Los sistemas de salud están presionando para adoptar la IA para el diagnóstico, la documentación, la programación, la codificación y la comunicación con los pacientes, pero sin capacitación de la fuerza laboral, están generando nuevos riesgos.
Los líderes a menudo asumen que la tecnología de inteligencia artificial conducirá a mejoras por sí sola, pero los médicos y el personal no clínico que no estén preparados pueden fácilmente hacer mal uso de estas herramientas, desconfiar de ellas, confiar demasiado en ellas o abandonarlas.
Ésa es la diferencia entre comprar un Ferrari y saber manejarlo con seguridad a altas velocidades. Proporcionar a los equipos de atención médica potentes herramientas de inteligencia artificial sin capacitación socava su capacidad para utilizar de forma segura y eficaz herramientas que podrían cambiar el sistema.
La preparación para la IA va más allá de la adopción única
Según el Asociación Médica AmericanaDos tercios de los médicos utilizan ahora inteligencia aumentada, pero la atención sanitaria todavía está por detrás de otras industrias en la adopción de la IA. Una razón clave es la brecha entre la tecnología y los planes estratégicos. Personal Voluntad y creciente desconfianza hacia la IA, según informes Foro Económico Mundial.
En muchos sistemas sanitarios, los médicos y el personal no clínico no están preparados para utilizar la IA de forma segura y coherente. Esto se debe a que la formación en IA a menudo se considera un requisito puntual o una simple casilla que hay que marcar, en lugar de una inversión continua. Cerrar esta brecha requiere un aprendizaje de roles específicos que genere confianza y juicio con el tiempo, no solo en la introducción.
El éxito de la IA en la atención sanitaria requiere nuevas habilidades en la fuerza laboral
La preparación para la IA no se trata solo de habilidades técnicas. Los equipos de atención médica necesitan una nueva forma de pensar que coincida con el funcionamiento real de la IA. La integración de la IA en las herramientas crea las mejores predicciones y sugerencias posibles basadas en probabilidades estadísticas y valores de confianza en lugar de certezas. Entonces, en lugar de pensar “si esto, entonces aquello”, es “si esto, entonces esta es la respuesta más probable”.
Por tanto, el objetivo de la formación no debería limitarse a enseñar a los médicos y al personal no clínico cómo utilizar las herramientas de IA, sino más bien ser orquestadores de IA que puedan:
- Interpretar resultados
- Resultados de la pregunta
- Reconocer límites
- Anular sugerencias de máquina
Cuando se utilizan herramientas de inteligencia artificial sin este conocimiento, pueden ocurrir errores predecibles.
Los médicos pueden depender demasiado de la IA en áreas como el apoyo a las decisiones, la clasificación y la documentación. O si no comprenden completamente cómo se generaron las sugerencias, pueden aplicar los resultados de manera inconsistente, lo que genera interrupciones en el diagnóstico, la documentación y la prestación de atención.
Sin la capacitación adecuada, los sistemas pueden experimentar un “sesgo de automatización”, donde los empleados dejan de pensar críticamente porque la IA suele tener razón, o un “desuso algorítmico”, donde dejan de usar la IA después de que comete un error. ¿La buena noticia? Ambos pueden prevenirse con una mejor formación y orientación.
Capacitación específica para roles que corresponda a las responsabilidades de la fuerza laboral.
En todos los roles, la mejor capacitación coloca a los empleados en escenarios del mundo real y proporciona pautas claras de uso. El objetivo aquí no es sólo aumentar la familiaridad con la IA, sino también generar confianza en el juicio para que el personal y los médicos entiendan lo que la IA pretende hacer y, lo que es igualmente importante, lo que no es.
Así es como la IA se gana su lugar como socio confiable. Y comienza aquí:
- Utilice la IA para respaldar, no reemplazar, el juicio clínico: Los médicos deben saber cómo proporcionar información precisa, realizar un seguimiento e interpretar sugerencias en el contexto clínico. También deberían poder reconocer las limitaciones y sesgos de la IA y comprender cuándo su juicio es superior a una sugerencia de la IA. Entonces, si una enfermera comprende por qué un sistema de IA ha identificado a un paciente en riesgo de sepsis, puede validar la amenaza basándose en su evaluación en lugar de seguir ciegamente una ruta de tratamiento recomendada por la IA.
- Posicionar a los equipos de gestión como contribuyentes de IA en lugar de usuarios pasivos.: La capacitación en IA está diseñada para ayudar a los equipos administrativos a comprender cuándo los resultados generados por la IA son confiables y cómo identificar y gestionar casos que la IA y la automatización no pueden resolver. La formación también debe enfatizar la importancia de sus tareas no clínicas. La capacitación debe ir más allá de la competencia de aplicación para que los empleados comprendan que cada nota que ingresan en un EHR tiene como objetivo capacitar e informar a la IA. Es una contribución crucial a la calidad de la atención y la inteligencia del sistema.
- Establecer la IA como una competencia central, no solo una introducción única: Para los líderes operativos y clínicos, la capacitación en IA se trata menos de usar herramientas y más de ser administradores de la tecnología. Los líderes deben poder establecer expectativas claras para el uso adecuado de la IA y monitorear activamente los patrones de adopción y uso. Cuando inevitablemente surgen problemas de rendimiento, confianza o confiabilidad con la IA, estos líderes también necesitarán la confianza, las habilidades y la autoridad para responder rápidamente y ajustar los flujos de trabajo, la capacitación y la orientación según sea necesario.
La promesa de la IA de mejorar los sistemas de salud no se puede lograr simplemente comprando herramientas más avanzadas. Depende de una inversión continua en capacitación que garantice que los médicos, el personal y los líderes puedan cuestionar con confianza los resultados, aplicar su criterio y gestionar el riesgo. Los líderes que inviertan conscientemente en la preparación de la fuerza laboral transformarán la IA de una adquisición brillante a una herramienta poderosa y productiva.
Foto: Leo Wolfert, Getty Images
Matt Scavetta es Director de Tecnología e Innovación en Tecnología del futuroun proveedor global de soluciones de TI que ofrece una amplia gama de servicios tecnológicos tanto para empresas como para el sector público.
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