Exploración de las interacciones humano-inteligencia artificial en un ensayo pragmático negativo de detección de...

Área de la Ciencia:

• Gastroenterología
• Inteligencia Artificial Médica
• Investigación de Servicios de Salud

Sus antecedentes:

• La detección asistida por computadora (CADe) mediante inteligencia artificial (IA) en endoscopia ha mostrado promesas en ensayos controlados.
• Sin embargo, estos resultados positivos no se han replicado consistentemente en ensayos pragmáticos, lo que resalta una brecha entre la eficacia y la efectividad.
• La comprensión de la interacción humano-IA es crucial para abordar esta discrepancia.

Objetivo del estudio:

• Investigar las percepciones y experiencias de los colonoscopistas con los sistemas CADe impulsados por IA.
• Explorar las razones detrás de los resultados nulos observados en un ensayo pragmático de CADe.
• Obtener información sobre las interacciones humano-IA en el contexto de los procedimientos endoscópicos.

Principales métodos:

• Se empleó un enfoque metodológico mixto secuencial, que combina encuestas y entrevistas semiestructuradas.
• Los colonoscopistas completaron encuestas antes y después de usar CADe, y nuevamente después de que se divulgaron los resultados del ensayo.
• Se utilizó el análisis temático para analizar los datos cualitativos de las encuestas y entrevistas, con las respuestas analizadas por la tasa de detección de adenomas (ADR) basal.

Principales resultados:

• Alto compromiso de los colonoscopistas, con una participación del 92% y 88% en las encuestas.
• Fuerte identidad profesional ligada a la habilidad endoscópica (96%) y confianza y entusiasmo sostenidos por la IA (82%-87%) a pesar de los resultados nulos del ensayo.
• La mayoría de los colonoscopistas (62%) se sorprendieron por los resultados nulos, sin que surgiera una única explicación de los datos cualitativos.

Conclusiones:

• La confianza y el entusiasmo del colonoscopista por la IA/CADe no explican los hallazgos nulos en los ensayos pragmáticos.
• El estudio sugiere que la IA en endoscopia puede necesitar evolucionar más allá de las capacidades de reconocimiento óptico para cumplir su potencial.
• La investigación adicional sobre el papel de la IA en endoscopia debe considerar factores más allá de la precisión de la detección.