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Enfoques pragmáticos para la evaluación y el monitoreo de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud: Una asesoría científica de la Asociación Americana del Corazón

Revista

Circulation

Fecha de publicación

10 de noviembre de 2025

Circulación. 10 de noviembre de 2025. doi: 10.1161/CIR.0000000000001400. En línea antes de imprimir.

El rápido desarrollo y la integración de la inteligencia artificial (IA), incluidas herramientas predictivas, generativas y de agentes emergentes, en la atención cardiovascular y de accidentes cerebrovasculares está superando los marcos de evaluación tradicionales y la generación de evidencia clínica sólida. Este aviso científico aborda la necesidad urgente de enfoques pragmáticos y proporcionales al riesgo para la evaluación y el seguimiento de la IA en la atención médica. Las prácticas de implementación de IA a menudo se basan en evidencia anecdótica o del mundo real, con una variabilidad considerable en la validación local, la evaluación de sesgos y el monitoreo posterior a la implementación. Existen varios marcos de evaluación, pero puede resultar difícil ponerlos en práctica, especialmente fuera de sistemas de salud con recursos suficientes. Proponemos y discutimos la evaluación en 3 fases: predespliegue, implementación y posdespliegue. También proporcionamos cuatro principios rectores pragmáticos para los sistemas de salud que están comenzando a establecer procesos de gobernanza de la IA, incluida la alineación estratégica, la evaluación ética, la evaluación de la utilidad y eficacia y el desempeño financiero, para informar la selección, validación, implementación y monitoreo accionable de las herramientas de IA de los sistemas de salud. La extensa red de hospitales y voluntarios de la American Heart Association y su compromiso con la práctica basada en evidencia la posicionan como un líder confiable en el avance de la gobernanza responsable de la IA. Al basar la evaluación y el seguimiento en estos principios, este asesoramiento científico tiene como objetivo garantizar que la adopción de la IA en la atención sanitaria sea segura, eficaz, equitativa y sostenible, mejorando en última instancia los resultados de los pacientes y apoyando una atención de alta calidad basada en la IA.

PubMed:41208719 | DOI:10.1161/CIR.0000000000001400

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El idioma original es este artículo es el inglés. Mediante el sistema de traducción automático de la IA de emergencing, el contenido se ha traducido al español. Esta es una traducción no supervisada por lo que puede que alguna parte del contenido no refleje con exactitud la publicación original del autor/autores.