Inteligencia Artificial: El papel integral de las enfermeras en el despliegue

Inteligencia Artificial: El papel integral de las enfermeras en el despliegue

Cómo usan las enfermeras los datos generados por los algoritmos inteligentes

El personal de enfermería del Hospital de Yale New Haven fue uno de los primeros usuarios del Índice Rothman. El índice es una herramienta utilizada para reflejar los niveles de agudeza y riesgo de los pacientes. El Gerente de Informática Clínica, Leslie Hutchins, declaró que la implementación de la tecnología del Hospital de Yale New Haven tenía como objetivo proporcionar el asesoramiento adecuado, en el momento oportuno, para extraer los datos que son significativos para la causa de lograr los resultados deseados por los pacientes.

El índice de Rothman utiliza datos de registros médicos electrónicos para los cálculos. 26 variables (incluyendo once métricas de evaluación de enfermería) se ponen en gráficos. El índice de Rothman fue alcanzado por un gran escepticismo en cuanto a su validez y fiabilidad, además de la exactitud de los resultados procesables. Inicialmente, el índice no tenía suficiente literatura revisada por pares para que las enfermeras y los médicos respaldaran la herramienta. Hoy en día, las investigaciones sugieren que el rendimiento del Índice Rothman se ha visto afectado positivamente por los datos de evaluación de las enfermeras. Esto hace que el potencial de las enfermeras para impactar el cuidado que reciben sus pacientes sea fenomenal.

Los equipos de enfermeras SWAT en el YNHH usan el Índice de Rothman para la identificación de pacientes de riesgo. Los equipos SWAT están formados por enfermeras con experiencia en cuidados intensivos, traumatismos y soporte vital cardiovascular. Se envían notificaciones de aviso inmediato a los teléfonos celulares cuando el índice de un paciente muestra signos de deterioro. El SWAT revisará el EMR del paciente y evaluará al paciente. Las enfermeras clínicas, los médicos y el SWAT colaboran entonces para determinar los puntos focales del cuidado del paciente. Las enfermeras del SWAT han tomado la etiqueta del «segundo par de ojos».

Los datos que se utilizan para calcular el índice provienen de la documentación que todas las enfermeras hacen rutinariamente. La entrada de los datos de la evaluación por parte de las enfermeras de manera oportuna es el núcleo crítico del cálculo de las puntuaciones del índice, ya que derivan sus actualizaciones en tiempo real de la EMR del paciente.

Se integrarán nuevos algoritmos en la atención al paciente y el personal de enfermería tendrá que adquirir experiencia en la interpretación de los resultados de los datos múltiples para integrar la nueva información en su práctica diaria. Basándose en su propia experiencia con el índice Rothman, las enfermeras del YNHH ofrecieron su mejor consejo sobre la integración de nuevos datos en el cuidado de los pacientes sin problemas.

  • La mentalidad del equipo de enfermeras debe estar abierta al crecimiento. Estén preparados para aprender nuevas formas de recoger y utilizar los datos de los pacientes.
  • Al integrar una herramienta en la práctica existente es esencial ofrecer historias de primera línea de boca en boca que complementen las sesiones de capacitación.
  • Asegúrate de que las herramientas que elijas para integrar sean fáciles de usar y que la interpretación de los resultados sea intuitiva.
  • El objetivo principal es que la atención al paciente se beneficie de la integración de cualquier herramienta de inteligencia artificial. Las enfermeras deberían poder pasar más tiempo junto a la cama y comprender mejor la condición médica y las necesidades de su paciente como resultado de la aplicación.

¿Los robots están cambiando la profesión de la enfermería?

Los ingenieros robóticos trabajan cada día en el avance de lo que los robots son capaces de hacer y cómo pueden ahora responder emocionalmente a ciertas circunstancias. Los robots que son capaces de responder con emoción son comúnmente conocidos como robots sociales o compañeros robots. No hemos alcanzado los niveles épicos de Hollywood de robots que toman el control, pero se están abriendo camino en los centros de salud, nuestras residencias y nuestros lugares de trabajo.

