La IA y la atención primaria: revisión del alcance

Área de la Ciencia:

• Informática de la salud
• Investigación en el ámbito de la asistencia sanitaria primaria
• La inteligencia artificial en la medicina

Sus antecedentes:

• La atención primaria de salud (PHC) es vital para la atención accesible y continua, pero lucha con la escasez de mano de obra, las cargas administrativas y el aumento de la multimorbilidad.
• La inteligencia artificial (IA) ofrece soluciones potenciales para la CPS al mejorar el diagnóstico, la eficiencia y la toma de decisiones.
• La investigación existente a menudo descuida la aplicación práctica y las experiencias de los usuarios de las herramientas de IA dentro de la atención primaria.

Objetivo del estudio:

• Para llevar a cabo una revisión de alcance de las aplicaciones de IA en la salud pública, centrándose en estudios empíricos con participación directa de las partes interesadas.
• Mapear las herramientas de IA dentro de los entornos de atención primaria del mundo real, examinando los flujos de trabajo clínicos y la alineación con los valores de atención generalista.

Principales métodos:

• Buscado en las bases de datos PubMed, Web of Science y Scopus (hasta el 13 de abril de 2024) siguiendo las pautas del Instituto Joanna Briggs y PRISMA-ScR.
• Se incluyeron estudios empíricos revisados por pares (2010-2024) que involucraron a las partes interesadas de los centros de salud (GPs, enfermeras, pacientes) en entornos reales, evaluando aplicaciones de IA.
• Se excluyeron las validaciones basadas únicamente en algoritmos, la investigación no empírica y los estudios realizados fuera de los contextos de atención primaria; se utilizó el análisis temático para la síntesis.

Principales resultados:

• 73 estudios cumplieron con los criterios de inclusión, categorizados en apoyo a la toma de decisiones (29%), gestión de enfermedades crónicas (22%), operaciones (16%), y aceptación/implementación (33%).
• Las herramientas de IA mostraron una alta precisión técnica, particularmente en el diagnóstico.
• La implementación se enfrentó a obstáculos significativos: problemas de usabilidad, desalineación del flujo de trabajo, déficits de confianza, preocupaciones de equidad y limitaciones financieras.

Conclusiones:

• La IA tiene un potencial sustancial para apoyar la asistencia sanitaria cuando se integra con el razonamiento clínico y los modelos de atención relacional.
• Abordar barreras como la usabilidad, la capacitación y la integración del flujo de trabajo es esencial para la implementación efectiva de la IA.
• La investigación futura debe centrarse en ensayos pragmáticos, en el diseño conjunto con profesionales y en estrategias responsables de despliegue de IA.