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 enfocamos en la intersección de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa), los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) y la Mejora de la Calidad (QI). El profesorado del IHI, Gareth S. Kantor, MD, y la investigadora asociada principal Marina Renton, MPhil, facilitaron recientemente un seminario web que generó una rica discusión con los participantes. Hemos capturado conclusiones clave de estos intercambios a continuación.

Nota: Utilizamos una herramienta de IA generativa para ayudar a redactar esta publicación. Comenzamos resumiendo las preguntas clave planteadas durante la discusión y nuestras respuestas. Enviamos esta información e instruimos (o solicitamos) a la herramienta una publicación de blog con un estilo "conversacional" y "atractivo". Finalmente, editamos el resultado para mayor claridad, tono, precisión y dicción mejorada.

Aprender más sobre la IA

• Prepare la fuerza laboral para la IA . Los profesionales de la salud y los estudiantes deben prepararse para utilizar herramientas de inteligencia artificial en el lugar de trabajo. ¿La clave? Profundice en los conceptos básicos de la ingeniería rápida y aproveche recursos gratuitos como Coursera para comprender las aplicaciones prácticas de la IA. A medida que la IA remodela tareas tradicionales como el análisis de datos, la visualización de datos, el análisis de procesos y la generación de ideas de cambio, fomentar 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 de sugerir debates estructurados y analizar información, también emerge como un aliado en la construcción de estas competencias.
• Manténgase informado en medio de la avalancha de IA . El panorama de la IA es dinámico y diariamente se producen nuevos desarrollos. No respaldamos recursos específicos, pero los podcasts de interés general (como Everyday AI o The AI ​​Breakdown ), revistas de enfoque especial 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 inteligencia artificial 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 internamente. Se necesitan algunas habilidades de programación para implementar estas opciones de código abierto.
• No asuma el cumplimiento de HIPAA cuando utilice IA generativa . Tecnologías como ChatGPT no son inherentemente compatibles con HIPAA, pero el uso de acuerdos comerciales adecuados puede lograr el cumplimiento, como se destaca en un artículo reciente del HIPAA Journal .

Idioma e 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 solicitando la herramienta en su idioma principal. No es necesario ningún cambio de configuración de idioma por separado para la mayoría de las herramientas de IA generativa.

Casos de uso de atención médica más amplios

• Considere la IA como un catalizador potencial para la alegría en el trabajo . Las organizaciones están aprovechando la IA para optimizar la toma de notas y el mantenimiento de registros médicos, mejorando la satisfacción en el lugar de trabajo. Muchas herramientas (como Abridge, Nabla y DAX) ejemplifican esta tendencia y ofrecen acelerar el desempeño de tareas mundanas pero esenciales y tal vez reducir el agotamiento.
• Obtenga más información sobre la navegación y la clasificación de pacientes . Instituciones como Johns Hopkins están explorando el potencial de navegación de pacientes de la IA, prometiendo un futuro en el que sea común utilizar la IA para procesos críticos de atención médica, como ayudar con la clasificación 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 los prejuicios . La IA se puede adaptar para identificar y abordar los prejuicios en la atención sanitaria. Al utilizar 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 sesgo implícito), es posible resaltar y mitigar el sesgo al utilizar 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 se diferencian en varios aspectos. Estos incluyen si demuestran transparencia y promueven la confianza con controles de precisión incorporados y mediante la identificación de fuentes de información. Identificar errores ayuda a prevenir la difusión de información falsa o engañosa. Al proporcionar información de atribución (por ejemplo, trabajos 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 sesgos.
• Sea consciente de los límites del conocimiento . Los LLM también varían en sus fechas límite de conocimientos. Así como los libros pueden tener varias ediciones, un límite de conocimiento es cuando se actualizó por última vez la información utilizada para entrenar el modelo. Por ejemplo, la fecha límite de conocimiento 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 disminuir la probabilidad de alucinaciones, las respuestas fabricadas que suenan plausibles pero falsas y que han recibido alguna 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 múltiples hojas de cálculo, lo que demuestra su versatilidad en el manejo de tareas complejas. Gemini de Google se está poniendo al día, permitiendo a los usuarios ingresar 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 sanitaria. El IHI seguirá brindando 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 ser parte de una conversación más amplia sobre IA y QI, 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 de IHI . Jeffrey Rakover, MPP, es director de Innovación y Diseño de IHI .

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