Razonamiento diagnóstico con la llegada de la inteligencia artificial: un marco cognitivo distribuido

Esta es una publicación invitada del Dr. Corey Rolfsen (@coreyrolfsen) Basado en un hilo interesante en Twitter hace unos meses.

El Dr. Rolfsen es un médico de medicina interna híbrida en el Centro Médico de la Universidad de Nebraska. Divide su tiempo entre las tareas del hospital y la clínica de atención primaria. Le apasiona fomentar una comunidad de excelencia docente para futuros académicos. Como miembro principal del cuerpo docente, forma parte del Comité de Competencia Curricular y revisa los hitos de los residentes como parte de su progreso hacia la graduación. También es el director de la primera vía de educación sanitaria interdisciplinaria basada en competencias en los Estados Unidos. Sus intereses académicos incluyen enfoques centrados en el alumno para la educación médica basada en competencias (CBME) y prácticas de evaluación innovadoras.

Después de sentirme casi desesperado por cómo la inteligencia artificial (IA) algún día nos reemplazaría, me di cuenta de que no era así, pero no por las razones que normalmente se citan (por ejemplo, empatía, relaciones, empatía). Muchos han imaginado cómo sería el futuro de la medicina con la inteligencia artificial como copiloto. Es sólo cuestión de tiempo antes de que eso prueba de Turing Los resultados de los pacientes demuestran la superioridad de la inteligencia artificial cuando está al mando. A partir de ese momento, ¿estarán presentes los médicos en la cabina o seguiremos mirando a través del polvo de la pista mientras la IA vuela? ¿Qué generación de médicos puede esperar que esto suceda durante su vida?

Dado que gran parte de nuestra identidad como médicos es cognitiva, es natural luchar con estas preguntas, especialmente a medida que nuestros roles y responsabilidades evolucionan. Si está leyendo esto como terapeuta experimentado, imagine el impacto desproporcionado que esta tecnología disruptiva tendría en un alumno cuya identidad se está forjando activamente.¹ Como internista que ejerce la atención primaria y la medicina hospitalaria, he pasado por todas las etapas del duelo y he superado algunas espirales de pensamientos apocalípticos en el camino hacia la aceptación. Al final, surgió una visión más optimista, una perspectiva que me complace compartir hoy con ustedes.

Seguramente los médicos siempre tendrán ventaja con nuestra presencia física y curativa. Pero de eso no se trata esta publicación. También tenemos un rasgo cognitivo único que ofrecer, uno que ha tardado más de 10.000 años en desarrollarse.

Dado que las aplicaciones de la IA en medicina son innumerables, el alcance de esta publicación se limitará a Él resopló. Si bien este marco propuesto también puede aplicarse a una gama más amplia de pensamiento gerencial y toma de decisiones médicas (incluida la ética, el juicio, la incertidumbre, etc.), comencemos poco a poco. Razonamiento diagnóstico – Un campo puramente cognitivo.

Primero reconozcamos que nuestros cerebros analíticos glorifican el pensamiento basado en hipótesis y la resolución de problemas. Nos atrae lo que podemos medir, estudiar y mejorar. Pero al hacerlo, corremos el riesgo de descuidar nuestra mayor contribución a la medicina.

Sí, la inteligencia artificial superará a los médicos comunes Entornos ricos en información.² Procesará mayores cantidades de datos con mayor velocidad, mayor precisión y eficiencia implacable. Pero sólo se ha detectado una pequeña fracción de los diagnósticos en esta área. La mayoría de los diagnósticos provienen de Desiertos de información.

Recuerde que alrededor del 80% de los diagnósticos se captan durante la historia.³ Incluso si el diagnóstico no puede confirmarse hasta que se complete un examen, laboratorio, biopsia o estudio de imágenes, el mayor avance en la investigación hipotético-deductiva suele estar en la entrevista al paciente. Este resulta ser el lugar donde la “humanidad” reina y brilla más.

Desde el descubrimiento de las neuronas espejo,⁴ Los humanos todavía no sabemos cómo llamar a esta «superpotencia». Algunos lo llaman experiencia, reconocimiento de patrones, conciencia situacional, inteligencia emocional o aprendizaje activo. Durante el resto de esta publicación, lo llamaré «Conciencia existente«.

