Hay muchos beneficios de incorporar la IA al sector de la salud. Una de estas ventajas es que puede ayudar a promover una mayor igualdad racial.

¿Cómo puede la IA ayudar a mejorar la igualdad?

Hemos hablado de algunos de los Consecuencias no deseadas del uso de IA y análisis de datos.. Entre ellos se incluye el hecho de que puede dar lugar a una discriminación involuntaria.

Zhisheng Chen, profesor de la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Nanjing, China, habló sobre este tema en su estudio. Ética y discriminación en las prácticas de contratación basadas en inteligencia artificial, que se publicó en Nature Journal el año pasado.

Sin embargo, el análisis de datos y la inteligencia artificial también pueden tener un impacto positivo en la lucha contra la discriminación. Pueden desempeñar un papel fundamental en la lucha contra la discriminación involuntaria proporcionando información objetiva sobre patrones y tendencias dentro de conjuntos de datos. Al aprovechar estas tecnologías, las organizaciones pueden identificar sesgos y disparidades ocultas en los procesos de toma de decisiones, lo que les permite implementar intervenciones específicas para mitigar la discriminación. Además, los algoritmos de IA se pueden entrenar para reconocer y rectificar patrones sesgados, fomentando resultados más justos en diversos ámbitos, como la contratación, los préstamos y la justicia penal.

A través de técnicas avanzadas de análisis de datos, el análisis de datos y la IA permiten a los tomadores de decisiones abordar de manera proactiva los sesgos sistémicos, promoviendo la inclusión y la equidad. Estas tecnologías permiten a las organizaciones detectar y rectificar prácticas discriminatorias, lo que conduce a resultados más equitativos para personas de diversos orígenes. Al aprovechar los conocimientos basados ​​en datos, las instituciones pueden establecer procesos transparentes y responsables, fomentando la confianza entre las partes interesadas mientras se esfuerzan por lograr una sociedad más justa.

Por supuesto, es importante asegurarse de que los programas de IA estén diseñados para evitar sesgos involuntarios. Hablamos de esto en nuestra publicación sobre usar Kronos con IA para combatir los prejuicios.

Beneficios específicos del uso de la IA para mejorar la igualdad en la atención sanitaria

Los pacientes de minorías experimentan consistentemente peores resultados de atención médica que los pacientes blancos. La tasa de mortalidad materna de las madres negras es casi tres veces mayor que la de las madres blancas. Las razones detrás de estadísticas como ésta son siempre multifacéticas. Por ejemplo, las mujeres negras suelen tener un acceso más limitado a la atención prenatal. Es durante este tiempo que se identifican y abordan muchas afecciones del embarazo que ponen en peligro la vida.

Sin embargo, los números no mienten. El estándar de atención en los Estados Unidos parece diferente para las minorías. ¿A qué se debe esto y qué se puede hacer al respecto?

En este artículo, analizamos las discrepancias en los resultados de los pacientes y examinamos cómo un concepto llamado "enfermería basada en evidencia" puede ayudar a abordar el problema.

¿Qué importancia tiene el sesgo en la atención sanitaria?

El concepto de sesgo sanitario es complejo y muy sensible. Como sociedad, tendemos a considerar a los trabajadores de la salud como héroes. La idea de que también están perpetuando el sesgo sistémico es incongruente con ese sentimiento. ¿Lo que es verdad?

La respuesta tiene matices. No hay muchos racistas declarados trabajando en el sistema de salud. El problema real surge de la falta de comprensión multicultural. La gran mayoría de médicos y enfermeras son blancos.

Si bien intentan administrar el más alto nivel de atención posible a todos sus pacientes, existe una mayor tasa de errores y complicaciones de salud prevenibles con los pacientes de minorías étnicas. La comunicación suele estar en el centro de estos problemas.

Aquí hay un desglose:

• Los trabajadores de la salud pueden tener dificultades para relacionarse directamente con pacientes de orígenes muy diferentes a los suyos. Es posible que comprendan la afección médica que padece la persona, pero es posible que estén menos en sintonía con los elementos subjetivos de la prestación de atención, especialmente cuando el paciente describe experiencias de comodidad o síntomas.
• Las preocupaciones pueden minimizarse. Una de las quejas más comunes que suelen expresar las minorías que tratan con el sistema de salud es que les cuesta que sus preocupaciones se tomen en serio. A veces, esto lleva a que se ignoren los síntomas hasta que se conviertan en algo más grave.
• Desafíos interpersonales. Se ha demostrado que tener una buena relación personal con la persona que administra la atención, especialmente en pacientes que padecen enfermedades crónicas, mejora los resultados de los pacientes. Desafortunadamente, esta dinámica suele ser más difícil de lograr para los pacientes que tratan con proveedores de atención que no los comprenden a nivel personal.

