Beneficios y Riesgos de la Implementación de Inteligencia Artificial en los Procesos de Diagnóstico Médico en el Ecuador

Palabras clave: inteligencia artificial, diagnóstico médico, riesgos, beneficios

Resumen

La inteligencia artificial aplicada en la medicina es una de los avances tecnológicos que ha tenido mayor importancia en los últimos años. Se han realizado varias investigaciones en búsqueda de mejorar los procesos diagnósticos, los cuales son importantes en la práctica clínica y determinan la ruta que debe seguir el paciente en búsqueda del alivio. Se ha realizado una revisión de la bibliografía con la finalidad de determinar los beneficios y riesgos de la implementación de la inteligencia artificial en los procesos diagnósticos y verificar la viabilidad de instaurarla en los sistemas de salud ecuatorianos. Se revisó la literatura en fuentes bibliográficas confiables como PubMed, ScientDirect, Scopus, Google Scholar, Nature, entre otros, publicadas en los últimos 5 años. La inteligencia artificial como sistema algorítmico con capacidad de analizar, clasificar y tomar decisiones es capaz de mejorar los procesos diagnósticos en distintas áreas de la medicina. La IA tiene la capacidad de disminuir el tiempo que toma analizar los resultados de exámenes complementarios, identificar factores de riesgo, realizar un seguimiento con asesorías personalizadas y en conjunto con los equipos de diagnóstico permite determinar la gravedad, clasificar el tipo y estadios, y pronosticar la condición de la patología que padece el paciente. Sin embargo, aún está pendiente determinar con certeza las políticas éticas del uso de la IA en el campo de la medicina con la finalidad de garantizar la integralidad del paciente.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Ávila-Tomás JF, Mayer-Pujadas MA, Quesada-Varela VJ. La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas. Aten Primaria. enero de 2021;53(1):81-8.

Caparrós Galán G, Sendra Portero F. Percepciones de estudiantes de Medicina sobre el impacto de la inteligencia artificial en radiología. Radiología. 1 de noviembre de 2022;64(6):516-24.

Ahmad Z, Rahim S, Zubair M, Abdul-Ghafar J. Artificial intelligence (AI) in medicine, current applications and future role with special emphasis on its potential and promise in pathology: present and future impact, obstacles including costs and acceptance among pathologists, practical and philosophical considerations. A comprehensive review. Diagn Pathol. 17 de marzo de 2021;16:24.

Ruiz RB, Velásquez JD. Inteligencia artificial al servicio de la salud del futuro. Rev Médica Clínica Las Condes. 1 de enero de 2023;34(1):84-91.

Gutiérrez C, López M. La salud en la era digital. Rev Médica Clínica Las Condes. 1 de noviembre de 2022;33(6):562-7.

Loftus TJ, Tighe PJ, Filiberto AC, Efron PA, Brakenridge SC, Mohr AM, et al. Artificial Intelligence and Surgical Decision-making. JAMA Surg. 1 de febrero de 2020;155(2):148-58.

Ebigbo A, Mendel R, Probst A, Manzeneder J, de Souza Jr LA, Papa JP, et al. Computer-aided diagnosis using deep learning in the evaluation of early oesophageal adenocarcinoma. Gut. julio de 2019;68(7):1143-5.

Ghatwary N, Zolgharni M, Ye X. Early esophageal adenocarcinoma detection using deep learning methods. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2019;14(4):611.

Iglesias-Puzas Á, Conde-Taboada A, López-Bran E. Inteligencia artificial y cirugía: la revolución de la medicina de precisión. J Healthc Qual Res. 1 de septiembre de 2020;35(5):330-1.

Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. enero de 2019;25(1):44-56.

Ribadeneira GPM, Fuentes RC, Abi-hanna GB. Análisis del Sistema de Salud del Ecuador. Medicina (Mex). 2016;19(4):193-204.

Otero P. Will artificial intelligence shift the paradigm in pediatrics? Arch Argent Pediatr. 27 de julio de 2023;e202310090.

Mayer MA. Inteligencia artificial en atención primaria: un escenario de oportunidades y desafíos. Aten Primaria. noviembre de 2023;55(11):102744.