Los robots sociales están hechos para interactuar con los humanos de manera que los hacen similares a los humanos al responder a las interacciones. Sophia es un robot social ampliamente conocido que fue concebido para ser un compañero de los ancianos. Sophia es una representación del potencial de la tecnología para mejorar la forma en que los robots pueden funcionar a nivel humano. A nivel mundial los investigadores están creando robots para enseñar a entrenar a los conductores, interactuar en vivo en las aplicaciones de telesalud, interceder cuando hay tendencias suicidas, y mucho más.

Los robots están siendo hechos para realizar funciones de enfermería como la toma de signos vitales, el apoyo a la deambulación, la administración de medicamentos y el aprendizaje del protocolo de enfermedades infecciosas. A medida que esto se haga realidad y los robots se integren en los entornos sanitarios, el papel tradicional de la enfermera cambiará. La investigación dice que entre el ocho y el dieciséis por ciento del tiempo que las enfermeras pasan en el trabajo se asigna a actividades que no son sólo tareas de enfermería y que podrían ser delegadas a otro miembro del personal. Cuando las enfermeras tengan robots que las apoyen, tendrán el control para recuperar este tiempo y dedicarlo directamente al cuidado del paciente.

Desde 2014, la Fundación Nacional de Ciencias ha financiado becas de robótica centrada en la enfermería para promover y apoyar la utilización de robots en el ámbito de la salud. Hasta la fecha se han invertido más de 3 millones de dólares en el aprendizaje de cómo se pueden utilizar los robots para realizar actividades de enfermería. Esto no significa, ni mucho menos, que las enfermeras vayan a quedar obsoletas. En realidad, está ocurriendo lo contrario. Las enfermeras se están involucrando en la creación de estos robots que algún día revolucionarán el cuidado de la salud. La mayoría de las enfermeras ven a estos robots como asistentes que les ayudarán en la cama y en la comunidad como apoyo a los ancianos.

Un equipo de colaboración de la Escuela de Ingeniería y la Escuela de Enfermería de la Universidad de Duke Pratt están trabajando juntos para desarrollar TRINA (el Asistente de Enfermería Inteligente Tele-Robótico). TRINA se controla de forma remota para dirigirse al personal sanitario que está en riesgo de infecciones debido a las interacciones rutinarias de la enfermería con los pacientes, la manipulación de material contaminado y las dificultades para quitarse cualquier equipo de protección de forma segura. TRINA se está probando en un laboratorio de simulación y realiza más de la mitad de las tareas que realizan las enfermeras, pero es veinte veces más lenta. No hay planes de lanzarla pronto, pero la investigación y el desarrollo han demostrado ser experiencias de aprendizaje que ayudarán en futuros esfuerzos.

Colaboración de enfermeras en el desarrollo de aplicaciones de IA

El CNO de Microsoft y la Directora Nacional Molly McCarthy dice que la IA es una herramienta que apoyará significativamente a la enfermería en su conjunto al hacer posible que las enfermeras practiquen en la parte superior de su licencia. Las enfermeras de hoy en día pasan demasiado tiempo en tareas que deberían ser realizadas por otro miembro del personal con diferente formación.

Las investigaciones predicen que en el futuro la IA liberará a las enfermeras de estas actividades para que puedan concentrarse en actividades que utilicen todo el conocimiento, la capacitación, la educación y la experiencia que han adquirido.

Microsoft ha estado aplicando la tecnología de la IA a tres de los principales elementos del cuidado de la salud: operaciones, finanzas y clínica. Trabajando junto con las enfermeras están identificando las áreas donde la IA podría ser mutuamente beneficiosa tanto para el personal sanitario como para los pacientes. Las enfermeras son el componente clave para el diseño y desarrollo de la tecnología de la IA. Estos son los expertos que le darán a Microsoft la visión necesaria para entregar el poder que las enfermeras de todo el mundo se merecen durante la transformación de la industria en este viaje digital. La implementación de nuevas formas de administrar la atención médica es un desafío y la integración de la tecnología de IA no será la excepción a la regla. Microsoft sugiere que los equipos de desarrollo de la IA tendrán más éxito si:

