Percepciones de los pacientes sobre la inteligencia artificial en oftalmología: un estudio de encuesta transversal

Área de la Ciencia:

• Oftalmología; Inteligencia artificial médica; Ética de los datos de salud

Sus antecedentes:

• Los pacientes a menudo son excluidos de las discusiones sobre el uso de sus datos de salud en el desarrollo de inteligencia artificial médica (IA).; La integración de la IA en la atención médica impacta directamente a los pacientes, lo que requiere su inclusión en las discusiones de desarrollo e implementación.; Este estudio se enfoca en las perspectivas de los pacientes de oftalmología para guiar el desarrollo de IA alineado con el paciente.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la comprensión y las actitudes de los pacientes de oftalmología hacia la IA en la atención médica.; Explorar la disposición de los pacientes a compartir diversos tipos de datos de salud personales para el desarrollo de modelos de IA.; Informar el desarrollo y la implementación de la IA en oftalmología alineados con el paciente.

Principales métodos:

• Se realizó una encuesta transversal en clínicas de oftalmología dentro de un gran sistema de hospitales académicos en la ciudad de Nueva York.; Se reclutaron pacientes de las salas de espera para garantizar la diversidad sociodemográfica y minimizar el sesgo relacionado con la alfabetización digital o el acceso.; La encuesta, desarrollada por expertos, abordó las actitudes hacia la IA en entornos clínicos, las preferencias de intercambio de datos y la comprensión de la IA, administrada a través de papel y Qualtrics.

Principales resultados:

• El 67% de los 403 encuestados tenían una comprensión baja o nula de la IA, y el 71% estaba interesado en aprender más.; Los pacientes priorizaron la participación del médico y la transparencia, y los niveles de comodidad disminuyeron a medida que aumentaba la complejidad de la tarea de la IA (cribado > diagnóstico > tratamiento/cirugía).; Los pacientes estaban más dispuestos a compartir datos de OCT/laboratorio desidentificados que imágenes faciales/datos genéticos para el desarrollo de IA, y el 90% consideró esencial el consentimiento para el uso de datos.

Conclusiones:

• La educación del paciente y los protocolos sólidos de consentimiento de datos son esenciales para el desarrollo e implementación éticos de la IA en la atención médica.; Un sistema de exclusión voluntaria para el uso de datos retrospectivos podría mejorar la confianza del paciente y al mismo tiempo apoyar la innovación en IA.; La integración de las perspectivas del paciente en los marcos de gobernanza de la IA es vital para fomentar la confianza y la transparencia en oftalmología y otros campos médicos.