En última instancia, estos desafíos no son exclusivos de las minorías. Todo el mundo lucha un poco dentro del sistema sanitario. En última instancia, todos se ven obligados a ser sus propios defensores, incluso en situaciones en las que parece que nadie los escuchará.

Sin embargo, el ritmo al que experimentan estos problemas las poblaciones minoritarias es claramente mayor. ¿Qué es la atención basada en evidencia y cómo puede ayudar?

¿Qué es la enfermería basada en la evidencia?

Explicar la enfermería basada en evidencia a alguien que nunca antes ha oído hablar de ella puede resultar un poco desconcertante. ¿La razón? La mayoría de la gente asume con razón que se trata simplemente del estándar de atención. Algo tan simple y fundamental que ni siquiera debería requerir nombre.

He aquí una definición básica:

La enfermería basada en la evidencia es cualquier atención brindada que aprovecha una combinación de experiencia personal y la última metodología disponible basada en datos.

Para ser claros, prácticamente todos los trabajadores sanitarios que trabajan emplean una versión de esta estrategia de atención. Un estándar de atención basado en evidencia simplemente pone un mayor énfasis en mantenerse actualizado con la información más reciente.

Los médicos y enfermeras necesitan continuar su educación constantemente, pero no hasta el punto de monitorear activamente cada nuevo desarrollo médico. Esto significa que un trabajador de la salud que ha estado en las trincheras durante veinte años podría estar aprovechando prácticas de atención al paciente que se han modificado para mejor.

Enfermería basada en la evidencia aprovecha un proceso cuidadosamente ajustado para ofrecer los mejores resultados posibles. Esto implica hacer una pregunta específica sobre la condición del paciente y luego buscar activamente la respuesta a través de un proceso científico.

Debido a que implica estar al tanto de las mejores prácticas e investigar exhaustivamente todas las preguntas posibles, es un proceso que agota los recursos. Los hospitales que apenas pueden mantener sus pisos con personal pueden resistirse a la idea de adaptar una práctica voluntaria que exige aún más de su personal con exceso de trabajo.

Si bien esta es una preocupación legítima, en última instancia es cierto que la administración de la atención basada en evidencia produce mejores resultados para los pacientes. Encontrar formas de aprovecharlo siempre que sea posible puede ayudar a todos los pacientes, incluidas las minorías que anteriormente han luchado por recibir atención de calidad.

Cómo la atención basada en evidencia podría ayudar a las minorías a recibir una mejor atención

Si bien el proceso de atención basada en evidencia suena excelente, también es justificable preguntarse cómo puede ayudar a las minorías que luchan por ser escuchadas. No se puede investigar exactamente cómo sortear las barreras culturales, ¿verdad?

Hasta cierto punto, puedes. Médicos y enfermeras que se preguntan: "¿Por qué las minorías experimentan resultados desproporcionadamente malos para los pacientes?" inevitablemente encontrarán respuestas que puedan utilizar para administrar una mejor atención.
 
El enfoque basado en la evidencia puede hacerlos más sensibles a la forma en que manejan la administración de la atención a pacientes que pueden ser muy diferentes a ellos.

Sin embargo, en última instancia, será necesario realizar cambios a un nivel superior para garantizar un nivel de atención más equitativo.

¿Qué más pueden hacer los hospitales?

Los hospitales que quieran mejorar los resultados para las minorías deberían hacer de la diversidad una prioridad, tanto en sus prácticas de contratación como en la forma en que estructuran sus políticas y comunicaciones. Una forma en que muchos hospitales lo han hecho es a través de una junta DEI. Las juntas de diversidad, equidad e inclusión revisan las políticas hospitalarias y establecen estándares sobre qué tipo de lenguaje es apropiado para el entorno laboral.

Esto puede tener un impacto directo e inmediato en la atención al paciente, pero también un impacto más duradero en las prácticas de contratación. Los médicos y enfermeras de minorías estarán más abiertos a trabajar para organizaciones que tengan un aprecio demostrable por la importancia de la diversidad, la equidad y la inclusión.

Conclusión

Cuando se trata de atención médica, no existe una solución rápida o fácil. Es un sistema complicado con muchas partes móviles. La atención basada en evidencia es una forma de ayudar no solo a las minorías, sino a cualquiera que ingrese al hospital en busca de tratamiento.

Sin embargo, para cambiar las cosas a nivel sistémico, los hospitales también tendrán que estar dispuestos a reconocer el problema en primer lugar. Sólo a través de la búsqueda activa de un estándar de atención más alto para todos los pacientes las minorías podrán finalmente experimentar mejores resultados de atención médica.

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• Fuente: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/