Armijos-Briones M, Pires de Sousa F, Zavala-Briones MM. [Increase in the poverty and inequity in the funding of the Ecuadorian health system]. Rev Salud Publica Bogota Colomb. 1 de mayo de 2019;21(3):299-306.

Stanfill MH, Marc DT. Health Information Management: Implications of Artificial Intelligence on Healthcare Data and Information Management. Yearb Med Inform. agosto de 2019;28(1):56-64.

Reddy S, Allan S, Coghlan S, Cooper P. A governance model for the application of AI in health care. J Am Med Inform Assoc JAMIA. 4 de noviembre de 2019;27(3):491-7.

Zhang J, Zhang Z ming. Ethics and governance of trustworthy medical artificial intelligence. BMC Med Inform Decis Mak. 13 de enero de 2023;23:7.

Sheikh AY, Fann JI. Artificial Intelligence: Can Information be Transformed into Intelligence in Surgical Education? Thorac Surg Clin. agosto de 2019;29(3):339-50.

Pelaccia T, Forestier G, Wemmert C. Deconstructing the diagnostic reasoning of human versus artificial intelligence. CMAJ. 2 de diciembre de 2019;191(48):E1332-5.

Kaplan A, Cao H, FitzGerald JM, Iannotti N, Yang E, Kocks JWH, et al. Artificial Intelligence/Machine Learning in Respiratory Medicine and Potential Role in Asthma and COPD Diagnosis. J Allergy Clin Immunol Pract. 1 de junio de 2021;9(6):2255-61.

Byrne MF, Chapados N, Soudan F, Oertel C, Linares Pérez M, Kelly R, et al. Real-time differentiation of adenomatous and hyperplastic diminutive colorectal polyps during analysis of unaltered videos of standard colonoscopy using a deep learning model. Gut. enero de 2019;68(1):94-100.

Marco Mouriño A, Rivera-Esteban J, Augustin S, Turu Santigosa E, Pericàs JM. Morbilidad metabólica en la población penitenciaria de Cataluña. Aten Primaria. junio de 2023;55(6):102620.

Garg A, Mago V. Role of machine learning in medical research: A survey. Comput Sci Rev. 1 de mayo de 2021;40:100370.

Catalina QM, Fuster-Casanovas A, Vidal-Alaball J, Escalé-Besa A, Marin-Gomez FX, Femenia J, et al. Knowledge and perception of primary care healthcare professionals on the use of artificial intelligence as a healthcare tool. Digit Health. 14 de junio de 2023;9:20552076231180511.

Langerhuizen DWG, Janssen SJ, Mallee WH, van den Bekerom MPJ, Ring D, Kerkhoffs GMMJ, et al. What Are the Applications and Limitations of Artificial Intelligence for Fracture Detection and Classification in Orthopaedic Trauma Imaging? A Systematic Review. Clin Orthop. noviembre de 2019;477(11):2482-91.

López-González R, Sánchez-García J, García-Castro F. Inteligencia artificial en las enfermedades respiratorias. Arch Bronconeumol. 1 de febrero de 2021;57(2):77-8.

Plasencia-Martínez JM, Pérez-Costa R, Ballesta-Ruiz M, García-Santos JM. Eficacia de la capacidad y la eficiencia pronósticas de la herramienta de inteligencia artificial Thoracic Care Suite de GE aplicada a la radiografía torácica de pacientes con neumonía COVID-19. Radiología [Internet]. 31 de enero de 2023 [citado 10 de octubre de 2023]; Disponible en:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0033833823000279

Topalovic M, Das N, Burgel PR, Daenen M, Derom E, Haenebalcke C, et al. Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. Eur Respir J. abril de 2019;53(4):1801660.

Andrade DSM, Ribeiro LM, Lopes AJ, Amaral JLM, Melo PL. Machine learning associated with respiratory oscillometry: a computer-aided diagnosis system for the detection of respiratory abnormalities in systemic sclerosis. Biomed Eng OnLine. 25 de marzo de 2021;20(1):31.

Ebigbo A, Palm C, Probst A, Mendel R, Manzeneder J, Prinz F, et al. A technical review of artificial intelligence as applied to gastrointestinal endoscopy: clarifying the terminology. Endosc Int Open. diciembre de 2019;7(12):E1616-23.

Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, et al. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. octubre de 2019;68(10):1813-9.

Sánchez-Montes C, Sánchez FJ, Bernal J, Córdova H, López-Cerón M, Cuatrecasas M, et al. Computer-aided prediction of polyp histology on white light colonoscopy using surface pattern analysis. Endoscopy. marzo de 2019;51(3):261-5.

de Groof J, van der Sommen F, van der Putten J, Struyvenberg MR, Zinger S, Curvers WL, et al. The Argos project: The development of a computer-aided detection system to improve detection of Barrett’s neoplasia on white light endoscopy. United Eur Gastroenterol J. mayo de 2019;7(4):538-47.

Galvis-García E, Vega-González FJ de la, Emura F, Teramoto-Matsubara Ó, Sánchez-Robles JC, Rodríguez-Vanegas G, et al. Inteligencia artificial en la colonoscopia de tamizaje y la disminución del error. Cir Cir. 2023;91(3):411-21.

Díaz O, Rodríguez-Ruiz A, Gubern-Mérida A, Martí R, Chevalier M. ¿Son los sistemas de inteligencia artificial una herramienta útil para los programas de cribado de cáncer de mama? Radiología. 1 de mayo de 2021;63(3):236-44.

Rodríguez-Ruiz A, Krupinski E, Mordang JJ, Schilling K, Heywang-Köbrunner SH, Sechopoulos I, et al. Detection of Breast Cancer with Mammography: Effect of an Artificial Intelligence Support System. Radiology. febrero de 2019;290(2):305-14.

Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A, Teuwen J, Broeders M, Gennaro G, et al. Can we reduce the workload of mammographic screening by automatic identification of normal exams with artificial intelligence? A feasibility study. Eur Radiol. 1 de septiembre de 2019;29(9):4825-32.

Liu KL, Wu T, Chen PT, Tsai YM, Roth H, Wu MS, et al. Deep learning to distinguish pancreatic cancer tissue from non-cancerous pancreatic tissue: a retrospective study with cross-racial external validation. Lancet Digit Health. 1 de junio de 2020;2(6):e303-13.

Tschandl P, Codella N, Akay BN, Argenziano G, Braun RP, Cabo H, et al. Comparison of the accuracy of human readers versus machine-learning algorithms for pigmented skin lesion classification: an open, web-based, international, diagnostic study. Lancet Oncol. julio de 2019;20(7):938-47.

Giavina-Bianchi M, Cordioli E, Machado BS. Melanoma: implications of diagnostic failure and perspectives. Einstein. 20 de diciembre de 2021;19:eED6680.

Türk M, Ertaş R, Zeydan E, Türk Y, Atasoy M, Gutsche A, et al. Identification of chronic urticaria subtypes using machine learning algorithms. Allergy. 2022;77(1):323-6.

Maier-Hein L, Eisenmann M, Sarikaya D, März K, Collins T, Malpani A, et al. Surgical data science – from concepts toward clinical translation. Med Image Anal. febrero de 2022;76:102306.

Evans CR, Medina MG, Dwyer AM. Telemedicine and telerobotics: from science fiction to reality. Updat Surg. septiembre de 2018;70(3):357-62.

Busnatu Ștefan, Niculescu AG, Bolocan A, Petrescu GED, Păduraru DN, Năstasă I, et al. Clinical Applications of Artificial Intelligence—An Updated Overview. J Clin Med. enero de 2022;11(8):2265.

Keskinbora K, Güven F. Artificial Intelligence and Ophthalmology. Turk J Ophthalmol. enero de 2020;50(1):37-43.

Kohli M, Geis R. Ethics, Artificial Intelligence, and Radiology. J Am Coll Radiol. 1 de septiembre de 2018;15(9):1317-9.

Nair AV, Ramanathan S, Sathiadoss P, Jajodia A, Macdonald DB. Dificultades en la implantación de la inteligencia artificial en la práctica radiológica: lo que el radiólogo necesita saber. Radiología. 1 de julio de 2022;64(4):324-32.

