Un estudio de la EUEF analiza la confianza en decisiones médicas apoyadas por IA

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la salud está creciendo de manera acelerada, y se espera que su implementación siga aumentando en los próximos años. Sin embargo, la desconfianza hacia estos sistemas continúa siendo una barrera para su adopción generalizada.  

En este contexto, el profesor de la Escuela Universitaria de Enfermería y Fisioterapia San Juan de Dios-Comillas (EUEF), Ramón Ortega, junto a los docentes Marcos Alonso (Universidad Complutense de Madrid) y Aníbal M. Astobiza (Universidad de Granada) han desarrollado el estudio “Atención médica mediada por IA y confianza. Un marco de construcción y factor de confianza para la investigación empírica”, publicado en la revista “Artificial Intelligence Review”. 

Este estudio analiza cómo la confianza en la IA sigue siendo una barrera para su adopción en el sector sanitario, a pesar de sus beneficios en el diagnóstico, tratamiento y gestión clínica.  

Desarrollo del estudio 

Para evaluar esta confianza en la IA, los autores han revisado la literatura existente sobre ella con el objetivo de identificar los elementos teóricos que la sustentan. Además, han señalado los factores que consideran esenciales para comprender cómo funciona la confianza en contextos sanitarios en los que interviene la IA. Finalmente, han presentado un modelo de factores de confianza que puede servir como base para futuras investigaciones y para su uso práctico. 

Como herramienta metodológica, los autores han propuesto el uso de viñetas clínicas que simulan escenarios reales para medir la confianza de pacientes y profesionales ante decisiones médicas asistidas por IA, sin comprometer los derechos ni el bienestar de los pacientes. Destacan siete factores de impacto: función de la IA, tipo de resultado, tipo de patología, tipo de tratamiento, disposición del profesional sanitario, formato de presentación de la IA y el contexto de uso.  

El artículo determina que fomentar una confianza sólida en la IA sanitaria requiere comprender su interacción con factores humanos, tecnológicos y del entorno. Este enfoque puede servir como base para futuras investigaciones empíricas y para el desarrollo de nuevas tecnologías sanitarias.