Comprender cómo la IA puede afectar los resultados de salud
La capacidad de capacitar a los trabajadores sanitarios entrantes para que adopten e interroguen esta nueva tecnología determinará mejor su influencia y cómo se puede utilizar de manera positiva para promover resultados de salud, dice la Dra. Aditee Narayan, decana asociada de asuntos curriculares de la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke.
«Es importante vincular la educación sobre IA a las razones por las que la gente se dedicó a la medicina en primer lugar», afirma.
Para que las facultades de medicina sean más eficaces a la hora de enseñar a los futuros médicos sobre la IA, deben apoyar las misiones clínicas y de investigación de la institución en el espacio de la IA, añade.
«Lo que funcionará mejor es ver las formas en que nuestra institución priorizará el uso de la IA en las operaciones clínicas y la atención al paciente, y luego alinear nuestras adiciones curriculares con esas nuevas iniciativas», dice Narayan.
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Desmitificando los modelos de IA que afectan la atención sanitaria
En el Universidad de Texas en San Antonio, los estudiantes pueden optar por tomarse un descanso del programa médico para pasar un año en una experiencia de inmersión en el campo de la IA. Toman cursos básicos en IA y cursos optativos basados en su especialidad.
Los médicos necesitan una buena comprensión de los modelos de IA que se utilizan en diferentes escenarios clínicos, dice el Dr. Dhireesha Kudithipudi, director fundador del Consorcio MATRIX AI de la universidad y líder del equipo que desarrolló los cursos de IA para el exclusivo doctor en medicina/Maestría en Ciencias. programa de doble titulación lanzado por la universidad el año pasado.
«Ya sea en la detección de anomalías, el procesamiento de imágenes o la toma de decisiones, los estudiantes necesitan comprender de dónde provienen los modelos y qué tipos de modelos de IA se utilizan en estos escenarios», afirma Kudithipudi.
Desde su perspectiva, los estudiantes también deben comprender cómo se utilizan los modelos de IA para desarrollar determinadas soluciones.
“Muy a menudo, estos modelos de IA no están diseñados de manera inclusiva o tienen algunos sesgos ocultos en los modelos”, afirma. “En esos contextos, la intervención humana se vuelve importante mitigar los puntos ciegos que tiene la IA y evitar que estos sesgos se traduzcan en un impacto real”.
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