Médicos que toman decisiones de vida o muerte sobre trasplantes de órganos, Los tratamientos contra el cáncer o las cirugías cardíacas generalmente no piensan mucho en cómo la inteligencia artificial podría ayudarlos. Y así es como los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon dicen que las herramientas clínicas de IA deben diseñarse, para que los médicos no tengan que pensar en ellas.

Es posible que un cirujano nunca sienta la necesidad de pedirle consejo a una IA, mucho menos permitirle tomar una decisión clínica por ellos, dijo John Zimmerman, el Profesor de la Familia Tang de Inteligencia Artificial e Interacción Humano-Computadora en el Instituto de Interacción Humano-Computadora (HCII) de CMU. Pero una IA podría orientar las decisiones si estuviera integrada en las rutinas de toma de decisiones que ya utiliza el equipo clínico. proporcionando predicciones y evaluaciones generadas por IA como parte de la combinación general de información.

Zimmerman y sus colegas llaman a este enfoque "IA corriente".

"La idea es que la inteligencia artificial no debe ser notable en el sentido de que no tienes que pensar en ello y no se interpone, ", Dijo Zimmerman." La electricidad es completamente normal hasta que no la tienes ".

Qian Yang, un doctorado estudiante en el HCII, abordará cómo el enfoque de IA nada destacable guió el diseño de una herramienta de apoyo a la decisión clínica (DST) en CHI 2019, la Conferencia de la Asociación de Maquinaria de Computación sobre Factores Humanos en Sistemas de Computación, 4-9 de mayo en Glasgow, Escocia.

Yang, junto con Zimmerman y Aaron Steinfeld, profesor asociado de investigación en el HCII y el Robotics Institute, están trabajando con investigadores biomédicos en la Universidad de Cornell y el Instituto de Tecnologías del Lenguaje de CMU en un DST para ayudar a los médicos a evaluar a los pacientes cardíacos para el tratamiento con un dispositivo de asistencia ventricular (VAD). Esta bomba implantable ayuda a los corazones enfermos en pacientes que no pueden recibir trasplantes de corazón, pero muchos receptores mueren poco después del implante. El DST en desarrollo utiliza métodos de aprendizaje automático para analizar miles de casos y calcular la probabilidad de que una persona se beneficie.

Los DST se han desarrollado para ayudar a diagnosticar o planificar el tratamiento de una serie de afecciones médicas y procedimientos quirúrgicos. pero la mayoría no logran hacer la transición del laboratorio a la práctica clínica y caen en desuso.

"Todos asumen que sabes que necesitas ayuda, ", Dijo Zimmerman. A menudo se enfrentan a la resistencia de los médicos, muchos de los cuales piensan que no necesitan ayuda, o vea el DST como tecnología diseñada para reemplazarlos.

Yang utilizó los principios de IA Unremarkable para diseñar cómo el equipo clínico interactuaría con el DST para VAD. Estos equipos incluyen médicos de nivel medio, como enfermeras practicantes, trabajadores sociales y coordinadores de VAD, que usan computadoras de manera rutinaria; y cirujanos y cardiólogos, que valoran los consejos de sus colegas sobre el soporte informático.

El momento natural para incorporar los pronósticos del DST es durante las reuniones multidisciplinarias de evaluación de pacientes, Dijo Yang. Aunque los médicos toman la decisión final sobre cuándo o si implantar un DAV, todo el equipo suele estar presente en estas reuniones y se utilizan ordenadores.

Su diseño incorpora automáticamente los pronósticos DST en los portaobjetos preparados para cada paciente. En la mayoría de los casos, la información del horario de verano no será significativa, Steinfeld sugirió, pero para ciertos pacientes, o en ciertos puntos críticos para cada paciente, el DST puede proporcionar información que requiera atención.

Aunque el DST en sí todavía está en desarrollo, los investigadores probaron este diseño de interacción en tres hospitales que realizan cirugía de DAV, con diapositivas mejoradas con DST presentadas para pacientes simulados.

"A los niveles medios, al personal de apoyo, les encantó esto, "Yang dijo, porque mejoró sus aportes y les ayudó a ser más activos en la discusión. La reacción del médico fue menos entusiasta, reflejando el escepticismo sobre las PSD y la convicción de que era imposible evaluar totalmente la interacción sin un sistema en pleno funcionamiento y pacientes reales.

Pero Yang dijo que los médicos no mostraron la misma actitud defensiva y sentimientos acerca de ser reemplazados por tecnología típicamente asociada con las DST. También reconocieron que el DST podría informar sus decisiones.

"Los sistemas anteriores consistían en decirte qué hacer, ", Dijo Zimmerman." No estamos reemplazando el juicio humano. Estamos tratando de darles a los humanos habilidades inhumanas ".

"Y para hacer eso, debemos mantener el proceso de toma de decisiones humano, "Añadió Steinfeld.