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Inteligencia Artificial en el laboratorio cl�nico y su transformaci�n en diagn�sticos y decisiones �tica en el �rea m�dica (2023)

 

Artificial Intelligence in the clinical laboratory and its transformation into diagnoses and ethical decisions in the medical area (2023)

 

Intelig�ncia Artificial no laborat�rio cl�nico e sua transforma��o em diagn�sticos e decis�es �ticas na �rea m�dica (2023)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: palacios-paola0810@unesum.edu.ec ��

 

Ciencias de la Salud

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 30 de diciembre de 2023 *Aceptado: 19 de enero de 2024 * Publicado: �16 de febrero de 2024

 

        I.            Licenciada en Laboratorio Cl�nico, Instituto de Posgrado del Programa de Maestr�a Ciencias en Laboratorio Cl�nico, Universidad Estatal del Sur de Manab�, Jipijapa, Ecuador.

      II.            Licenciada en Laboratorio Cl�nico, Instituto de Posgrado del Programa de Maestr�a Ciencias en Laboratorio Cl�nico, Universidad Estatal del Sur de Manab�, Jipijapa, Ecuador.

   III.            Bi�loga, Instituto de Posgrado del Programa de Maestr�a Ciencias en Laboratorio Cl�nico, Universidad Estatal del Sur de Manab�, Jipijapa, Ecuador.

   IV.            Odont�loga, Mag�ster en Dise�o Curricular, Doctora en Ciencias de la Salud PhD, Perito Forense del Consejo de Judicatura del Ecuador, Tutora Revisora, Universidad Estatal del Sur de Manab�, Jipijapa, Manab�, Ecuador.

Resumen

En el presente estudio se realiz� una revisi�n sistem�tica de la incorporaci�n de la Inteligencia Artificial (IA) en el laboratorio cl�nico, la cual ha revolucionado la forma en que se procesan, analizan e interpretan los datos m�dicos, generando un impacto significativo en los diagn�sticos y decisiones �ticas en el �rea m�dica. La aplicaci�n de la IA en este entorno presenta beneficios sustanciales, pero tambi�n plantea desaf�os �ticos cruciales que deben abordarse con cautela, el prop�sito central es ofrecer una comprensi�n exhaustiva y actualizada del estado actual de la implementaci�n de la IA en el laboratorio cl�nico y su consecuente influencia en los diagn�sticos m�dicos y las decisiones �ticas y contribuir� al analizar de manera cr�tica las investigaciones y desarrollos m�s recientes. La metodolog�a es de revisi�n sistem�tica, del tipo documental, bibliogr�fico, ya que se llev� a cabo una s�ntesis de la literatura cient�fica procedente de diversas investigaciones. Los resultados principales muestran que el aprendizaje autom�tico, el procesamiento del lenguaje natural, extracci�n de informaci�n de informes m�dicos y precisi�n de los diagn�sticos son las principales tecnolog�as IA aplicadas, la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones m�dicas ha sido transformador y ha revolucionado varios aspectos de la prestaci�n de atenci�n m�dica como en la exactitud y precisi�n, mejor diagn�stico de los pacientes. Se concluye que las tecnolog�as de Inteligencia Artificial (IA) en el �mbito del laboratorio cl�nico representa un cambio paradigm�tico en la forma en que se procesan y analizan los datos m�dicos.

Palabras clave: Inteligencia artificial; Laboratorio cl�nico; �tica; Diagn�stico.

 

Abstract

In the present study, a systematic review was carried out on the incorporation of Artificial Intelligence (AI) in the clinical laboratory, which has revolutionized the way in which medical data is processed, analyzed and interpreted, generating a significant impact on diagnoses and ethical decisions in the medical area. The application of AI in this environment presents substantial benefits, but also poses crucial ethical challenges that must be addressed with caution, the central purpose is to offer a comprehensive and up-to-date understanding of the current state of AI implementation in the clinical laboratory and its consequent influence medical diagnoses and ethical decisions and will contribute by critically analyzing the most recent research and developments. The methodology is a systematic review, of the documentary, bibliographic type, since a synthesis of the scientific literature from various investigations was carried out. The main results show that machine learning, natural language processing, information extraction from medical reports and accuracy of diagnoses are the main AI technologies applied, artificial intelligence (AI) in medical decision making has been transformative and has revolutionized several aspects of healthcare delivery such as accuracy and precision, better diagnosis of patients. It is concluded that Artificial Intelligence (AI) technologies in the field of the clinical laboratory represent a paradigmatic change in the way in which medical data is processed and analyzed.

