Las enfermeras no confían en que los empleadores implementen de forma segura herramientas de inteligencia artificial, según muestra una encuesta

— Los modelos predictivos y los chatbots pueden socavar el juicio clínico y comprometer la atención al paciente, dicen

por Fiordo de Shannon Corresponsal de Washington, MedPage Today 16 de mayo de 2024

Tres de cada cinco enfermeras dijeron que no confían en que su empleador coloque la seguridad del paciente como el factor más importante cuando utilizan herramientas de inteligencia artificial (IA), según una encuesta de National Nurses United (NNU), el sindicato de enfermeras registradas más grande del mundo. A NOSOTROS

De más de 2.300 enfermeras registradas y miembros de NNU encuestados entre el 18 de enero y el 4 de marzo, el 60% no estuvo de acuerdo con la afirmación: «Confío en que mi empleador implementará la IA teniendo como primera prioridad la seguridad del paciente», como se detalla en un presione soltar del sindicato.

Las enfermeras dijeron que están alarmadas por la creciente afluencia de herramientas de inteligencia artificial no reguladas en la atención médica, incluidos modelos predictivos utilizados para determinar las asignaciones de personal, informes generados por computadora que reemplazan los traspasos de enfermera a enfermera y chatbots que reemplazan a las enfermeras de clasificación, que, según ellas, socavan la clínica. juicio y comprometer la atención al paciente.

«Las enfermeras no están en contra de la tecnología», afirmó Deborah Burger, RN, presidenta de la NNU, en un reciente rueda de prensa. «Acogemos la tecnología que mejora la atención al paciente y se utiliza junto con nuestra amplia educación y experiencia clínica. Sin embargo, nos oponemos a este Salvaje Oeste de aparatos no regulados y sin control que se presentan como una panacea para todo lo que aqueja a la atención médica».

«Queremos que el público presione el botón de pausa en [the] «El actual impulso imprudente de las ‘Big Tech’ y las empresas de atención médica para imponer tecnologías de inteligencia artificial a nuestros pacientes, a nosotros y a los trabajadores de la salud sin nuestro conocimiento o consentimiento», agregó. «No permitiremos que nuestros pacientes sean conejillos de indias».

La NNU publicó recientemente el Declaración de derechos de enfermeras y pacientes: principios rectores para la justicia de la IA en la enfermería y la atención sanitaria, lo que subraya la necesidad de seguridad, privacidad, transparencia y atención de alta calidad de persona a persona, así como el derecho a ejercer el juicio profesional. «La carga de demostrar la seguridad debería recaer en los desarrolladores e implementadores, no en los pacientes y sus cuidadores», señala el documento.

Además, cientos de enfermeras sindicales se reunieron afuera del Centro Médico Kaiser Permanente San Francisco a fines del mes pasado para protestar contra la Experiencia de atención integradaque destacó el uso de análisis avanzados e inteligencia artificial.

En la encuesta de NNU, el 40% de las enfermeras dijeron que su empleador había introducido «nuevos dispositivos, aparatos y cambios en los registros médicos electrónicos» en los últimos 12 meses. La mitad de los encuestados dijeron que sus empleadores utilizan algoritmos basados ​​en datos de registros médicos electrónicos para determinar la agudeza del paciente y la necesidad de atención de enfermería.

De los encuestados, el 69% dijo que sus propias evaluaciones chocaban con métricas de agudeza generadas por computadora, que se basan en gráficos en tiempo real (que, según ellos, no son realistas dada la gran cantidad de pacientes y la falta crónica de personal) y no incorporan los aspectos educativos, psicosociales o Necesidades emocionales de pacientes y familiares.

«El resultado de confiar en las mediciones de agudeza algorítmicas es que, diariamente, en unidad tras unidad, tenemos múltiples pacientes cuya agudeza está subrepresentada, lo que significa que no hay suficientes enfermeras para brindar una atención óptima de manera oportuna». dijo Cathy Kennedy, RN, vicepresidenta de NNU y presidenta de la Asociación de Enfermeras de California, que trabaja en el Centro Médico Roseville de Kaiser Permanente, en el comunicado de prensa.

Los hallazgos clave adicionales de la encuesta incluyeron:

• El 12% de los encuestados dijeron que habían visto la transición de los traspasos de pacientes, tradicionalmente completados a través de la comunicación directa entre enfermeras, a informes generados por computadora.
• El 48% de las enfermeras que utilizaron dichos traspasos dijeron que los informes automatizados no se alinean con sus evaluaciones personales.
• El 29 % de las enfermeras informaron que no pueden cambiar las evaluaciones o categorizaciones generadas por IA en instalaciones que aprovechan dispositivos que capturan imágenes y sonidos de los pacientes; por ejemplo, puntuaciones de dolor y evaluaciones de heridas
• El 40% de las enfermeras en centros donde se utilizan sistemas automatizados para predecir los resultados de los pacientes, los riesgos de complicaciones y las necesidades de alta dijeron que no pueden modificar esas puntuaciones para reflejar su propio juicio clínico.

Michelle Mahon, enfermera registrada, subdirectora de práctica de enfermería en NNU, señaló que la comisión conjunta ya ha publicado advertencias al público y a los médicos sobre los peligros de una transferencia inadecuada que conduce a cirugías en el lugar equivocado, retrasos en el tratamiento, caídas, errores de medicación y muerte.

Jeff Breslin, RN, vicepresidente de NNU y miembro de la junta directiva de la Asociación de Enfermeras de Michigan, que trabaja en University of Michigan Health-Sparrow en Lansing, compartió sus experiencias de primera mano con estas tecnologías.

«Anteriormente, cuando un paciente era transferido del departamento de emergencias a otra unidad del hospital, la enfermera responsable del paciente tenía la oportunidad de discutir el estado clínico del paciente y hacer cualquier pregunta de seguimiento con la enfermera de la sala de emergencias. ,» él dijo.

Ahora, a veces falta información crítica sobre la atención del paciente en los informes automatizados que no se habrían perdido en una conversación entre enfermeras, explicó. Por ejemplo, Breslin dijo que entró en la habitación de un paciente sin mascarilla y sin ningún equipo de protección personal porque no le avisaron que su paciente era positivo para COVID.

En otro caso, el informe automatizado no alertó a Breslin de que un nuevo paciente estaba inmunocomprometido cuando también atendía a pacientes con COVID y gripe.

«Fue mi capacidad de evaluación y mi experiencia como enfermera durante casi 30 años lo que me permitió brindar la mejor atención a este paciente, no el informe generado por computadora que omitía información muy crítica», anotó Breslin.

A pesar de todo el revuelo en torno a la IA, no puede replicar la inteligencia humana, enfatizó Mahon. «La IA puede reconocer patrones en los datos, pero los datos de atención médica a menudo están incompletos o sesgados… Se necesita la experiencia y los conocimientos de una enfermera humana para comprender esos datos en contexto, identificar lo que falta y evaluar de manera integral las necesidades de los pacientes individuales».