¿Inteligencia Artificial en la atención médica?, problemas legales y de cumplimiento

HIXSA

4 junio, 2024

En el panorama actual de la atención médica avanza rápidamente, la integración de la inteligencia artificial (IA) brinda oportunidades sin precedentes para mejorar el servicio al paciente y la eficiencia operativa en la atención domiciliaria. Sin embargo, a medida que adoptamos el potencial de la IA, es crucial reconocer y abordar los desafíos legales y regulatorios que acompañan a su implementación.

Este artículo está inspirado en un seminario web organizado por la Asociación Nacional de Atención Domiciliaria y Hospicio. Profundizaremos en el panorama legal y la supervisión regulatoria que rodean a la IA en la atención médica, explorando cómo estos factores dan forma a la implementación y el impacto de esta tecnología transformadora.

Panorama legal

Las demandas recientes han arrojado luz sobre las complejidades que rodean a los algoritmos de IA en la atención sanitaria. Un tema destacado son las demandas que surgen contra los algoritmos de IA por recomendaciones de dotación de personal y denegaciones de cobertura. Estas acciones legales plantean preocupaciones sobre la seguridad, la equidad y la validez de la toma de decisiones asistida por IA. Por ejemplo, los algoritmos que brindan recomendaciones sobre dotación de personal pueden enfrentar un escrutinio sobre su capacidad para determinar sus niveles, lo que podría afectar la calidad de la atención al paciente.

También pueden sufrir escrutinio la imparcialidad y validez de los algoritmos de IA, particularmente en los casos en que las denegaciones de cobertura se basan en evaluaciones generadas por IA. Tales negaciones pueden dar lugar a disputas sobre la precisión e imparcialidad de las recomendaciones de los algoritmos, lo que destaca la necesidad de transparencia y responsabilidad en los procesos de toma de decisiones impulsados ​​por la IA.

Requisitos reglamentarios para agencias de atención domiciliaria

Las agencias reguladoras desempeñan un papel fundamental en la supervisión del uso de la IA en la atención sanitaria para garantizar el cumplimiento de las normas legales y salvaguardar los derechos de los pacientes. Estas son áreas clave de supervisión regulatoria:

No discriminación en la toma de decisiones sobre IA

Los organismos reguladores, como la Oficina de Derechos Civiles, enfatizan la importancia de la no discriminación en los procesos de toma de decisiones asistidos por IA. Las agencias de atención médica domiciliaria deben garantizar que los algoritmos de inteligencia artificial no perpetúen prejuicios ni discriminen a las personas en función de características protegidas.

Software como dispositivos de atención domiciliaria

La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) regula el software destinado a uso médico, incluidas las aplicaciones impulsadas por IA. Los algoritmos que proporcionan resultados de diagnóstico o recomendaciones de tratamiento pueden clasificarse como dispositivos médicos y requieren la aprobación de la FDA para garantizar su seguridad y eficacia.

Transparencia para la toma de decisiones predictivas

La Oficina del Coordinador Nacional de Tecnología de la Información en Salud (ONC) exige transparencia en las herramientas de apoyo a la toma de decisiones predictivas utilizadas en módulos de TI certificados para la salud. Esto incluye revelar el uso previsto de los algoritmos, las métricas de rendimiento y las limitaciones para promover la transparencia y la responsabilidad.

Sin embargo, el uso de la IA puede permitir a las agencias de atención domiciliaria solucionar estos desafíos, pero es necesario tener en cuenta ciertos riesgos antes de implementar la IA en el proceso de atención domiciliaria.

Riesgos y desafíos con la IA en atención domiciliaria

La integración de la IA en la atención médica domiciliaria es muy prometedora para mejorar los resultados de los pacientes y revolucionar la prestación de servicio. Sin embargo, junto con sus beneficios potenciales, vienen muchos desafíos y riesgos que deben sortearse con cuidado. Algunos son:

Imprecisiones

Si no se entrenan y calibran correctamente, los sistemas de IA pueden generar resultados inexactos e incluso ficticios, lo que afecta las decisiones clínicas cruciales. Estas “alucinaciones” podrían dar lugar a diagnósticos erróneos o planes de tratamiento inadecuados, lo que destaca la importancia de pruebas rigurosas y protocolos de validación.

Codificación sesgada para la atención domiciliaria

Los modelos de IA son susceptibles de perpetuar sesgos sociales en los datos de entrenamiento. Estos sesgos pueden dar lugar a resultados injustos o discriminatorios sin estrategias de mitigación adecuadas, especialmente en áreas sensibles como la atención sanitaria. Para abordar el sesgo es necesario examinar cuidadosamente los datos de capacitación y tomar medidas proactivas para garantizar la justicia y la equidad en los algoritmos de IA.

Omisiones

Para evitar lagunas en la comprensión y comprometer la calidad de la atención los modelos de IA deben prestar más atención a la información crítica contenida en los datos de los pacientes. Para identificar y abordar estas omisiones se requiere un perfeccionamiento continuo de los algoritmos de IA y procesos de validación sólidos para garantizar un análisis integral de los datos.

Riesgos de seguridad en la atención domiciliaria

Las herramientas abiertas de IA pueden ser vulnerables a violaciones de seguridad y ataques maliciosos si no se protegen adecuadamente. Los datos inexactos o manipulados introducidos en estos sistemas pueden comprometer el rendimiento e integridad con el tiempo, lo que plantea riesgos importantes para la privacidad y seguridad del paciente. Implementar medidas de seguridad sólidas y protocolos de cifrado de datos es esencial para salvaguardar los sistemas de inteligencia artificial en entornos de atención médica.

