Qué impulsa la aceptación de la inteligencia artificial en salud según los profesionales
Un nuevo estudio publicado en BMJ Open arroja luz sobre un aspecto crucial pero poco explorado: ¿qué motiva a los profesionales de la salud a adoptar soluciones de inteligencia artificial en su práctica clínica?
La revisión, realizada por un equipo de la Universidad Estatal de Georgia, analiza 46 estudios publicados entre 2010 y 2023 y propone que existen dos factores transversales, identificados como “determinantes universales”, que influyen significativamente en la aceptación de estas tecnologías por parte del personal clínico.
Expectativa de rendimiento y condiciones facilitadoras: los pilares de la adopción
El primero de estos factores es la expectativa de rendimiento: la creencia de que el uso de IA mejorará el rendimiento laboral del profesional, facilitando diagnósticos más rápidos, precisos o seguros.
El segundo es la existencia de condiciones facilitadoras, es decir, una infraestructura organizativa y técnica que permita la implementación efectiva de la herramienta, incluyendo capacitación, soporte técnico y compatibilidad con los sistemas clínicos existentes.
Estos factores se mantuvieron constantes en contextos diversos: desde atención primaria hasta servicios de alta complejidad, e independientemente del nivel de experiencia de los profesionales.
Esto refuerza la idea de que, para que la IA se integre de forma efectiva, no basta con que funcione bien; debe ser úcil de implementar, comprender y justificar en el marco operativo del equipo de salud.
Diferencias según el nivel de atención
El estudio también identificó diferencias significativas según el nivel asistencial. En atención primaria, los profesionales se preocupan por el impacto en la relación con el paciente, temiendo que la IA reduzca la empatía clínica o el contacto humano.
En cambio, en la atención especializada, la preocupación gira en torno a la transparencia y coherencia de los sistemas, mientras que en la atención terciaria, la autonomía clínica y la posible “desvalorización” del saber profesional cobran mayor protagonismo.
Riesgos éticos, legales y estructurales
Las preocupaciones éticas y legales también varían: en contextos de baja complejidad se destaca el riesgo de daño al paciente (por ejemplo, diagnósticos erróneos), mientras que en niveles más complejos prevalece la incertidumbre sobre la responsabilidad legal ante errores producidos por el algoritmo.
En todos los casos, la falta de regulación clara y de marcos legales actualizados genera una barrera relevante para la aceptación.
La participación clínica como facilitador crítico
Otro hallazgo clave es que la participación de los profesionales de la salud en el diseño y validación de las herramientas de IA incrementa significativamente su aceptación.
Esta participación permite ajustar los modelos a las realidades clínicas y contribuye a generar confianza y sentido de pertenencia.
A la vez, se destaca que la falta de evidencia específica sobre la aceptación de la IA en países de ingresos bajos y medios limita la comprensión de los factores contextuales clave, como las barreras culturales, políticas y económicas.
Se hace un llamado a que futuras investigaciones aborden estas brechas mediante estudios mixtos que integren métodos cuantitativos y cualitativos adaptados a contextos locales.
Mirando hacia adelante: hacia una adopción más equitativa
El estudio reafirma la necesidad de avanzar hacia marcos teóricos más amplios y adaptables que contemplen tanto los determinantes universales como los condicionantes específicos de cada entorno.
Esto resulta especialmente importante para América Latina, donde la heterogeneidad de sistemas de salud, grados de digitalización y desigualdades estructurales requiere soluciones flexibles y con enfoque regional.
La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para transformar la atención médica, pero su éxito dependerá de qué tan bien logremos integrarla al tejido clínico y humano que define la medicina.
Comprender y respetar las perspectivas del equipo de salud es el primer paso para lograr una adopción segura, efectiva y verdaderamente centrada en las personas.
Para conocer más sobre este aporte pude visitar el articulo completo en BMJ Open.
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