Toapanta Defaz MV. La inteligencia artificial en la gestión de los servicios de Salud Pública del Ecuador. Caso: diagnóstico de la enfermedad de Parkinson, 2020-2021. octubre de 2021 [citado 21 de octubre de 2023]; Disponible en: http://repositorio.iaen.edu.ec/handle/24000/6168

Barragán-Martínez X. Situación de la Inteligencia Artificial en el Ecuador en relación con los países líderes de la región del Cono Sur. FIGEMPA Investig Desarro. 11 de julio de 2023;16(2):23-38.

Urgilés J, Bravo L. Estudio general de Vigilancia Tecnológica en Inteligencia Artificial. noviembre de 2019 [citado 20 de octubre de 2023]; Disponible en:

https://cedia.edu.ec/dmdocuments/INNOVACION/CONNECT/2.%20Informe%20completo%20de%20Machine%20learning%20para%20enlazar.pdf

Chiluiza JC. Diagnóstico sobre la inteligencia artificial en Ecuador [Internet]. Subsecretaria de fomento de la sociedad de la información y economía digital; 2021 [citado 20 de octubre de 2023]. Disponible en:

https://observatorioecuadordigital.mintel.gob.ec/wp-content/uploads/2022/11/Proyecto-diagnostico-inteligencia-artificial-IA-en-Ecuador-Documento-final-JC-JO-MS-002.pdf

Zúñiga CPC. Inteligencia Artificial: Desafios para el marco normativo laboral ecuatoriano. Univ Soc Rev Cient Univ Cienfuegos. diciembre de 2021;13(S3):340-5.

Lampert Grassi MP|. bcn.cl. BCN. Biblioteca del Congreso Nacional de Chile; 2020 [citado 20 de octubre de 2023]. Sistemas Nacionales de Salud: Ecuador. - Asesorías Parlamentarias BCN. Búsqueda por Categoría Temática. Disponible en:

https://www.bcn.cl/asesoriasparlamentarias/www.bcn.cl/asesoriasparlamentarias/detalle_documento.html?id=75418

Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 4 de marzo de 2019;28(2):73-81.

Martín Noguerol T, Paulano-Godino F, Martín-Valdivia MT, Menias CO, Luna A. Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats Analysis of Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Radiology. J Am Coll Radiol JACR. septiembre de 2019;16(9 Pt B):1239-47.

Lanzagorta-Ortega D, Carrillo-Pérez DL, Carrillo-Esper R. [Artificial intelligence in medicine: present and future]. Gac Med Mex. 15 de diciembre de 2022;158(Suplement 1):17-21.

Choudhury A, Asan O. Role of Artificial Intelligence in Patient Safety Outcomes: Systematic Literature Review. JMIR Med Inform. 24 de julio de 2020;8(7):e18599.

Basáez E, Mora J. Salud e inteligencia artificial: ¿cómo hemos evolucionado? Rev Médica Clínica Las Condes. 1 de noviembre de 2022;33(6):556-61.

Reddy S, Fox J, Purohit MP. Artificial intelligence-enabled healthcare delivery. J R Soc Med. enero de 2019;112(1):22-8.

Luxton DD. Should Watson Be Consulted for a Second Opinion? AMA J Ethics. 1 de febrero de 2019;21(2):E131-137.

Naik N, Hameed BMZ, Shetty DK, Swain D, Shah M, Paul R, et al. Legal and Ethical Consideration in Artificial Intelligence in Healthcare: Who Takes Responsibility? Front Surg. 14 de marzo de 2022;9:862322.

Chen EM, Chen D, Chilakamarri P, Lopez R, Parikh R. Economic Challenges of Artificial Intelligence Adoption for Diabetic Retinopathy. Ophthalmology. 1 de marzo de 2021;128(3):475-7.

Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 4 de abril de 2019;380(14):1347-58.

Publicado
2024-01-22
Cómo citar
Galarza Medina , K. X., Maldonado Coronel , K., & Herrera Guanopatin , M. S. (2024). Beneficios y Riesgos de la Implementación de Inteligencia Artificial en los Procesos de Diagnóstico Médico en el Ecuador. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(6), 7276-7299. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.9274
Sección
Artículos