Implementación de Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones en radiología.
El objetivo de este artículo es identificar barreras y facilitadores para la implementación de las aplicaciones de una inteligencia artificial en una clínica radiológica en Países bajos.
La información analizada consiste en una serie de entrevistas semi estructuradas de siete hospitales holandeses. Además, el análisis de las barreras y facilitadores fue guiado por el reciente marco de trabajo denominado NASSS (Non-adoption, Abandonment, Scale-up, Spread, and Sustainability, por sus siglas en inglés); enfocado al desarrollo de nuevas tecnologías médicas dirigidas a organizaciones del cuidado de la salud.
Entre los factores más importantes dedicados a la facilitación de la implementación fueron los siguientes: I) presión por el costo de contención en el sistema de salud holandesa. II) altas expectativas del valor añadido de la IA. III) presencia de estrategias para la innovación del hospital. IV) presencia de un “campeón local”.
Por otra parte, en cuanto a los factores enfocados a presentar barreras se encuentran los siguientes: i) inconsistencias técnicas en el momento de utilizar la IA, ii) procesos de implementación no estructurados, iii) valor añadido de la IA inconcluso, iv) variación de la aceptación por parte de los radiólogos y pacientes al momento de aplicar la IA.
En conclusión, para que las aplicaciones derivadas de la IA puedan contribuir a la mejora de la calidad y la eficiencia de la radiología clínica, el proceso de implementación debe ser llevado de una manera estructurada. Por lo tanto, lo fundamental debe ser proveer evidencia del valor añadido que trae esta herramienta.
Strohm, L., Hehakaya, C., Ranschaert, E. R., Boon, W. P. C., & Moors, E. H. M. (2020). Implementation of artificial intelligence (AI) applications in radiology: hindering and facilitating factors. European Radiology, 30(10), 5525–5532. https://doi-org.udlap.idm.oclc.org/10.1007/s00330-020-06946-y
