Factores que influyen en la efectividad de la toma de decisiones asistida por inteligencia artificial en medicina:...

Área de la Ciencia:

• * La informática médica es la informática médica.
• * Interacción hombre-computadora.
• * Inteligencia Artificial en la Medicina

Sus antecedentes:

• * La investigación sobre los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (AI-CDS) basados en inteligencia artificial (IA) produce resultados inconsistentes con respecto a su impacto en la toma de decisiones del clínico.
• * Las razones de la variabilidad en la efectividad de AI-CDS no siempre son claras.
• * Comprender los factores de diseño a nivel clínico y tecnológico es crucial para optimizar la implementación de AI-CDS.

Objetivo del estudio:

• * Para llevar a cabo una revisión de alcance que identifique los factores que influyen en la efectividad de AI-CDS.
• * Para aclarar la evidencia existente sobre cómo el nivel clínico y el diseño tecnológico impactan en la toma de decisiones médicas asistidas por IA.
• * Analizar los efectos de estos factores en las actitudes, decisiones y desempeño del clínico.

Principales métodos:

• * Búsqueda exhaustiva de la literatura a través de MEDLINE, Web of Science y Embase para estudios relevantes revisados por pares.
• * Identificación y análisis de los factores de diseño a nivel clínico y tecnológico que afectan a la efectividad de AI-CDS.
• * Evaluación de los impactos en tres resultados clave: actitudes del clínico hacia la IA, toma de decisiones (por ejemplo, aceptación de recomendaciones) y desempeño.

Principales resultados:

• * Se identificaron cuatro factores comunes a nivel clínico y de diseño tecnológico en 45 estudios incluidos.
• * Los clínicos expertos pueden mostrar menos beneficios del AI-CDS en comparación con los no expertos, con hallazgos mixtos.
• * La IA explicable puede mejorar la confianza, pero también puede conducir a una dependencia excesiva de recomendaciones incorrectas, lo que podría perjudicar el rendimiento colaborativo.
• * Las actitudes iniciales de los médicos hacia la IA predicen significativamente sus tasas de aceptación de las recomendaciones de la IA.
• * El rendimiento colaborativo humano-IA fue el resultado evaluado con más frecuencia.

Conclusiones:

• * Se han estudiado extensamente los factores limitados en cuanto a su influencia en la efectividad de los AI-CDS.
• * Los resultados contradictorios entre los estudios ponen de relieve la necesidad de un enfoque matizado.
• * La investigación futura debe centrarse en el concepto de "confianza apropiada" para guiar el desarrollo y la evaluación de AI-CDS.
• * El objetivo debe ser garantizar que los médicos confíen en las recomendaciones de la IA solo cuando estén justificadas, en lugar de aumentar universalmente la confianza o la aceptación.