Cualquiera sea el caso, tenemos un superior buscar⁵ Trabajo en desiertos de información. Con una alta sensibilidad para reconocer señales y patrones socialmente codificados (separando la señal del ruido), estamos programados para navegar por estos desiertos incluso si no somos conscientes de que lo estamos haciendo.

¿Recuerdas esos mapas de centros comerciales de antaño? Aquel al que subiste cuando estabas perdido y necesitabas encontrar la salida más cercana a tu coche. Los buenos indicaban “Estás aquí” con una gran estrella roja.

Para los mapas de centros comerciales que no tienen esa gran estrella roja, ¿cuál es la tarea más difícil?

• Tarea 1) Encuéntrate en el mapa (buscar) o…
• Tarea 2) Traza tu ruta hacia el destino una vez que estés orientado

¡Sabemos que la tarea de buscar esta esquiva estrella es aún más agotadora! Una vez orientado, no será difícil encontrar el camino. Esta tarea de búsqueda representa un desierto de información y todos lo navegamos de manera diferente. Los principiantes pueden escanear «de izquierda a derecha» (teniendo en cuenta cada detalle para no perderse una estrella). Pero los expertos suelen tener una estrategia, aunque sea inconsciente.

Las estrategias de búsqueda pueden incluir:

1. Mirando el centro del mapa (táctica de tejido clásica en pruebas estandarizadas)
2. Buscar una clave (búsqueda de código) o…
3. Ir a un lugar conocido (como un comedor)

El punto importante es que A Investigación cognitiva Se diferencia del pensamiento analítico porque depende del contexto, está situado en un tiempo y lugar únicos y, a menudo, es subconsciente (lo que induce decisiones reflexivas en fracciones de segundo). Cuando agregas humanos a la mezcla, se vuelve aún más diversa y “misteriosa” – y ahí es donde está”.«conciencia existente» Se vuelve extremadamente importante.⁵

A medida que surgen datos implícitos, surge un patrón, y sólo entonces los datos se codifican en información. Sólo entonces podrá comenzar la generación de hipótesis (cuando el problema amorfo emerja con un atisbo de claridad). Como perderse en el centro comercial, un mapa sólo te ayuda si sabes dónde estás. Nuestro mayor poder como seres humanos está dirigido hacia este problema, un problema humano en todas sus maravillas psicológicas y sociales.

Para los médicos o educadores médicos que han convertido la historia en algo menos que hábil y emocionante, espero que esta publicación reciba nueva energía porque cada problema clínico comienza como un desierto de información, como el mapa de un centro comercial sin estrella. Los novatos buscarán con estrategias deficientes, pero los expertos se beneficiarán de su conocimiento de la situación y su experiencia. Un estudiante preclínico puede aprender a memorizar una “revisión integral de sistemas”, mientras que un estudiante de tercer año aprende que algunas preguntas son más relevantes que otras. Del mismo modo, un estudiante de medicina de cuarto año pretende ser como un estudiante de postgrado en cuanto a tener hipótesis en la recopilación de datos. Pero existe un nivel más alto de entrevista a los pacientes, que yo llamo “investigación situ y reparación de hipótesis”.

Si estuviéramos entrenados para tomar la historia objetivo dentro de un marco inferencial hipotético, seríamos perfectamente competentes para captar la mayoría de los diagnósticos. La pieza que falta para convertirse en un completo experto es un circuito de retroalimentación de señales viscerales y situacionales de la entrevista que informa (y corrige) su línea de preguntas basada en hipótesis. En pocas palabras, el dominio de la entrevista con pacientes implica sensibilidad a señales sutiles y no verbales, algo en lo que hemos evolucionado hasta ser realmente buenos.

Pausa en el regate.

Una pizca de sarcasmo.

Una mueca de disgusto o dolor.

O perder el contacto visual cuando la fecha comienza a desdibujarse.

Cada uno de estos momentos representa una oportunidad para la investigación. Luego, el diagnosticador dice: «Noté un gran suspiro después de que mencionaste ____. ¿Puedes contarme más sobre eso?»

Los diagnósticos encontrarán el oasis en el desierto. A través de ciclos de retroalimentación de “investigación sensible hipotética y deductiva”, encuentran el problema con absoluta precisión donde nadie estaba mirando.

Dado que rara vez se habla de esta función de búsqueda, puede resultar útil distinguirla del cerebro analítico. Dado que el análisis es una forma de procesamiento de información (1 + 2 = 3), funcionará bien en entornos ricos en información con una alta relación señal:ruido y Limitado Posibilidades. La IA ya se está mostrando tremendamente prometedora en este ámbito. Por otro lado, la percepción posicional (“sentado”) prospera en los desiertos de información con situaciones “ambiguas” y sin final Posibilidades.