Keywords: Artificial intelligence; Clinical laboratory; Ethics; Diagnosis.

 

Resumo

No presente estudo foi realizada uma revis�o sistem�tica sobre a incorpora��o da Intelig�ncia Artificial (IA) no laborat�rio cl�nico, que revolucionou a forma como os dados m�dicos s�o processados, analisados ​​e interpretados, gerando um impacto significativo nos diagn�sticos e nas decis�es �ticas na �rea m�dica. A aplica��o da IA ​​neste ambiente apresenta benef�cios substanciais, mas tamb�m coloca desafios �ticos cruciais que devem ser abordados com cautela. O objetivo central � oferecer uma compreens�o abrangente e atualizada do estado atual da implementa��o da IA ​​no laborat�rio cl�nico e a sua consequente influ�ncia nos diagn�sticos m�dicos e nas decis�es �ticas e contribuir� analisando criticamente as pesquisas e desenvolvimentos mais recentes. A metodologia � uma revis�o sistem�tica, do tipo documental, bibliogr�fica, uma vez que foi realizada uma s�ntese da literatura cient�fica proveniente de diversas investiga��es. Os principais resultados mostram que o aprendizado de m�quina, o processamento de linguagem natural, a extra��o de informa��es de relat�rios m�dicos e a precis�o dos diagn�sticos s�o as principais tecnologias de IA aplicadas, a intelig�ncia artificial (IA) na tomada de decis�es m�dicas tem sido transformadora e revolucionou v�rios aspectos da presta��o de cuidados de sa�de, como exatid�o e precis�o, melhor diagn�stico dos pacientes. Conclui-se que as tecnologias de Intelig�ncia Artificial (IA) no �mbito do laborat�rio cl�nico representam uma mudan�a paradigm�tica na forma como os dados m�dicos s�o processados ​​e analisados.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; Laborat�rio clinico; �tica; Diagn�stico.

 

 

 

Introducci�n

La integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en el laboratorio cl�nico ha marcado una revoluci�n significativa en la forma en que abordamos los diagn�sticos m�dicos y las decisiones �ticas en el �mbito m�dico, la r�pida evoluci�n de la tecnolog�a ha permitido que los algoritmos de aprendizaje autom�tico y la IA analicen vastos conjuntos de datos cl�nicos, transformando la pr�ctica m�dica tradicional y brindando nuevas oportunidades para mejorar la precisi�n y eficiencia en el proceso diagn�stico.

Los macrodatos y el aprendizaje autom�tico est�n teniendo un impacto en la mayor�a de los aspectos de la vida moderna, desde el entretenimiento, el comercio y la atenci�n m�dica, existe un gran optimismo en cuanto a que la aplicaci�n de la inteligencia artificial (IA) pueda proporcionar mejoras sustanciales en todas las �reas de la atenci�n sanitaria, desde el diagn�stico hasta el tratamiento, existe una gran cantidad de evidencia de que los algoritmos de IA funcionan a la par o mejor que los humanos en diversas tareas, por ejemplo, al analizar im�genes m�dicas o correlacionar s�ntomas y biomarcadores de registros m�dicos electr�nicos (EMR) con la caracterizaci�n y el pron�stico de la enfermedad(1).

El laboratorio desempe�a un papel primordial en muchas decisiones m�dicas cuyos datos complejos y en constante crecimiento necesitan cada vez m�s la integraci�n del aprendizaje autom�tico. Como profesionales que conocemos bien las mejores pr�cticas de desarrollo de pruebas, es l�gico que tambi�n ayudemos a guiar el desarrollo de herramientas de aprendizaje autom�tico, ya que comparten muchas similitudes con las pruebas desarrolladas en laboratorio (2).

