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Oportunidades, Retos y Estrategias para Directivos
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Atención Primaria de la Cataluña Central.
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in Skin Disease: Protocol for an Observational Prospective Cohort Study. JMIR Res Protoc. 2022
Aug 31;11(8):e37531. doi: 10.2196/37531. PMID: 36044249; PMCID: PMC9475422.
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Josep Vidal i Alaball
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Congreso de Directivos de Atención Primaria

  • 1. Título: Transformando la Atención Primaria con la Inteligencia Artificial: Oportunidades, Retos y Estrategias para Directivos Josep Vidal Alaball. Médico de familia, coordinador de la Unidad de Investigación e Innovación en Atención Primaria de la Cataluña Central.
  • 2. Ley de Amara “Tendemos a sobrestimar el efecto a corto plazo de una tecnología y a subestimar el efecto a largo plazo” “It’s not so much about what jobs will we do, but how will we do our jobs.” “Everyone will do their job differently, working with machines over the next 20 years.” Economist Andrew Charlton
  • 7. Ejemplos de uso en AP • Retinografía • Dermatología • Radiología • Asistente de voz
  • 9. Retinografía Vidal-Alaball J, Arocas Bonache A, Solé-Casals J, Royo Fibla D, Marin-Gomez FX, Distéfano LN, Boixadera A, Casado-García Á, García-Domínguez M, Inés A, Heras J, Zapata MA Clinical validation of an artificial intelligence algorithms for the detection of different central-involved retinal pathologies and glaucoma by using a non-mydriatic camera; Heliyon 2024; under review Se analizaron un total de 1652 ojos de 871 pacientes [1652 imágenes] Sensibilidad/Especificidad:  86,8%/95,6% para la detección de RD  94,9%/94,3% para detectar la degeneración macular asociada a la edad (DMAE)  82,7%/92,4% para detectar neuropatía óptica glaucomatosa (GON)
  • 11. Dermatología 44 PATOLOGÍAS ►Patología melanocítica benigna y maligna ►Patología tumoral benigna y neoplasia maligna ►Patología inflamatoria ►Patología infecciosa ►Patología genital
  • 12. OBJETIVOS GENERALES OBJETIVOS ESPECÍFICO S Realizar una validación prospectiva de un modelo de aprendizaje automático (ML) como herramienta de apoyo diagnóstico a la patología cutánea en Atención Primaria. • Evaluar la precisión diagnóstica y la eficacia de los modelos de IA en un entorno clínico real. Comparando su capacidad diagnóstica con la de médicos de Atención Primaria y dermatólogos. • Detectar qué patologías cutáneas no están incluidas en el modelo actual que contiene 44 diagnósticos. • Conocer el nivel de satisfacción de los profesionales de Atención Primaria con el uso del modelo de inteligencia artificial. DISEÑO Y METODOLOGÍA • Estudio piloto observacional prospectivo y multicéntrico. • N=100 pacientes. • Población de estudio: > 18 años que consultan por una lesión cutánea en la Atención Primaria de la Cataluña Central. Escalé-Besa A, Fuster-Casanovas A, Börve A, Yélamos O, Fustà-Novell X, Esquius Rafat M, Marin- Gomez FX, Vidal-Alaball J. Using Artificial Intelligence as a Diagnostic Decision Support Tool in Skin Disease: Protocol for an Observational Prospective Cohort Study. JMIR Res Protoc. 2022 Aug 31;11(8):e37531. doi: 10.2196/37531. PMID: 36044249; PMCID: PMC9475422.
  • 13.  36 Patologías en total  12 patologías no incluidas en la versión utilizada del modelo de IA (Autoderm®) Precisión diagnóstica GLOBAL del modelo de IA(n=100) Top-1 0,39 Top- 5 0,75 Top-3 0,61 Precisión diagnóstica del modelo de IA en los casos en los que se entrena(n=82) Top-1 0,48 Top- 5 0,89 Top-3 0,75
  • 15. Radiología Riesgo de repetir los mismos sesgos que la ciencia ha cometido hasta ahora: el sesgo de género Precisión: 0,95 – Especificidad: 0,98 - Sensibilidad: 0,48
  • 17. Retos y estrategias para Directivos • Riesgo a repetir mismos sesgos que ha realizado hasta ahora la ciencia. Sesgos de género, identidad sexual, desigualdades ... • La neutralidad de los datos, muy difícil de conseguir actualmente. Si los datos son erróneos, la IA puede fallar. • Se necesitan supercomputadores, y tecnología que la sanidad pública quizás no podrá desarrollar... y ¿quién la ha desarrollado? GAFAM
  • 18. • Implementar IA en la práctica clínica real. • Implementar IA en la gestión clínica. • Utilizar la IA para la automatización de Procesos Administrativos. • Utilizar la IA para mejorar la experiencia del paciente (chatboots, asistentes virtuales, monitorización remota…) • Capacitar a personal sanitario en uso de IA. • Fomentar alfabetización digital de pacientes. • Implementar medidas robustas de seguridad de datos • Formar alianzas con instituciones académicas, tecnológicas y de investigación.
  • 19. Josep Vidal i Alaball jvidal.cc.ics@gencat.cat https://www.slideshare.net /jvalaball @jvalaball