La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de revolucionar la industria de la salud al abordar las desigualdades sanitarias y mejorar los resultados de salud pública. Las organizaciones de salud están explorando cada vez más la capacidad de la IA para abordar los determinantes sociales de la salud (DSS), factores no médicos que impactan significativamente los resultados de salud. Estos determinantes incluyen la estabilidad económica, el acceso a la educación, el entorno del vecindario, el contexto social y comunitario.
Al aprovechar la IA, las organizaciones de salud pueden analizar grandes cantidades de datos, incluyendo información no estructurada de notas de médicos y registros de salud. Esta capacidad les permite identificar y abordar los factores ocultos que contribuyen a la salud de los pacientes. Los modelos predictivos que combinan datos de reclamaciones con DSS han mostrado promesas en mejorar la estratificación de riesgos e informar sobre intervenciones específicas para poblaciones en riesgo.
### Preguntas Frecuentes
#### ¿Qué son las desigualdades sanitarias?
Las disparidades de salud, que se refieren a las diferencias en los resultados sanitarios entre diferentes grupos demográficos, se convierten en desigualdades sanitarias cuando son impulsadas por condiciones sociales sistémicas como la pobreza y el racismo. Estas desigualdades están relacionadas con diversos DSS que influyen en cómo las personas viven y envejecen.
#### ¿Por qué es importante evaluar los DSS?
Evaluar los DSS permite a los proveedores de atención médica e instituciones identificar los factores ocultos que contribuyen a la salud de sus pacientes. Al comprender estos determinantes sociales, los proveedores de atención médica pueden adaptar la atención para satisfacer necesidades específicas, conectar a los pacientes con servicios sociales adecuados y abordar necesidades sociales no satisfechas. Ejemplos de iniciativas exitosas incluyen programas de viajes compartidos para transportar pacientes a citas y proporcionar filtros HEPA gratuitos en áreas gravemente contaminadas.
#### ¿Cómo ayuda la IA?
Los modelos de IA son marcos matemáticos o algoritmos que permiten a las computadoras realizar tareas complejas y tomar decisiones en función de datos procesados continuamente. Estudios han demostrado que los modelos de IA pueden localizar y organizar eficazmente datos de DSS a partir de notas de médicos basadas en texto, superando las capacidades de captura de códigos de enfermedades de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) por médicos.
Los modelos de IA también se han utilizado para desarrollar modelos de estratificación de riesgos que recopilan datos de diversas fuentes, incluidos los factores de DSS, para identificar a los pacientes con mayor riesgo de hospitalización. Esta identificación temprana permite la asignación eficiente de recursos de gestión de la atención.
#### ¿Existen riesgos?
Aunque la IA tiene un gran potencial, existen riesgos y desafíos que deben ser abordados. Una de las preocupaciones principales es la presencia de sesgos humanos en los algoritmos de IA. Es fundamental asegurarse de que estos sesgos, que pueden perpetuar el racismo y el clasismo, no se refuercen en entornos de atención médica. Procedimientos y políticas éticas, incluida la obtención de un consentimiento explícito de los pacientes sobre el uso de sus datos, pueden ayudar a mitigar estos sesgos.
El acceso a la tecnología de IA también es un problema crítico. Las poblaciones de bajos ingresos, tanto en los Estados Unidos como a nivel mundial, podrían beneficiarse más de los modelos de IA, pero pueden no tener acceso a ellos debido a los costos de implementación y mantenimiento, así como a los requisitos de infraestructura técnica. Es necesario contar con innovaciones que reduzcan los costos y mantengan la eficacia para garantizar un acceso equitativo a las tecnologías de atención médica basadas en IA.
Además, los modelos de IA deben ser adaptables y capaces de tener en cuenta las diferencias regionales, de edad, de género y de historial médico. La incorporación de datos diversos durante las fases de programación y entrenamiento puede ayudar a abordar el riesgo de cambio de datos y mejorar la aplicabilidad de los modelos en diferentes poblaciones.
En conclusión, la IA tiene el potencial de transformar la atención médica al abordar las desigualdades sanitarias y mejorar los resultados de salud pública. Sin embargo, es fundamental afrontar los riesgos asociados con los sesgos, las barreras de acceso y las limitaciones de datos para garantizar que la IA beneficie a todas las personas, independientemente de su estatus socioeconómico o ubicación.
Fuentes:
– Healthy People 2030, U.S. Department of Health and Human Services, Office of Disease Prevention and Health Promotion
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