A medida que los laboratorios cl�nicos contin�an su proceso de digitalizaci�n y automatizaci�n en el �mbito de la medicina de laboratorio, es probable que enfrenten desaf�os relacionados con la evaluaci�n, implementaci�n y validaci�n de algoritmos de inteligencia artificial (IA), tanto dentro como fuera de sus instalaciones, tener una comprensi�n clara de la utilidad de la IA, su aplicabilidad y conocer los �ltimos avances, as� como sus limitaciones, ser� beneficioso para profesionales de laboratorio y m�dicos. No obstante, la introducci�n de nuevas tecnolog�as implica una disposici�n para cambiar la estructura y la mentalidad existentes hacia estas innovaciones, las cuales no siempre son plenamente comprendidas (3).

Dentro del contexto mundial, en Reino Unido el Imperial College de Londres est� utilizando IA para desarrollar una herramienta de diagn�stico para la tuberculosis, entrenando un sistema de IA para analizar radiograf�as de t�rax y detectar signos de la enfermedad (4).

La inteligencia artificial (IA) en el laboratorio cl�nico plantea importantes cuestiones �ticas. Algunos de los principales problemas �ticos que surgen del uso de tecnolog�as de IA en medicina de laboratorio incluyen la transparencia y la reproducibilidad de los algoritmos, la equidad en el acceso y la distribuci�n de beneficios, la minimizaci�n del sesgo y las disparidades, la protecci�n de la privacidad y la seguridad de los datos, y la responsabilidad profesional y legal en el desarrollo y uso de sistemas de IA (5).

Existe una creciente inquietud acerca de los posibles impactos negativos no deseados derivados de estas tecnolog�as, en ciertos aspectos, las aplicaciones de inteligencia artificial han experimentado un crecimiento m�s acelerado que las normativas y regulaciones sociales, las cuales han tenido que adaptarse para hacer frente a estas innovaciones, se han suscitado serias preocupaciones en relaci�n con la privacidad, la seguridad y la equidad, en el �mbito de la atenci�n m�dica, las expectativas sociales y �ticas son particularmente elevadas, como se refleja tanto en los mensajes difundidos en la cultura popular como en las regulaciones del sector sanitario, por lo tanto, resulta crucial establecer sistemas, procesos y canales que aseguren el desarrollo �tico y la utilizaci�n responsable de la inteligencia artificial en el �mbito de la atenci�n sanitaria(6).

Este estudio es importante ya que la incorporaci�n de la IA en el �mbito cl�nico representa una revoluci�n tecnol�gica que est� transformando fundamentalmente la manera en que se abordan los procesos diagn�sticos y la toma de decisiones en el cuidado de la salud, el prop�sito central es ofrecer una comprensi�n exhaustiva y actualizada del estado actual de la implementaci�n de la IA en el laboratorio cl�nico y su consecuente influencia en los diagn�sticos m�dicos y las decisiones �ticas y contribuir� al analizar de manera cr�tica las investigaciones y desarrollos m�s recientes, la revisi�n proporciona informaci�n valiosa sobre las aplicaciones exitosas de la IA y los desaf�os.

 

Materiales y m�todos

Se aplic� un dise�o de revisi�n sistem�tica, del tipo documental, bibliogr�fico, ya que se llev� a cabo una s�ntesis de la literatura cient�fica procedente de diversas investigaciones.

�         Criterios de elegibilidad

�         Criterios de inclusi�n: Se incorporaron art�culos provenientes de fuentes cient�ficas, publicaciones originales, de revisi�n, metaan�lisis.

�         Criterios de exclusi�n: Se excluyeron art�culos que conten�an �nicamente el resumen, revistas sin acceso abierto e informaci�n provenientes de blogs o p�ginas web.

Estrategias de b�squeda

Se opt� por buscar art�culos con un m�ximo de 5 a�os de antig�edad (2019-2023), los cuales fueron recopilados de diversas bases de datos, como PubMed, Springer, scopus, Elsevier, Web Of Science y Google Acad�mico. Este proceso de b�squeda abarc� la exploraci�n de una amplia gama de informaci�n, seleccionando numerosos art�culos que abordaban la tem�tica, se incluyeron tanto art�culos de trabajos originales como aquellos provenientes de revisiones, los cuales estaban redactados en idiomas de ingl�s y espa�ol. Se aplicaron t�rminos MeSH: Artificial intelligence, laboratory, ethical issues, medicine y operadores booleanos AND, OR.

