Los sistemas de atención médica se apresuran a implementar IA para el diagnóstico, la documentación, la programación, la codificación y la comunicación con los pacientes, pero sin capacitación de la fuerza laboral, rápidamente se dirigen hacia nuevos riesgos.
Los líderes a menudo asumen que la tecnología de inteligencia artificial conducirá a mejoras por sí sola, pero los médicos y el personal no clínico que no estén preparados pueden fácilmente hacer mal uso de estas herramientas, desconfiar de ellas, confiar demasiado en ellas o abandonarlas por completo.
Ésta es la diferencia entre comprar un Ferrari y saber manejarlo con seguridad a altas velocidades. Proporcionar a los equipos de atención médica potentes herramientas de inteligencia artificial sin capacitación socava su capacidad para utilizar herramientas potencialmente transformadoras de forma segura y eficaz.
La preparación para la IA va más allá de una simple adopción única
De acuerdo a Asociación Médica AmericanaDos tercios de los médicos utilizan ahora inteligencia aumentada, pero la atención sanitaria todavía está por detrás de otras industrias en la adopción de la IA. La razón principal es la brecha entre la tecnología y los planes estratégicos, personal Disposición y creciente desconfianza hacia la IA, según informes Foro Económico Mundial.
En muchos sistemas sanitarios, los médicos y el personal no clínico no están preparados para utilizar la IA de forma segura y constante. Esto se debe a que la formación en IA a menudo se trata como un requisito único o una simple casilla que hay que marcar, en lugar de una inversión continua. Cerrar esta brecha requiere un aprendizaje de roles específico que genere confianza y juicio con el tiempo, no solo cuando se adopta.
El éxito de la IA en la atención sanitaria requiere nuevas habilidades en la fuerza laboral
La preparación para la IA no se trata solo de habilidades técnicas. Los equipos de atención médica necesitan una nueva forma de pensar que se alinee con el funcionamiento real de la IA. Al integrar la IA en las herramientas, realiza predicciones y sugerencias basadas en probabilidades estadísticas y puntuaciones de confianza, no en certezas. Entonces, en lugar de pensar “si esto, entonces esto”, cambie a “si esto, entonces esta es la respuesta más probable”.
El objetivo de la capacitación no debe ser solo enseñar a los médicos y al personal no clínico cómo utilizar las herramientas de IA, sino también cómo convertirse en facilitadores de IA que puedan:
- Interpretación de las salidas
- Resultados de la pregunta
- Reconocer las limitaciones
- Saltar sugerencias de dispositivos
Cuando las herramientas de IA se implementan sin este conocimiento, pueden surgir fallas predecibles.
Los médicos pueden confiar demasiado en la IA en áreas como el apoyo a las decisiones, la clasificación y la documentación. O cuando no comprenden completamente cómo generar sugerencias, pueden aplicar los resultados de manera inconsistente, lo que lleva al diagnóstico de fallas, la documentación y la prestación de atención.
Sin la capacitación adecuada, los sistemas pueden experimentar un “sesgo de automatización”, donde los empleados dejan de pensar críticamente porque la IA suele tener razón, o una “negligencia algorítmica”, donde dejan de usar la IA después de cometer un solo error. ¿La buena noticia? Ambos pueden prevenirse con una mejor formación y orientación.
Capacitación específica para roles que coincida con las responsabilidades de la fuerza laboral
En todos los roles, la mejor capacitación coloca a las personas en escenarios del mundo real y establece pautas claras sobre su uso. El objetivo aquí no es solo generar familiaridad con la IA, sino también confianza en el juicio, de modo que el personal y los médicos comprendan lo que la IA pretende hacer y, lo que es igualmente importante, lo que no debe hacer.
Así es como la IA se gana el estatus de colaborador de confianza. Y comienza aquí:
- Aprovechar la IA como apoyo, no como reemplazo, del juicio clínico: Los médicos necesitan saber cómo proporcionar información precisa, mantener la supervisión e interpretar sugerencias en un contexto clínico. También deben ser capaces de reconocer las limitaciones y sesgos de la IA y comprender cuándo su juicio es superior a la sugerencia de la IA. Por lo tanto, si una enfermera comprende por qué el sistema de IA señala a un paciente en riesgo de sepsis, puede validar la amenaza basándose en su evaluación en lugar de seguir ciegamente la ruta de atención recomendada por la IA.
- Posicionar a los equipos de gestión como contribuyentes a la IA, no como usuarios pasivos.: La capacitación en IA debería ayudar a los equipos de gestión a comprender cuándo se puede confiar en los resultados generados por la IA y cómo identificar y gestionar situaciones que la IA y la automatización no pueden resolver. Pero la formación también debería aumentar la importancia de sus funciones no clínicas. La capacitación debe ir más allá del dominio del uso para que los empleados comprendan que cada nota que ingresan en el EHR es capacitación e información para la IA. Es una contribución vital a la calidad de la atención y la inteligencia del sistema.
- Establecer la IA como una capacidad central, no sólo una característica única: Para los líderes operativos y clínicos, la capacitación en IA se trata menos de operar herramientas y más de ser administradores de la tecnología. Los líderes deben estar preparados para establecer expectativas claras para el uso apropiado de la IA y monitorear de manera efectiva los patrones de adopción y uso. Cuando inevitablemente surgen problemas de rendimiento, confianza o confiabilidad con la IA, estos líderes también necesitan la confianza, las habilidades y la autoridad para responder rápidamente para ajustar el flujo de trabajo, asesorar y asesorar según sea necesario.
La promesa de la inteligencia artificial de mejorar los sistemas de salud no se logrará simplemente comprando herramientas más avanzadas. Depende de inversiones continuas en capacitación que garanticen que los médicos, el personal y los líderes puedan cuestionar con confianza los hallazgos, aplicar su criterio y gestionar los riesgos. Los líderes que inviertan intencionalmente en la preparación de la fuerza laboral transformarán la IA de una compra brillante a una herramienta poderosa y productiva.
Foto: Leo Wolfert, Getty Images
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