La promesa de AI en la atención médica era un faro de esperanza para mejorar los resultados del paciente y reducir la presión sobre el personal médico con exceso de trabajo.
Sin embargo, una nueva encuesta del Reino Unido revela una realidad más complicada. Implementar herramientas de IA en los hospitales NHS es un desafío mucho mayor de lo que inicialmente esperaba.
El estudio, dirigido por investigadores del University College London (UCL), encontró que el viaje del concepto de IA a la realidad clínica plagada de problemas de gobernanza, falta de capacitación en el personal y obstáculos difíciles para integrar los sistemas de TI del NHS existentes con nuevas tecnologías.
Los hallazgos sirven como una importante oportunidad de aprendizaje para los responsables políticos, incluido el gobierno del Reino Unido. El gobierno del Reino Unido ha identificado la transformación digital y la IA como pilares clave del plan a largo plazo del NHS.
Programas pioneros y sus retrasos inesperados
La investigación, financiada por el Instituto Nacional de Salud y Terapia (NIHR), se centra en el programa NHS England, que se lanzó en 2023.
La iniciativa tiene como objetivo introducir herramientas de IA para ayudar a diagnosticar las afecciones del pecho, incluido el cáncer de pulmón, en 66 fideicomisos hospitalarios.
Basado en la financiación de £ 21 millones, la iniciativa fue diseñada para mejorar los servicios de diagnóstico priorizando casos clave para revisar los escaneos y marcar anomalías.
Estudios anteriores basados en el laboratorio sugirieron que la IA podría beneficiar significativamente los servicios de diagnóstico mejorando la precisión y la reducción de los errores, pero este nuevo estudio proporciona uno de los primeros análisis del mundo real de la implementación de la IA en entornos de salud.
El equipo liderado por UCL, que también incluye expertos de Nuffield Trust y la Universidad de Cambridge, profundizó en la adquisición y el despliegue temprano de estas herramientas de IA.
A través de entrevistas con el personal del hospital y los proveedores de IA, descubrieron tanto las trampas como las prácticas que ayudan a suavizar el proceso.
Los resultados mostraron que la implementación de herramientas de IA tardó mucho más de lo esperado.
Los contratos por sí solos se retrasaron de 4 a 10 meses, y 18 meses después del objetivo inicial de finalización en junio de 2025, un tercio de los fideicomisos hospitalarios (23 de 66) aún no había usado IA en la práctica clínica.
Obstáculos humanos y técnicos para la adopción de IA
Este estudio identificó muchos problemas importantes que ralentizan la implementación. El gran problema fue la extremadamente dificultades para atraer personal clínico que ya estaban trabajando en cargas de trabajo muy altas.
Muchos empleados también carecían de una comprensión básica de las nuevas tecnologías y expresaron cierto grado de escepticismo sobre el uso de IA en la atención médica.
Esto fue especialmente cierto para el personal más senior preocupado por la responsabilidad y la posibilidad de que la IA pudiera tomar decisiones sin supervisión humana.
Los desafíos técnicos fueron igualmente difíciles. Las nuevas herramientas de IA tuvieron que estar integradas en el envejecimiento y diversos sistemas de TI del NHS. Esta es una tarea compleja que difiere de un hospital a otro.
La naturaleza técnica del proceso de adquisición también ha demostrado ser un obstáculo. Algunos miembros del personal se han encontrado abrumado por la gran cantidad de información detallada, lo que aumenta la probabilidad de que se pasen por alto los detalles críticos.
Caminos futuros: mejores prácticas y recomendaciones
A pesar de los desafíos, este estudio destacó varios factores que contribuyen a una implementación más suave.
La gestión de proyectos dedicada fue un factor de éxito importante, así como un alto nivel de compromiso del personal del hospital que lidera la implementación.
Este estudio también encontró que el aprendizaje y los recursos compartidos entre las redes de imágenes locales, así como el fuerte liderazgo nacional del programa, pueden ayudar a impulsar el proceso.
En su conclusión, los investigadores dijeron que las herramientas de IA pueden proporcionar un valioso apoyo para los servicios de diagnóstico, pero «puede no ser fácil abordar las presiones actuales de los servicios de salud como los responsables políticos les gustaría».
Los autores de este estudio han creado varias recomendaciones importantes para mejorar el despliegue futuro de la IA en la atención médica.
Destacaron la necesidad de capacitación temprana y continua para el personal del NHS en formas de usar la IA de manera efectiva y segura, y enfatizaron que esta capacitación debe abordar las preocupaciones sobre la responsabilidad y la entrada clínica.
También sugirieron que crear una lista finalista de proveedores de IA potenciales aprobada a nivel nacional ayudaría a optimizar el proceso de adquisición para fideicomisos de hospitales individuales.
Próximos pasos en la investigación
Actualmente, los investigadores realizan más investigaciones para comprender cómo se utilizarán las herramientas una vez que estén completamente integradas y exploren las perspectivas del paciente y el cuidador. Este es un aspecto importante que no era parte de esta etapa temprana.
Este trabajo continuo se basa en evidencia limitada pero creciente sobre las implementaciones de IA del mundo real, allanando el camino para una integración de tecnología más efectiva y exitosa en el futuro del NHS.
Source link
