CONTRA LAS CUERDAS
La Tecla
Redacción
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Serga.NET
La IA revoluciona los hospitales de EE.UU: avances en eficiencia y preocupaciones por errores
La integración de herramientas digitales en centros de salud avanza a gran velocidad
La inteligencia artificial está transformando la atención médica en los hospitales de Estados Unidos, impulsando mayor eficiencia operativa pero también generando importantes debates sobre riesgos y desafíos éticos. Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran los asistentes digitales que transcriben automáticamente consultas, generan resúmenes para historiales clínicos y sugieren recomendaciones de tratamiento.
Por ejemplo, en el Presbyterian Healthcare Services de Nuevo México, la herramienta GW RhythmX organiza información de pacientes complejos y propone soluciones inmediatas (como alternativas terapéuticas en casos de alergias o infecciones), reduciendo drásticamente el tiempo necesario para consultar especialistas.
Otros centros, como el Pittsburgh Trauma Medical Center y la Escuela de Medicina de Yale, emplean IA para automatizar notas clínicas, analizar datos de investigación cardiovascular y responder consultas médicas rápidas, aliviando la carga administrativa y combatiendo la escasez crónica de personal.
Estos sistemas permiten ahorros de tiempo, aunque modestos, de uno o dos minutos por consulta, y ayudan a los profesionales a enfocarse más en la interacción directa con los pacientes.
Sin embargo, los beneficios coexisten con serias preocupaciones. Los expertos advierten sobre posibles errores graves: en un caso documentado, un asistente de IA recomendó el alta temprana de un paciente oncológico que requería una estancia de un mes.
Por otro lado, se teme que la dependencia excesiva reduzca habilidades clínicas esenciales en situaciones críticas donde la IA resulta demasiado lenta y que impulse exigencias de mayor productividad sin mejoras salariales, agravando el agotamiento laboral. Además, fallos tecnológicos o ciberataques podrían dejar sin respaldo la pericia humana en momentos clave.
Especialistas como Murali Doraiswamy (Universidad de Duke) destacan que, si bien la IA mejora procesos, “no ahorra significativamente el tiempo en pijama” de los médicos, pero tiene potencial de avance si se diseña correctamente. Por su parte, Sudheesha Perera (Yale) enfatiza: “Cuando el paciente se deteriora rápidamente frente a tus ojos, necesitas tener el conocimiento claro. Una herramienta de inteligencia artificial es demasiado lenta en esos momentos”.
Por ejemplo, en el Presbyterian Healthcare Services de Nuevo México, la herramienta GW RhythmX organiza información de pacientes complejos y propone soluciones inmediatas (como alternativas terapéuticas en casos de alergias o infecciones), reduciendo drásticamente el tiempo necesario para consultar especialistas.
Otros centros, como el Pittsburgh Trauma Medical Center y la Escuela de Medicina de Yale, emplean IA para automatizar notas clínicas, analizar datos de investigación cardiovascular y responder consultas médicas rápidas, aliviando la carga administrativa y combatiendo la escasez crónica de personal.
Estos sistemas permiten ahorros de tiempo, aunque modestos, de uno o dos minutos por consulta, y ayudan a los profesionales a enfocarse más en la interacción directa con los pacientes.
Sin embargo, los beneficios coexisten con serias preocupaciones. Los expertos advierten sobre posibles errores graves: en un caso documentado, un asistente de IA recomendó el alta temprana de un paciente oncológico que requería una estancia de un mes.
Por otro lado, se teme que la dependencia excesiva reduzca habilidades clínicas esenciales en situaciones críticas donde la IA resulta demasiado lenta y que impulse exigencias de mayor productividad sin mejoras salariales, agravando el agotamiento laboral. Además, fallos tecnológicos o ciberataques podrían dejar sin respaldo la pericia humana en momentos clave.
Especialistas como Murali Doraiswamy (Universidad de Duke) destacan que, si bien la IA mejora procesos, “no ahorra significativamente el tiempo en pijama” de los médicos, pero tiene potencial de avance si se diseña correctamente. Por su parte, Sudheesha Perera (Yale) enfatiza: “Cuando el paciente se deteriora rápidamente frente a tus ojos, necesitas tener el conocimiento claro. Una herramienta de inteligencia artificial es demasiado lenta en esos momentos”.