 

Manejo de la informaci�n

De forma independiente, los investigadores asumieron la responsabilidad de revisar t�tulos y res�menes de estudios relevantes vinculados al tema propuesto. Tras la revisi�n individual, se gener� una base de datos en Microsoft Excel que incluy� informaci�n detallada, como el t�tulo, a�o de publicaci�n, tipo de estudio, autores, ubicaci�n, pa�s, poblaci�n, tipo de poblaci�n y otras variables pertinentes. La Figura N�1 ilustra la recopilaci�n de un total de 50 art�culos cuidadosamente seleccionados.

 

Figura 1: Diagrama de flujo de la b�squeda de la informaci�n para la revisi�n

 

Consideraciones �ticas

La investigaci�n ha otorgado atenci�n adecuada a los aspectos �ticos, asegurando la preservaci�n de la propiedad intelectual de los diversos autores consultados. En conformidad con la teor�a y los conocimientos cient�ficos universales, se han incorporado citas apropiadas siguiendo las normas de Vancouver, garantizando de esta manera la correcta atribuci�n de cr�ditos a las fuentes originales. Todas las fuentes bibliogr�ficas empleadas han sido claramente identificadas, proporcionando informaci�n detallada sobre la ubicaci�n de la publicaci�n original (7).

 

Resultados

 

Tabla 1: Tecnolog�as de IA aplicadas en el procesamiento y an�lisis de datos en el laboratorio cl�nico.

 

An�lisis y s�ntesis:

Las tecnolog�as de Inteligencia Artificial (IA) desempe�an un papel crucial en el procesamiento y an�lisis de datos en el laboratorio cl�nico, ofreciendo avances significativos en la interpretaci�n de informaci�n m�dica, entre las tecnolog�as m�s aplicadas se encuentran: el aprendizaje autom�tico, el procesamiento del lenguaje natural, extracci�n de informaci�n de informes m�dicos, la aplicaci�n de estos no solo mejora la velocidad y precisi�n de los diagn�sticos, sino que tambi�n contribuye a una atenci�n medica m�s personalizada y eficiente.

 

Tabla 2: Impacto de la inteligencia artificial en la toma de decisiones m�dicas.

An�lisis y s�ntesis:

El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones m�dicas ha sido transformador y ha revolucionado varios aspectos de la prestaci�n de atenci�n m�dica como en la exactitud y precisi�n, mejor diagn�stico de los pacientes, reducci�n de costos, eficiencia del diagn�stico, aumentar la calidad de los servicios y mejorar los resultados sin embargo tambi�n podr�a tener un impacto en las relaciones m�dico-paciente.

 

Tabla 3: Implicaciones �ticas asociadas con el uso de la Inteligencia Artificial en el �mbito m�dico.

 

An�lisis y s�ntesis:

La integraci�n de la Inteligencia Artificial (IA) en el campo m�dico plantea diversas implicaciones �ticas que exigen una cuidadosa consideraci�n, como el consentimiento informado, la seguridad, confidencialidad, la transparencia, la dignidad de los m�dicos, privacidad de los datos, la empat�a y simpat�a, saber abordar estas consideraciones �ticas es crucial para para la implementaci�n responsables y �tica de la inteligencia artificial.

 

Discusi�n

Las tecnolog�as de Inteligencia Artificial (IA) emergen como pilares fundamentales en el procesamiento y an�lisis de datos en el laboratorio cl�nico, marcando un hito en la interpretaci�n de la informaci�n m�dica, entre las diversas herramientas aplicadas, destacan el aprendizaje autom�tico, el procesamiento del lenguaje natural y la extracci�n de informaci�n de informes m�dicos, estas tecnolog�as no solo revolucionan la velocidad y precisi�n de los diagn�sticos, sino que tambi�n catalizan una transformaci�n hacia una atenci�n m�dica m�s personalizada y eficiente.

