de los asistentes conversacionales, los pacientes con necesidades menos urgentes pueden interactuar con el sistema automatizado y obtener respuestas precisas, lo que permite que el personal médico se enfoque en los casos más graves y urgentes.
Uno de los principales aportes de esta investigación es el desarrollo de un pipeline para la construcción de gráficos de conocimiento personalizados que integran el conocimiento contextual y médico necesario para responder de manera efectiva a las preguntas de los pacientes. Estos gráficos de conocimiento no solo permiten una mejor gestión de la información, sino que también garantizan la interoperabilidad entre diferentes sistemas de salud, como los registros médicos electrónicos (EHR) y los sistemas de soporte de decisiones (DSS). Esto asegura que los datos fluyan de manera fluida entre diferentes actores dentro del sistema sanitario.
A pesar de los beneficios evidentes, el artículo reconoce varios desafíos. La integración de estos sistemas en los flujos de trabajo clínicos existentes es compleja, ya que requiere cambios sustanciales en la manera en que los profesionales de la salud gestionan la información. Además, el uso de IA en la salud plantea preocupaciones éticas, como la privacidad de los datos y la posibilidad de que los asistentes conversacionales generen respuestas incorrectas o incompletas debido a limitaciones en los datos de entrenamiento. Los autores sugieren que, para mitigar estos riesgos, es crucial desarrollar regulaciones adecuadas y mecanismos de supervisión humana.
En conclusión, este trabajo ofrece una contribución significativa al campo de la salud digital al proponer un enfoque basado en ontologías para mejorar la gestión de datos en los hospitales. Los asistentes conversacionales, impulsados por gráficos de conocimiento personalizados, tienen el potencial de transformar la manera en que los hospitales gestionan los flujos de información, optimizando tanto los tiempos de espera como la calidad de la atención médica. El estudio demuestra que, aunque existen desafíos técnicos y éticos por superar, la IA puede desempeñar un papel crucial en el futuro de la salud conectada y automatizada.