Problemas de confianza

Los errores o inconsistencias en la toma de decisiones asistida por IA pueden erosionar rápidamente la confianza entre los profesionales de la salud y los pacientes. Establecer transparencia y responsabilidad en los algoritmos de IA y proporcionar explicaciones claras de sus recomendaciones es crucial para fomentar la confianza en las soluciones de atención médica impulsadas por la IA.

Preocupaciones sobre la privacidad

El intercambio inadvertido de Información de Identificación Personal (IIP) o Información de Salud Protegida (ISP) con modelos abiertos de IA durante la capacitación plantea importantes riesgos para la privacidad. Lograr un equilibrio entre la utilidad de los datos y la protección de la privacidad requiere técnicas estrictas clasificación de datos y el cumplimiento de estándares regulatorios como el HIPAA.

Mejores prácticas para el uso responsable de la IA en la atención domiciliaria

Garantizar la adopción responsable de la IA en entornos sanitarios requiere una cuidadosa consideración de varios factores, incluida la seguridad, la equidad, la transparencia y el cumplimiento de los estándares regulatorios. Exploremos algunas estrategias clave para afrontar las complejidades de la adopción de la IA en la atención sanitaria:

Evaluar herramientas de IA según los criterios SAFE

Seguridad, equidad, adaptación, validez y eficacia. Al evaluar rigurosamente las soluciones de IA según estos criterios, las organizaciones de atención médica domiciliaria pueden garantizar que cumplen con los más altos estándares de desempeño y conducta ética.

Implementar procesos de monitoreo en la atención domiciliaria

El monitoreo proactivo es esencial para detectar errores y sesgos en los sistemas de IA a medida que ocurren. Al monitorear continuamente los conocimientos generados por la Inteligencia Artificial, los proveedores de atención médica pueden identificar y abordar los problemas rápidamente, minimizando los riesgos potenciales para la seguridad del paciente y la calidad de la atención.

Fomentar una cultura de innovación responsable

La evaluación crítica y el escrutinio continuo de los conocimientos generados por la IA es vital para fomentar una cultura de innovación responsable en la atención sanitaria. Al promover la transparencia y la rendición de cuentas, las organizaciones sanitarias pueden maximizar los beneficios de la IA y al mismo tiempo minimizar los riesgos potenciales.

Garantizar el cumplimiento de HIPAA

Proteger la privacidad y confidencialidad del paciente es primordial en la atención médica. Al evitar compartir Información de Salud Protegida (ISP) e Información de Identificación Personal (IIP) con modelos abiertos de IA, las organizaciones de atención médica pueden mantener el cumplimiento de las regulaciones HIPAA y salvaguardar los datos de los pacientes.

Colaborar con proveedores para lograr transparencia

La comunicación transparente y la colaboración con los proveedores de IA son esenciales para comprender el rendimiento, las limitaciones y los casos de uso previstos del modelo. Las organizaciones de atención médica pueden obtener información valiosa sobre las capacidades de los sistemas de IA trabajando en estrecha colaboración con los proveedores y garantizando la alineación con sus necesidades y requisitos.

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¿Cómo puede ayudar AutomationEdge?

CareFlo de AutomationEdge es un flujo de trabajo listo para usar que se puede integrar fácilmente en el panorama de la atención domiciliaria. Este CareFlo permite a las agencias de atención domiciliaria automatizar procesos repetitivos y que requieren mucho tiempo, como actualizaciones de EVV, referencias, participación del cliente, procesamiento de reclamos, etc. AutomationEdge está preparado para apoyar a las agencias de atención médica domiciliaria ofreciendo soluciones personalizadas que abordan directamente sus desafíos relacionados con la IA:

  1. Proporcionamos modelos de IA interpretables con puntos de referencia claros e informes de sesgo, lo que garantiza la confianza y la comprensión en las decisiones impulsadas por la IA.
  2. Nuestras herramientas de monitoreo continuo evalúan el impacto de la IA en subgrupos de pacientes, lo que permite la detección proactiva de errores y resultados equitativos.
  3. La nube de automatización e inteligencia artificial de AutomationEdge para la atención domiciliaria ofrece interfaces intuitivas que fomentan la confianza a través de una IA explicable, promoviendo la colaboración entre los profesionales de la atención médica domiciliaria y los sistemas de inteligencia artificial.
  4. Nuestras plataformas de closed-loop AI priorizan la privacidad de los datos y el cumplimiento de HIPAA, salvaguardando la información confidencial del paciente.

 Conclusiones

En conclusión, sortear los obstáculos legales y regulatorios de la adopción de la IA en la atención médica domiciliaria requiere un enfoque estratégico que equilibre la innovación con el cumplimiento y la seguridad del paciente. Con las soluciones personalizadas y el compromiso con la transparencia de AutomationEdge, las agencias de atención médica domiciliaria pueden adoptar con confianza la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la atención al paciente mientras mitigan los riesgos y garantizan el cumplimiento normativo.

En un mundo de cambios y relaciones rápidas con la información, las organizaciones de atención médica deben mejorar su inteligencia de decisiones mediante el uso de tecnologías de IA porque la IA es la clave para desbloquear oportunidades para agregar inteligencia de decisiones en organizaciones de atención médica que funcionan con flujos crecientes de datos y aprendizaje constante para hacer que la información sea fácilmente accesible para una mejor toma de decisiones.

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Consulta la información original en inglés.

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