Son numerosos los beneficios de integrar la inteligencia artificial en el campo de la salud, y uno de ellos es su capacidad para fomentar una mayor equidad racial.
¿De qué forma puede la inteligencia artificial contribuir a mejorar la equidad?
Ya hemos conversado sobre algunas de las Consecuencias no deseadas del uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Entre estas, se destaca el riesgo de generar discriminación involuntaria.
En un estudio publicado el año pasado en Nature Journal, Zhisheng Chen, profesor en la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Nanjing, China, abordó este tema desde la perspectiva de la ética y la discriminación en las prácticas de contratación basadas en inteligencia artificial (fuente externa).
No obstante, tanto el análisis de datos como la inteligencia artificial también pueden tener un impacto positivo en la lucha contra la discriminación al aportar información objetiva sobre patrones y tendencias dentro de conjuntos de datos, lo que permite a las organizaciones identificar y corregir sesgos y disparidades ocultas en los procesos de toma de decisiones. Al emplear estas tecnologías, se pueden implementar intervenciones específicas para mitigar la discriminación. Además, los algoritmos de inteligencia artificial pueden ser entrenados para identificar y rectificar patrones sesgados, promoviendo resultados más equitativos en diversos ámbitos como contratación, préstamos y justicia penal.
Gracias a avanzadas técnicas de análisis de datos, tanto el análisis de datos como la inteligencia artificial permiten a los responsables de la toma de decisiones abordar proactivamente los sesgos sistémicos, fomentando la inclusión y la equidad. Estas tecnologías posibilitan a las organizaciones detectar y enmendar prácticas discriminatorias, generando resultados más equitativos para individuos de diversas procedencias. Al aprovechar los conocimientos basados en datos, las instituciones pueden establecer procesos transparentes y responsables que promuevan la confianza entre las partes interesadas mientras trabajan por una sociedad más justa.
Es crucial garantizar que los sistemas de inteligencia artificial estén diseñados para evitar cualquier tipo de sesgo involuntario, tema que abordamos en nuestra publicación sobre el uso de Kronos con inteligencia artificial para combatir prejuicios (fuente interna).
Beneficios específicos de utilizar la inteligencia artificial para mejorar la equidad en la atención médica
Las personas pertenecientes a minorías étnicas suelen experimentar resultados de atención médica notablemente peores en comparación con los pacientes de raza blanca. Por ejemplo, la tasa de mortalidad materna entre las mujeres afroamericanas es casi tres veces mayor que entre las mujeres blancas. Las razones detrás de estadísticas como estas son siempre diversas. Una de ellas es que las mujeres afroamericanas suelen enfrentar mayores barreras de acceso a la atención prenatal, período durante el cual se detectan y abordan muchas complicaciones del embarazo que pueden poner en riesgo la vida.
No obstante, los datos no mienten. La calidad de la atención en los Estados Unidos parece diferir para las minorías. ¿A qué se debe esto y cómo abordarlo?
En este artículo, se analizan las disparidades en los resultados de los pacientes y se explora cómo el concepto de "enfermería basada en evidencia" puede contribuir a resolver este problema.
¿Qué tan relevante es el sesgo en la atención médica?
El concepto de sesgo en la atención médica es complejo y delicado. Como sociedad, solemos considerar a los profesionales de la salud como héroes. La noción de que también puedan perpetuar sesgos sistémicos resulta contradictoria con esa percepción. ¿Pero es cierto?
La respuesta no es simple. No son muchas las personas dentro del sistema de salud que sean abiertamente racistas. El problema real radica en la falta de comprensión intercultural. La gran mayoría de médicos y enfermeras son de raza blanca.
A pesar de que procuran ofrecer la mejor atención posible a todos sus pacientes, hay una mayor incidencia de errores y complicaciones de salud prevenibles en pacientes de minorías étnicas. La comunicación suele ser un punto crucial en estos problemas.
A continuación se detallan algunas situaciones:
- Los profesionales sanitarios pueden enfrentar dificultades para conectar directamente con pacientes cuya procedencia es muy diferente a la suya. Es posible que comprendan la condición médica que afecta al individuo, pero podrían tener más dificultades para sintonizar con los aspectos subjetivos del cuidado, especialmente cuando el paciente comparte experiencias relacionadas con la comodidad o los síntomas.
- Las preocupaciones pueden ser minimizadas. Uno de los reclamos más comunes de minorías que interactúan con el sistema de salud es que sus inquietudes suelen ser pasadas por alto. En ocasiones, esto conduce a que los síntomas sean ignorados hasta que se agraven.