  • crear una mentalidad que esté abierta al crecimiento y abrazar nuevas prácticas dentro del equipo. Los fracasos deben esperarse como parte del proceso. Un liderazgo fuerte de una base cultural es esencial.
  • Identificar los resultados que puedan medir de manera significativa los progresos y que se consideren legítimamente una contribución al objetivo.
  • Respetar los límites de tiempo del médico. Estar preparado constantemente con datos pertinentes y respuestas a las preguntas que son comunes.
  • Mira más allá de la industria de la salud para ver lo que la IA ha hecho para avanzar otras industrias y estar dispuesto a aprender de sus experiencias.

¿Cómo impactará la IA en el papel de la enfermera?

Con el rápido ritmo con el que se están desarrollando aplicaciones de IA para el entorno de la atención sanitaria, es probable que usted (como enfermera) pueda participar en la creación o la prueba de un sistema introductorio de IA. A las enfermeras que sean reclutadas para formar parte de este proceso se les pedirá que proporcionen su opinión al científico de datos. El objetivo es obtener datos válidos para diseñar y entrenar un sistema de IA. Las enfermeras son básicamente el control de calidad para la entrada y salida de datos. Las enfermeras evaluarán si el resultado final tiene sentido. Si faltan variables de datos, el equipo trabajará en conjunto para identificarlas. Las enfermeras responderán a preguntas como: ¿Te sorprende alguno de los resultados? ¿Confía en su conocimiento de lo que representan los datos y sabe cómo utilizar los resultados? Y la gran pregunta: ¿Confiaría en estos resultados lo suficiente como para basar en ellos el tratamiento de sus pacientes?

Una de las principales preocupaciones de los practicantes de la IA es controlar los niveles de sesgo. Si un algoritmo es entrenado con datos sesgados, definitivamente van a devolver una salida sesgada. De acuerdo con el Instituto Tecnológico de Massachusetts, hay tres áreas de vulnerabilidad en cualquier proyecto de IA donde el sesgo puede encontrar su camino:

  • al enmarcar la tarea en cuestión
  • elegir datos que sean defectuosos (los defectos pueden ser que los datos reflejen una realidad que no es actual o que haya sesgos preexistentes que ensucien los datos).
  • Escoger datos que tengan atributos que deformen los resultados del algoritmo.

La disposición 4 del Código de Ética para las Enfermeras de la Asociación Americana de Enfermeras establece muy clara y concisamente que las enfermeras son responsables y deben rendir cuentas de todas las prácticas de enfermería y de cualquier impacto que puedan tener en la atención al paciente. La responsabilidad por el juicio, las elecciones y las acciones de las enfermeras se aborda específicamente en el código. Además, el código esboza específicamente los sistemas y la tecnología utilizados como ayudas, más bien una sustitución de la habilidad y el juicio de una enfermera. Cuando la IA se introduce en un entorno clínico, será (según el código) un complemento y no un sustituto de las habilidades y capacidades de una enfermera según sus conocimientos. Esto hace que sea imperativo que las enfermeras que prueben o ayuden a construir nuevos sistemas de manera responsable hagan preguntas sobre los datos que se están utilizando para entrenar la IA y averigüen cómo se comprueban los resultados del sistema para detectar cualquier sesgo.

Otro aspecto del sesgo que debe tenerse en cuenta es la cuestión de la transparencia de los algoritmos. ¿Puede el sistema de IA explicar los resultados de forma exhaustiva a los humanos? El Departamento de Defensa de EE.UU. ha estado liderando el esfuerzo en la IA explicable. Se dan cuenta de que si un soldado de combate debe comprender y confiar en las recomendaciones de la IA, deben ser capaces de entender cómo se llegó a la decisión en primer lugar. Cuando se despliega una nueva tecnología debe quedar claro de antemano cómo se controlarán los resultados para juzgar la exactitud de las recomendaciones de la IA. En la industria de la salud hay enfermeras éticas. Puede ser una realidad en un futuro próximo que el papel de los éticos de la IA se establezca para el despliegue de nuevos proyectos.

