Experiencias de los usuarios de sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA y implicaciones para...

Área de la Ciencia:

• Informática de la Salud
• Interacción Humano-Computadora
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (AI-CDSS) basados en inteligencia artificial (IA) ofrecen beneficios potenciales en la atención sanitaria, como un mayor análisis, eficiencia y seguridad del paciente.
• La naturaleza dinámica e iterativa de los AI-CDSS requiere la comprensión del desarrollo temporal de las experiencias de los usuarios.

Objetivo del estudio:

• Realizar una revisión de alcance que mapee las experiencias de los usuarios con AI-CDSS a lo largo del tiempo.
• Identificar las barreras y los facilitadores que influyen en estas experiencias.
• Sintetizar una visión general de las experiencias temporales de los usuarios con AI-CDSS.

Principales métodos:

• Se empleó una metodología de revisión de alcance (Arksey y O'Malley).
• Las búsquedas en tres bases de datos arrojaron 257 registros, y 16 cumplieron los criterios de inclusión.
• Se utilizó el análisis temático reflexivo y la síntesis de mejor ajuste para analizar las experiencias de los usuarios reportadas.

Principales resultados:

• Nueve temas generales de experiencia del usuario y 23 subtemas, que cubren el contexto clínico, los usuarios, la aprendibilidad, la usabilidad, la confianza y la utilidad.
• El mapeo temporal reveló la naturaleza dinámica e interconectada de las experiencias de los usuarios con AI-CDSS.
• Los hallazgos proporcionan información sobre cómo evolucionan las experiencias de los usuarios con el tiempo, informando el diseño de AI-CDSS.

Conclusiones:

• La comprensión actual de las experiencias de los usuarios a largo plazo con AI-CDSS, especialmente en lo que respecta a los cambios en el rendimiento del modelo y las actualizaciones iterativas, es limitada.
• Se necesita más investigación para explorar el desarrollo de las experiencias de los usuarios junto con la evolución de los AI-CDSS.
• Este estudio destaca las implicaciones para el diseño de AI-CDSS basadas en información sobre la experiencia temporal del usuario.