Sistema basado en IA recomienda tratamientos clínicos para pacientes con sepsis en UCI

En una unidad de cuidados intensivos (UCI), los médicos deben tomar decisiones complejas de manera rápida y precisa, monitoreando constantemente a los pacientes en estado crítico o inestables. Los investigadores ahora han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para ayudar a los médicos a tomar decisiones dentro de la UCI.

Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (Pittsburgh, PA, EUA) colaboraron con médicos y otros investigadores para explorar si la IA podría ayudar en la toma de decisiones y si los médicos confiarían en tal apoyo. El equipo proporcionó a 24 médicos de la UCI acceso a una herramienta basada en IA diseñada para ayudar en la toma de decisiones y encontró que la mayoría integraba la asistencia en algunas de sus decisiones. Usando el modelo clínico de IA de 2018, desarrollaron una interfaz interactiva de soporte de decisiones clínicas (CDS), llamada AI Clinician Explorer, que ofrece recomendaciones para tratar la sepsis. El modelo se entrenó en un conjunto de datos de más de 18.000 pacientes que cumplieron con los criterios de diagnóstico estándar para la sepsis durante sus estadías en la UCI. El sistema permite a los expertos clínicos filtrar y buscar pacientes en el conjunto de datos, visualizar sus trayectorias de enfermedades y comparar las predicciones del modelo con las decisiones reales de tratamiento al lado de la cama.

El equipo realizó un estudio de pensamiento en voz alta con 24 médicos de la UCI con experiencia en el tratamiento de la sepsis, y les pidió que usaran una interfaz simplificada de AI Clinician Explorer para evaluar y tomar decisiones de tratamiento para cuatro casos de pacientes simulados. El equipo observó cuatro comportamientos comunes entre los médicos: ignorar, confiar, considerar y negociar. El grupo "ignorar" hizo caso omiso de la influencia de la IA, mientras que el grupo "confiar" aceptó consistentemente al menos parte de la entrada de la IA. El grupo de "considerar" contempló la recomendación de la IA antes de aceptarla o rechazarla. La mayoría de los participantes pertenecían al grupo de "negociar", aceptando aspectos individuales de las recomendaciones en al menos una decisión, pero no toda.

El equipo encontró los resultados sorprendentes y obtuvo información sobre cómo mejorar AI Clinician Explorer. Los médicos expresaron su preocupación por la falta de acceso de la IA a datos más holísticos, como la apariencia general del paciente, y se mostraron escépticos cuando la IA hizo recomendaciones contrarias a su entrenamiento. La investigación tiene como objetivo no reemplazar ni replicar la toma de decisiones de los médicos, sino utilizar la IA para revelar patrones que pueden haberse pasado por alto previamente en los resultados de los pacientes.

"Parece que los médicos están entusiasmados con el potencial de la IA para ayudarlos, pero posiblemente no estén familiarizados con la forma como estas herramientas de IA funcionarían. Por lo tanto, es realmente interesante acercarles estos sistemas", dijo Venkatesh Sivaraman, Ph.D. estudiante del HCII y miembro del equipo de investigación. "Hay muchas enfermedades, como la sepsis, que pueden presentarse de manera muy diferente para cada paciente, y el mejor curso de acción puede ser diferente dependiendo de eso. Es imposible que cualquier ser humano acumule todo ese conocimiento para saber cómo hacer las cosas mejor en cada situación. Entonces, tal vez la IA pueda empujarlos en una dirección que no habían considerado o ayudarlos a validar lo que consideran el mejor curso de acción".

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