De acuerdo con Mitra, P y col. (47) la IA y sus herramientas asociadas han sido objeto de una extensa exploraci�n recientemente para identificar aplicaciones novedosas en la pr�ctica diaria de la qu�mica cl�nica. Asi mismo, Zhang, L y col (48) a�aden que el aprendizaje autom�tico puede optimizar los procedimientos de trabajo del laboratorio, reducir los costos del laboratorio y aumentar la eficiencia del laboratorio.

La influencia de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones m�dicas ha generado una transformaci�n profunda y ha revolucionado significativamente diversos aspectos de la prestaci�n de atenci�n m�dica. Uno de los impactos m�s destacados es la mejora sustancial en la exactitud y precisi�n de los diagn�sticos, permitiendo una identificaci�n m�s r�pida y precisa de condiciones m�dicas. Esta capacidad de la IA ha llevado a un aumento en la confiabilidad de los diagn�sticos, contribuyendo directamente a una toma de decisiones m�s fundamentada y eficiente por parte de los profesionales de la salud.

Herman, D y col. (49) mencionan que la influencia de la inteligencia artificial ha sido de gran relevancia en la pr�ctica y el alcance de la medicina del laboratorio, esto ha sido posible gracias a los avances en la inform�tica moderna y la digitalizaci�n generalizada de la informaci�n sanitaria. Por otro lado, Halasey, S. (50) La integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de diagn�stico representa un avance trascendental en la medicina moderna, transformando la forma en que se abordan y comprenden las condiciones m�dicas.

La integraci�n de la Inteligencia Artificial (IA) en el �mbito m�dico se erige como una innovaci�n prometedora, pero a su vez plantea una serie de implicaciones �ticas que demandan una reflexi�n cuidadosa y una gesti�n responsable. Entre estas consideraciones �ticas destacan aspectos fundamentales que son clave para garantizar una implementaci�n �tica y responsable de la inteligencia artificial en el sector de la salud.

Varkey, B. (51) indica que se debe garantizar la confidencialidad y seguridad de la informaci�n del paciente para proteger a los pacientes de los impactos negativos de las violaciones de datos y el acceso no autorizado. Por otro lado, Brown, C y col. (52) sostienen que los sistemas de IA pueden heredar sesgos de los datos con los que est�n entrenados, lo que lleva a una toma de decisiones injusta y discriminatoria. Es esencial abordar y mitigar estos sesgos para garantizar una prestaci�n de atenci�n sanitaria equitativa.

 

Conclusiones

Finalmente, la irrupci�n de las tecnolog�as de Inteligencia Artificial (IA) en el �mbito del laboratorio cl�nico representa un cambio paradigm�tico en la forma en que se procesan y analizan los datos m�dicos. Con �nfasis en el aprendizaje autom�tico, el procesamiento del lenguaje natural y la extracci�n de informaci�n de informes m�dicos, estas tecnolog�as no solo optimizan la velocidad y precisi�n en los diagn�sticos, sino que tambi�n aportan a la creaci�n de una atenci�n m�dica m�s personalizada y eficiente.

En resumen, la influencia de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones m�dicas ha marcado una transformaci�n profunda en la prestaci�n de atenci�n m�dica, introduciendo mejoras significativas en aspectos cruciales como la exactitud y precisi�n diagn�stica, la eficiencia operativa, la reducci�n de costos y la calidad general de los servicios. La capacidad de la IA para optimizar diagn�sticos, prever resultados y personalizar tratamientos ha revolucionado la atenci�n m�dica de manera positiva.

En relaci�n a lo antes expuesto, la integraci�n de la Inteligencia Artificial (IA) en el campo m�dico no solo representa un avance tecnol�gico significativo, sino que tambi�n plantea desaf�os �ticos que deben abordarse con diligencia y reflexi�n. Consideraciones fundamentales, como el consentimiento informado, la seguridad, la confidencialidad, la transparencia y la privacidad de los datos, son esenciales para garantizar una implementaci�n responsable y �tica de la IA en la atenci�n m�dica.

 

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