La IA mejora la comunicacion medico-paciente
Un estudio encuentra que la comprensión se puede mejorar con Inteligencia artificial, para los pacientes con bajos conocimientos de salud
Un análisis informático de cientos de miles de mensajes de correo electrónico seguros entre médicos y pacientes descubrió que la mayoría de los médicos utilizan un lenguaje que es demasiado complejo para que sus pacientes lo entiendan. El estudio también descubrió estrategias que utilizan algunos médicos para superar las barreras de comunicación.
Los expertos en alfabetización sanitaria, así como las principales organizaciones sanitarias, han aconsejado que los médicos siempre utilicen un lenguaje sencillo al explicar las cosas a sus pacientes, para evitar confundir a los que tienen la menor alfabetización sanitaria.
La IA señala el camino
hacia una mejor comunicación médico-paciente
Pero el estudio encontró que la mayoría de los médicos no hacían esto. Solo alrededor del 40 por ciento de los pacientes con bajos conocimientos de salud tenían médicos que usaban un lenguaje simple con ellos.
La comunicación electrónica eficaz es cada vez más importante, ya que los médicos y los pacientes dependen más de la mensajería segura, una innovación que se ha expandido rápidamente durante la pandemia de COVID-19. El estudio encontró que los médicos que obtuvieron mejores resultados en las encuestas sobre qué tan bien los pacientes entendían su atención tendían a adaptar sus mensajes electrónicos al nivel de sus pacientes, dondequiera que estuvieran en el espectro de la alfabetización en salud.
Dean Schillinger MD UCSF
«Hay una combinación de actitudes y habilidades que descubrimos que es fundamental para la comunicación médico-paciente», dijo Dean Schillinger , MD, profesor de Medicina y médico de atención primaria en UC San Francisco y co-primer autor del artículo, publicado en Science. Avances el 17 de diciembre de 2021. “Pudimos demostrar que este tipo de ‘comunicación de precisión’ es importante para todos los pacientes en términos de su comprensión”.
El estudio empleó algoritmos informáticos y aprendizaje automático para medir la complejidad lingüística de los mensajes de los médicos y la alfabetización sanitaria de sus pacientes.
Utilizando datos de más de 250.000 mensajes seguros intercambiados entre pacientes con diabetes y sus médicos a través del portal de correo electrónico seguro de Kaiser Permanente, el estudio establece un nuevo estándar para la escala de la investigación sobre la comunicación médico-paciente, que generalmente se realiza con conjuntos de datos mucho más pequeños y, a menudo, lo hace. no utilice métricas objetivas.
Los algoritmos evaluaron si los pacientes eran atendidos por médicos cuyo idioma coincidía con el suyo. Luego, el equipo de investigación analizó los patrones generales de los médicos individuales para ver si tendían a adaptar sus comunicaciones a los diferentes niveles de alfabetización en salud de sus pacientes.
«Nuestros algoritmos informáticos extrajeron docenas de características lingüísticas más allá del significado literal de las palabras, observando cómo se organizaron las palabras, sus características psicológicas y lingüísticas, qué parte del habla eran, con qué frecuencia se usaban y su importancia emocional», dijo Nicholas Duran. , PhD, científico cognitivo y profesor asociado de la Facultad de Ciencias Sociales y del Comportamiento de la Universidad Estatal de Arizona y coautora del artículo. La IA mejora la comunicacion medico-paciente
Las evaluaciones de los pacientes sobre qué tan bien entendían a sus médicos probablemente reflejaban cómo se sentían acerca de las comunicaciones verbales y escritas de su médico.La IA mejora la comunicacion medico-paciente
Nicolas Duran 3
Sin embargo, las calificaciones se correlacionaron fuertemente con el estilo de comunicación escrita del médico. La IA mejora la comunicacion medico-paciente
Andrew Karter.
«A diferencia de un encuentro clínico, donde un médico puede usar señales visuales o comentarios verbales de cada paciente para verificar la comprensión, en un intercambio de correo electrónico, un médico nunca puede estar seguro de que su paciente entendió el mensaje escrito», dijo el autor principal del estudio, Andrew Karter. , PhD, científico investigador senior de la División de Investigación de Kaiser Permanente Northern California. “Nuestros hallazgos sugieren que los pacientes se benefician cuando los médicos adaptan sus mensajes de correo electrónico para que coincidan con la complejidad del lenguaje que usa el paciente”.
Autores: Otros autores del estudio incluyen a Danielle McNamara, PhD, de la Universidad Estatal de Arizona; Scott Crossley, PhD, de la Universidad Estatal de Georgia; y Renu Balyan, PhD, de la State University of New York.
Financiamiento: Subvención 2P30 DK092924 del Centro de Investigación Traslacional de la Diabetes Tipo 2 del NIH, Subvención R01LM012355 de la Biblioteca Nacional de Medicina y Premio UCSF / Marcus Precision Medicine.
La Universidad de California, San Francisco (UCSF) se centra exclusivamente en las ciencias de la salud y se dedica a promover la salud en todo el mundo a través de la investigación biomédica avanzada, la educación de posgrado en ciencias de la vida y profesiones de la salud, y la excelencia en la atención al paciente. UCSF Health , que funciona como el principal centro médico académico de UCSF, incluye hospitales especializados de primer nivel y otros programas clínicos, y tiene afiliaciones en todo el Área de la Bahía.
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