En el actual momento de incertidumbre en cuanto a la penetración de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector salud y su repercusión, merece la pena dedicar un espacio para reflexionar sobre la toma de decisiones como ejercicio inherente a la práctica clínica y gestora de los profesionales de la salud, para comprender cómo es el proceso del pensamiento que lleva a la toma de decisiones y lo que puede suponer el uso de la IA como otro elemento de impacto en el ejercicio decisional.

El Diccionario de Gestión y Administración Sanitaria1 define la toma de decisiones como una “acción preejecutiva consistente en escoger, decidir o discriminar de entre las líneas de actuación o alternativas disponibles aquellas que se consideran más convenientes a los propósitos del decisor. Proceso por el cual un individuo o una institución adopta una determinada resolución ante un problema determinado, eligiendo la opción más conveniente entre las varias posibles”.

Tomar decisiones en el contexto de la atención a la salud, se trata de un proceso que implica un transitar por una serie de momentos que se inician con la detección de necesidades existentes y con ello, la definición del problema. Continúa con la identificación de la causa o el origen, para a partir de ahí jerarquizar y ordenar las posibles actuaciones. De igual forma se plantean soluciones alternativas, evaluando los riesgos y beneficios de llevarlas a cabo. Con todo ello, se determina la opción más adecuada, se lleva a cabo, se controlan y evalúan los resultados y se revisa todo el proceso en su conjunto1.

Las decisiones no son el resultado de un proceso uniforme, sino el resultado de una serie de fenómenos complejos en los que intervienen múltiples factores que se interrelacionan entre ellos. El problema decisional plantea diferentes alternativas de solución, diferentes niveles de complejidad y resultados y consecuencias previsibles entre las que hay que elegir. Las consecuencias imprevisibles son un añadido a esta toma de decisiones, que además están condicionadas por la unicidad de la persona sujeto de la atención, por el contexto en el que hay que tomar la decisión y muy relevante: por el proceso de pensamiento del decisor.

Daniel Kahneman, reconocido psicólogo y premio Nobel de Economía, reconoce dos sistemas de pensamiento que dirigen nuestra forma de pensar y que determinan la forma en que tomamos decisiones. Para Kahneman, nuestra mente utiliza dos estrategias para pensar, una de forma intuitiva y una forma de analítica, a lo que denomina procesos Tipo 1 o Tipo 2.

Los procesos de Tipo 1 o intuitivos son los más utilizados, rápidos, pueden ser efectivos, pero también conducen al error. Responden a una forma abreviada de pensamiento, como encontrarse algo ya vivido y replicar la respuesta de acción de forma inmediata. Se producen entonces sesgos cognitivos que afectan de forma generalizada al pensamiento y que afectan la toma de decisiones2.

Los sesgos cognitivos son atajos mentales innatos o errores sistemáticos del pensamiento que ocurren durante la toma de decisiones y que conducen a decisiones incorrectas3. La Joint Commission los define como defectos o distorsiones en el juicio y la toma de decisiones4.

‘Tomar decisiones en el contexto de la atención a la salud implica un transitar por una serie de momentos que se inician con la detección de necesidades existentes y con ello, la definición del problema’

Por su parte, los procesos de Tipo 2 o analíticos, son conscientes, deliberados, más lentos y requieren más recursos, pero son más confiables, seguros y efectivos.

Dado que los procesos de Tipo 1 son la vía de pensamiento más rápida y frecuente, preocupa especialmente esos sesgos cognitivos que se producen y que son en realidad errores de pensamiento que distorsionan la forma en que vemos el mundo, acorde a nuestros intereses y reforzando las propias ideas. Son motivo de estudio, especialmente en disciplinas cuyo trabajo lleva implícito la toma de decisiones constante y con un impacto de esta toma de decisiones sobre la salud de las personas.