- Desafíos interpersonales. Se ha demostrado que establecer una buena relación personal con el proveedor de atención mejora los resultados de los pacientes, especialmente en casos de enfermedades crónicas. Lamentablemente, esta dinámica suele ser más difícil de lograr para los pacientes que reciben atención de proveedores que no comprenden sus circunstancias personales.
En última instancia, estos desafíos no son exclusivos de las minorías. Todos encuentran ciertas dificultades en el sistema de atención médica. Sin embargo, las poblaciones minoritarias suelen enfrentarlos de manera más acentuada. ¿En qué consiste exactamente la atención basada en evidencia y de qué forma puede ayudar?
¿Qué implica la enfermería basada en la evidencia?
Explorar el concepto de enfermería basada en la evidencia con alguien que no esté familiarizado con él puede resultar un tanto confuso. ¿La razón? Muchas personas asumen correctamente que se refiere simplemente al estándar de atención, algo tan fundamental que no debería requerir un nombre específico.
Aquí tienes una definición básica:
La enfermería basada en la evidencia es toda atención que se vale de una combinación entre la experiencia personal y las metodologías más actuales basadas en datos disponibles.
Es importante destacar que prácticamente todos los profesionales de la salud emplean de alguna manera esta estrategia de atención. Una atención basada en evidencia simplemente enfatiza la importancia de mantenerse al día con la información más reciente.
Si bien médicos y enfermeras deben seguir formándose de manera constante, esto no implica estar al tanto de cada nuevo avance médico. Esto indica que un profesional con veinte años de experiencia podría ser perfectamente competente en su labor sin seguir activamente cada nueva evolución médica.
Está utilizando métodos de atención al paciente que han sido mejorados. La enfermería basada en evidencia emplea un proceso meticulosamente ajustado para garantizar los mejores resultados posibles. Esto implica formular una pregunta específica sobre la condición del paciente y luego buscar activamente la respuesta a través de un método científico. Dado que implica mantenerse al tanto de las mejores prácticas e investigar exhaustivamente todas las posibles consultas, es un procedimiento que consume muchos recursos. Los hospitales que apenas pueden mantener sus plantillas de personal pueden mostrar resistencia a adaptar una práctica voluntaria que requiere aún más de su personal ya sobrecargado. A pesar de ser una preocupación válida, es innegable que administrar cuidados basados en evidencia conduce a mejores resultados para los pacientes. Encontrar formas de implementarlo siempre que sea factible puede beneficiar a todos los pacientes, incluidas las minorías que previamente han enfrentado dificultades para recibir atención de calidad. ## Cómo la atención basada en evidencia podría ayudar a las minorías a obtener una mejor atención A pesar de que el enfoque de atención basada en evidencia suena prometedor, también es válido cuestionar cómo puede beneficiar a las minorías que luchan por ser escuchadas. ¿Es posible investigar cómo sortear las barreras culturales? Hasta cierto punto, sí lo es. Los médicos y enfermeras que se plantean la pregunta: "¿Por qué las minorías experimentan resultados notablemente peores en la atención médica?" inevitablemente encontrarán respuestas que pueden utilizar para brindar una atención más apropiada. El enfoque basado en la evidencia puede hacer que sean más sensibles en la administración de la atención a pacientes que pueden tener realidades muy diferentes a las suyas. Sin embargo, en última instancia, se requerirán cambios a niveles superiores para garantizar un nivel de atención más equitativo. ## ¿Qué más pueden hacer los hospitales? Los hospitales que deseen mejorar los resultados para las minorías deberían dar prioridad a la diversidad, tanto en sus prácticas de contratación como en la forma en que estructuran sus políticas y comunicaciones. Una práctica común utilizada por muchos hospitales es la implementación de una junta de diversidad, equidad e inclusión. Estas juntas revisan las políticas hospitalarias y establecen estándares sobre qué tipo de lenguaje es apropiado en el entorno laboral. Esto puede tener un impacto inmediato y directo en la atención al paciente, así como un impacto a largo plazo en las prácticas de contratación. Los profesionales de la medicina y enfermería pertenecientes a minorías estarán más inclinados a trabajar para instituciones que demuestren valorar la diversidad, equidad e inclusión. ### Conclusión En el ámbito de la atención médica, no existe una solución rápida ni sencilla. Se trata de un sistema complejo con numerosas variables en juego. La atención basada en evidencia es una herramienta para ayudar no solo a las minorías, sino a cualquier individuo que acuda al hospital en busca de tratamiento. Sin embargo, para lograr un cambio sistémico, los hospitales también deben estar dispuestos a reconocer el problema en primer lugar. Solo al esforzarse activamente por alcanzar un estándar de atención más elevado para todos los pacientes, las minorías finalmente podrán beneficiarse de una mejora en los resultados de la atención médica.