Él sabe el «cómo» incluso si no sabe el «qué» o el «por qué».⁵Como tal, pasarán décadas antes de que la IA compita con los humanos en este campo.⁶ Afortunadamente, no es una competencia (ni debería serlo). La combinación de estas dos formas altamente sofisticadas de cognición da como resultado un sistema integrado de resolución de problemas que es superior al uso de cualquiera de ellas por separado.^7-8

En otras palabras, desde A «Cognición distribuida» Desde perspectiva, capturar la “suma neta” de una señal es valioso independientemente de cómo se recopile o codifique.⁷ Tradicionalmente, hemos imaginado cómo la inteligencia artificial complementará a los humanos en el razonamiento diagnóstico para lograr la mejor atención posible al paciente. Pero, ¿hemos imaginado plenamente cómo los humanos complementarán la IA en este viaje?⁸

Sí, nuestras identidades profesionales evolucionarán a medida que se “descargan” algunas tareas cognitivas. Es cierto que la inteligencia artificial superará y superará nuestras capacidades analíticas. Sin embargo, nuestra capacidad para buscar información en los desiertos es un rasgo exclusivamente humano que servirá como una “superpotencia” para calibrar la IA para las generaciones venideras.

En resumen, la cognición humana ha evolucionado a lo largo de miles de años para decodificar información socialmente codificada, incluidas señales no verbales y matices del habla, el tono o el comportamiento. Estos elementos son cruciales para identificar con precisión los problemas clínicos, ya que la historia, las expresiones y el entorno del paciente pueden proporcionar información clave. Sin embargo, como Representando el problema A medida que madure y haya más información disponible, el papel de la inteligencia artificial ganará mayor importancia. La capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y proporcionar análisis estadísticos permite a los médicos identificar patrones menos intuitivos o ser sensibles a tasas subyacentes de enfermedades o discrepancias que pueden eludir la percepción humana. En conjunto, la cognición espacial de los humanos que trabajan en colaboración con las capacidades analíticas de la IA demostrará ser un poderoso impulsor del razonamiento diagnóstico.

Pregúntese ahora… ¿cuál será el paso para fijar tasas para cerrar las brechas de inexactitud o inexactitud diagnóstica dentro de 30 años? Apuesto por la humanidad. ¿Por qué? Porque los problemas humanos (especialmente los tácitos) requieren que los humanos estén al mando del poder.

Referencias

1. Jussupow E, Spohrer K, Heinzl A. Las amenazas a la identidad como motivo de resistencia a la inteligencia artificial: una encuesta con estudiantes y profesionales de medicina. Precisión del modelo JMIR. 2022; 6(3).
2. Bergerum C, Petersson C, Thor J, Wolmesjö M. “Somos ricos en datos pero pobres en información”: ¿Cómo estimulan las medidas informadas por los pacientes la participación de los pacientes en intervenciones de mejora de la calidad en las salas de los hospitales suecos? Clasificada para el BMJ Open. 2022;11(3).
3. Cooke, G. A dice un viejo dicho: ¿Es cierto que “una historia cuidadosa conducirá a un diagnóstico en el 80% de los casos”? Médico de familia australiano. 2012; 41(7).
4. Hayes C, Catmore C. ¿Qué pasó con las neuronas espejo? Perspectiva de la ciencia psicológica. 2022; 17(1):153-168.
5. Kirsch D. Resolución de problemas y percepción realista. El manual de Cambridge de cognición situada. 2009; 264-306.
6. Krishna, R., Donsuk, L., Fei-Fei, L., Bernstein, M.S. La IA socialmente situada permite aprender de la interacción humana. Con personas. 2022; 119(39).
7. Mercebeau J, Battiston M, McMains K, McQueen K, Witkop C, Konopaski A, Torre D, Holmboe E, Dornig SJ. Situacionismo: una familia de teorías cognitivas sociales para comprender el razonamiento clínico y el error de diagnóstico. Diagnóstico (Perl). 2020; 7(3):169-176.
8. Rajkomar A, Dhaliwal G. Mejora de la lógica de diagnóstico para mejorar la seguridad del paciente. permanente c. 2011; 15(3):68-73.

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