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May 24, 2024

¿Robot médico buscapersonas?

Al igual que un médico de familia que lo ha tratado durante años, los sistemas informáticos podrían, hipotéticamente, conocer el historial médico completo de un paciente. Una experiencia más común, por supuesto, es ver una nueva

Al igual que un médico de familia que lo ha tratado durante años, los sistemas informáticos podrían, hipotéticamente, conocer el historial médico completo de un paciente. Una experiencia más común, por supuesto, es consultar a un médico nuevo o a un especialista que sólo conoce sus últimas pruebas de laboratorio.

Pero a medida que crece el uso de la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones de salud, los proveedores de atención médica buscan formas de mejorar la experiencia de los pacientes con los médicos mecánicos. Y en algunas circunstancias, las máquinas pueden tener ventajas como proveedores médicos, según Joseph B. Walther, distinguido profesor de comunicación y catedrático presidencial de Tecnología y Sociedad Mark y Susan Bertelsen de UC Santa Barbara.

“'¿Quién realmente nos conoce mejor: una máquina que puede almacenar toda esta información, o un ser humano que nunca nos ha conocido antes o no ha desarrollado una relación con nosotros, y qué valoramos en una relación con un experto médico?' ”, preguntó Walther, también director del Centro de Tecnología y Sociedad de la Información de la UCSB. "Entonces esta investigación pregunta: ¿quién nos conoce mejor y quién nos gusta más?"

Respuesta: es complicado.

Walther e investigadores de Penn State colaboraron recientemente en un estudio en el que los participantes fueron asignados aleatoriamente para interactuar con un médico de IA, un médico asistido por IA o un médico humano. Cuando los pacientes creían que estaban charlando con médicos humanos, preferían que el médico se dirigiera a ellos por su nombre de pila. Pero cuando un médico artificial invocaba su nombre e historial médico, era menos probable que siguieran los consejos de salud generados por la IA.

De hecho, cuando la versión de máquina usaba el nombre de los pacientes y hacía referencia a su historial médico en la conversación, los participantes del estudio no solo eran menos propensos a seguir las órdenes del médico de IA, sino que también eran más propensos a considerar intrusivo un chatbot de salud de IA. Sin embargo, esperaban que los médicos humanos los diferenciaran de otros pacientes y era menos probable que cumplieran cuando un médico humano no recordaba su información.

Los hallazgos ofrecen más evidencia de que las máquinas caminan por una delgada línea cuando sirven como médicos, dijo S. Shyam Sundar, profesor James P. Jimirro de Efectos de los Medios en la Facultad de Comunicaciones Donald P. Bellisario y codirector del Laboratorio de Investigación de Efectos de los Medios en Estado de Pensilvania.

"Las máquinas no tienen la capacidad de sentir y experimentar, por lo que cuando preguntan a los pacientes cómo se sienten, en realidad son solo datos para ellos", dijo Sundar, también afiliado del Instituto de Ciencias Computacionales y de Datos (ICDS) de Penn State. en una historia de Matt Swayne de Penn State News. "Es posiblemente una de las razones por las que la gente en el pasado se había resistido a la IA médica".

El equipo diseñó cinco chatbots para el estudio de dos fases y reclutó a un total de 295 participantes para la primera fase; 223 regresaron para la segunda fase. En la primera parte del estudio, los participantes fueron asignados aleatoriamente para interactuar con un médico humano, un médico con IA o un médico asistido por IA.

En la fase dos, se asignó a los participantes a interactuar nuevamente con el mismo médico. Sin embargo, cuando el médico inició la conversación esta vez, identificó al participante por el nombre y recordó información de la última interacción, o volvió a preguntar cómo prefería el paciente que lo abordaran y repitió preguntas sobre su historial médico.

En ambas fases, los chatbots fueron programados para hacer ocho preguntas sobre los síntomas y comportamientos de COVID-19, y ofrecer diagnósticos y recomendaciones, explicó Jin Chen, estudiante de doctorado en comunicaciones masivas en Penn State y primer autor del artículo.

"Elegimos centrarnos en el COVID-19 porque fue un problema de salud importante durante el período del estudio", dijo Jin Chen.

Aceptando médicos de IA

A medida que los proveedores médicos buscan formas rentables de brindar una mejor atención, los servicios médicos de IA pueden ofrecer una alternativa. Sin embargo, los médicos de IA deben brindar atención y asesoramiento que los pacientes estén dispuestos a aceptar, según Cheng Chen, estudiante de doctorado en Penn State y coautor.

"Una de las razones por las que realizamos este estudio fue que leímos en la literatura muchos relatos de cómo las personas son reacias a aceptar la IA como médico", dijo Chen. “Simplemente no se sienten cómodos con la tecnología y no sienten que la IA reconozca su singularidad como paciente. Entonces pensamos que debido a que las máquinas pueden retener tanta información sobre una persona, pueden proporcionar individuación y resolver este problema de unicidad”.

Los hallazgos sugieren que esta estrategia puede resultar contraproducente. "Cuando un sistema de IA reconoce la singularidad de una persona, resulta intrusivo y refleja preocupaciones más amplias sobre la IA en la sociedad", dijo Sundar.

En un hallazgo desconcertante, alrededor del 78% de los participantes en la condición experimental afirmaron tener un médico humano y creían que estaban interactuando con un médico de IA, dijeron los investigadores. Una explicación provisional para este hallazgo, añadió Sundar, es que las personas pueden haberse acostumbrado más a las plataformas de salud en línea durante la pandemia y, por lo tanto, pueden haber esperado una interacción más rica.

En el futuro, los investigadores esperan más investigaciones sobre el papel que la autenticidad y la capacidad de las máquinas para realizar preguntas de ida y vuelta pueden desempeñar en el desarrollo de una mejor relación con los pacientes.

Los investigadores presentaron sus hallazgos en la Conferencia virtual ACM CHI 2021 sobre factores humanos en sistemas informáticos, la principal conferencia internacional para la investigación sobre la interacción persona-computadora.

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