El tema de la sustitución de los humanos por la IA ha sido objeto de debate y preocupación desde que comenzó la tecnología. Pero en 2017 el Instituto Global McKinsey (MGI) publicó un informe que suscitó un debate más grande que nunca. Las predicciones del MGI establecen que para el año 2030 entre 75 y 375 millones de trabajadores globales serán reemplazados por la tecnología de la IA y se verán en la necesidad de crear un nicho en una nueva carrera profesional. Sin embargo, el informe dice que habrá nuevos roles y nuevos empleos creados por el despliegue de los sistemas de IA. El debate radica en qué funciones pueden ser realmente automatizadas sin que nadie controle los resultados erróneos.

AI en el trabajo en los centros de salud existentes: El Centro de Mando

Durante décadas las enfermeras han sabido que han necesitado algo para maximizar el uso de las camas de hospital. El problema ha sido que los cambios en las prácticas de gestión, las estrategias de organización y los métodos de comunicación han golpeado una y otra vez. Los hospitales han permanecido algo desorganizados y mal dirigidos porque simplemente hay demasiados departamentos, demasiados empleados y demasiados pacientes que atender.

La buena noticia es que con la aportación, el consejo y la ayuda de las enfermeras, los hospitales están empezando a resolver el problema. Los nuevos centros de mando centralizados se están utilizando en los hospitales de los Estados Unidos, el primero se construirá en el Hospital John Hopkins en 2016. El trabajo básico de los centros de mando es conseguir que los pacientes entren y salgan de las camas de forma segura, práctica y rentable.

El centro de mando utiliza datos de análisis predictivo e inteligencia artificial para presentar a los responsables de la toma de decisiones la información que pueden utilizar para poner en marcha nuevas políticas que faciliten el flujo de pacientes y maximicen el uso de los recursos. Se da más atención sin ningún costo adicional, incluyendo la contratación de empleados adicionales. Los encargados de la adopción de decisiones también pueden utilizar los datos para hacer predicciones que les ayuden a saber cuándo habrá una alta ocupación de camas en el hospital. Esto permite al hospital adoptar un enfoque anticipatorio de la atención sanitaria en lugar de limitarse a reaccionar a los problemas a medida que van surgiendo uno a uno.

Algunos de los datos importantes presentados por el centro de mando incluyen:

  • ¿Dónde han esperado los pacientes más tiempo
  • Cuándo y por qué se retrasan las cirugías
  • Donde han fallado las descargas en la fecha prevista
  • Dónde, cuándo y por qué los pacientes están en peligro
  • ¿Qué departamentos han tenido empleados que han llamado para decir que están enfermos y por qué

El centro de mando de la IA está vigilado las 24 horas por personal humano que orquesta el cuidado de los pacientes y trabaja para evitar los bloqueos. También proporcionan el cuidado del paciente.

Usando el centro de mando John Hopkins fue capaz de aumentar el número de veces que el hospital puede aceptar a un paciente muy enfermo en un 60%, disminuir en un 70% el tiempo de espera en una habitación después de la cirugía, y disminuir el tiempo de espera en la sala de emergencias en un 25%. En otras palabras, la innovación y la tecnología han ayudado a resolver un problema que no podía ser resuelto sólo con cambios liderados por humanos. Con las futuras aportaciones y consejos de las enfermeras, las posibilidades del impacto del centro de mando en la atención sanitaria son infinitas.

Lo que depara el futuro

La enfermería se verá más afectada cuando la nueva tecnología de IA asuma las tareas que tradicionalmente realiza el personal de enfermería. La IA va a revolucionar la forma en que las enfermeras dedican su tiempo a la atención de los pacientes, pero la necesidad de enfermeras no será eliminada. La experiencia y los conocimientos de las enfermeras, unidos a su habilidad, sólo se transformarán en nuevas formas de procesar los datos y la enfermera se convertirá en la integradora de datos. La enfermera será la entrenadora de salud, el principal elemento de la entrega de la compasión humana. La enfermera se apoyará en las innovaciones de la inteligencia artificial, no será reemplazada por ellas.

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