Mejora de la educación del paciente en la cirugía de cataratas mediante un chatbot de inteligencia artificial...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• Informática Médica
• Educación del Paciente

Sus antecedentes:

• La educación sobre cirugía de cataratas se basa tradicionalmente en folletos.
• Los chatbots de IA conversacional ofrecen una alternativa potencial para la entrega de información al paciente.
• La evaluación de la efectividad de la IA en la atención médica requiere una comparación rigurosa con los métodos estándar.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la efectividad y usabilidad de un chatbot de IA validado por médicos para la educación sobre cirugía de cataratas.
• Comparar el impacto del chatbot en el conocimiento, la ansiedad y la satisfacción del paciente con los folletos estándar.
• Identificar las barreras para la participación del chatbot en un entorno clínico del mundo real.

Principales métodos:

• Se realizó un ensayo controlado aleatorizado prospectivo, unicéntrico.
• Los adultos sometidos a cirugía de cataratas fueron aleatorizados para recibir folletos solos o folletos más acceso al chatbot.
• Los resultados incluyeron ganancia de conocimiento, cambio en la ansiedad, satisfacción, usabilidad del chatbot (System Usability Scale) y participación.

Principales resultados:

• No se encontraron diferencias significativas en la ganancia de conocimiento, la ansiedad o la satisfacción entre el grupo del chatbot y el grupo de folletos.
• El conocimiento aumentó en ambos grupos después de la información (p<0.001).
• El 52% de los pacientes del grupo del chatbot no participaron; los usuarios tendían a ser más jóvenes.
• El chatbot demostró una alta usabilidad (puntuación SUS 83.1).

Conclusiones:

• Un chatbot de IA validado por médicos para la educación sobre cirugía de cataratas mostró una alta usabilidad pero no superó a los folletos estándar en la mejora de los resultados del paciente.
• Las barreras de participación, particularmente en adultos mayores, y las limitaciones del contenido solo validado sugieren la necesidad de modelos de educación digital híbridos.
• Las estrategias futuras deben equilibrar la seguridad de la IA con la flexibilidad para mejorar eficazmente la educación del paciente.