Aunque la literatura describe más de 100 sesgos cognitivos, algunos de los más frecuentes son3–7 el sesgo de anclaje, con una tendencia a sobrestimar la importancia de la primera información recibida incluso cuando hay otra información adicional relevante y las decisiones son influidas de manera determinante por la información inicial. El sesgo de confirmación que lleva a tomar decisiones buscando selectivamente información que confirme la opinión/impresión del profesional sin hacerlo sobre aquella información que pueda desmentirlo. Busca más validar que refutar. El sesgo de disponibilidad, tendente a emitir un juicio y tomar decisiones en función de la facilidad con la que se pueden recuperar ejemplos, o el sesgo de verificación que lleva a emitir un juicio y tomar decisiones en función de la facilidad con la que se pueden recuperar ejemplos.

A esta realidad de la implicación de los sesgos cognitivos en la toma de decisiones de los profesionales de la salud, se añade ahora la penetración de la inteligencia artificial, quien a partir de los datos que los humanos incorporan al sistema, crea patrones y es capaz de generar soluciones a las cuestiones que se le plantean. Lo que hasta hace unos años era ciencia ficción es hoy en día es una realidad.

Sin entrar en detalle sobre lo que es y no es la IA, cómo funciona, etc., de lo que se está escribiendo mucho, sí que resulta de máximo interés poner el foco en algunas de las posibilidades que brinda la IA en el ámbito de la salud y que se convierte en una gran aliada, como para la automatización de procesos o ayuda a la toma de decisiones.

Respecto a la automatización de determinados procesos, la intervención del profesional queda para una somera revisión y visto bueno, con lo que esto supone y de lo que ya hay estudios de reducción de tiempos, que dan buena cuenta de ello.

Respecto a la IA como ayuda a la toma de decisiones de los profesionales de la salud, para lo que también se convierte en gran aliada, entramos en terreno más complejo a la vista de los sesgos cognitivos que ya sabemos que se producen en la toma de decisiones como errores sistemáticos del pensamiento humano.

Si la IA tiene como objetivo emular la inteligencia humana y estos sistemas inteligentes son creados y alimentados por personas, podemos pensar que los sesgos cognitivos humanos se están transmitiendo a través de los datos y, en consecuencia, se plantea la duda de si deciden o predicen de forma sesgada.

Los profesionales de la salud necesitan tomar decisiones bien informadas, por lo que la supervisión humana de los sistemas de IA para la ayuda a la toma de decisiones de los profesionales de la salud es uno de los puntos calientes en esta gran revolución8.

Bibliografía

  1. Rubio Cebrián S, Repullo Labrador J, Rubio González B. Diccionario de Gestión y Administración Sanitaria [Internet]. 2018 [cited 2019 Dec 1]. Available from: http://publicaciones.isciii.es
  2. Croskerry P. From Mindless to Mindful Practice — Cognitive Bias and Clinical Decision Making. New England Journal of Medicine [Internet]. 2013 Jun 27 [cited 2024 Mar 10];368(26):2445–8. Available from: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp1303712
  3. O’Sullivan E. Cognitive bias is a crucial factor in nurses’ decision making. Evid Based Nurs [Internet]. 2023 [cited 2024 Mar 10];26(1). Available from: http://ebn.bmj.com/
  4. Joint Commission. Cognitive biases in health care. Quick Safety. 2016; 28:1–3.
  5. Thirsk LM, Panchuk JT, Stahlke S, Hagtvedt R. Cognitive and implicit biases in nurses’ judgment and decision-making: A scoping review. Int J Nurs Stud [Internet]. 2022 [cited 2024 Mar 10];133. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2022.104284
  6. Featherston R, Downie LE, Vogel AP, Galvin KL. Decision making biases in the allied health professions: A systematic scoping review. PLoS One [Internet]. 2020 Oct 1 [cited 2024 Mar 10];15(10): e0240716. Available from: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0240716
  7. Barón L, & ZRGJ. The cognitive biases: From cognitive psychology to the cognitive perspective of the organization, and its relationship with the processes to make management decisions. Rev Ciencia y Sociedad. 2018;43(1):31–48.
  8. Bolcón Canedo V. ¿Puede la inteligencia artificial superar a la humana? The Conversation. 2022 Dec 14.