Objetivos principales
Mejorar la comunicación entre médicos e IA.
Establecer criterios que faciliten un adecuado diálogo que permita a los médicos aprovechar al máximo las capacidades de la IA, en busca de ayuda para la mejora en la eficiencia y la calidad de la atención clínica en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades digestivas, especialmente en las que sean de interés conjunto médico-quirúrgico.
Desarrollar herramientas de evaluación.
Crear metodologías y herramientas que permitan una evaluación crítica de la información y las recomendaciones proporcionadas por sistemas de IA, asegurando su fiabilidad y relevancia clínica.
Promover la Medicina Basada en Evidencia (MBE).
Integrar los principios de la MBE en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA, garantizando que las intervenciones sean respaldadas por la investigación más rigurosa y actualizada.
Fomentar colaboraciones interdisciplinarias.
Establecer un marco de trabajo colaborativo entre diversas sociedades y organizaciones médicas, incluyendo la SEPD, la AEC, la SEIQ y CASPe, sin perjuicio de futuras incorporaciones de otras instituciones, para enriquecer el proyecto con un amplio espectro de conocimientos clínicos y quirúrgicos.
Impulsar la promoción de la salud con participación ciudadana.
Desarrollar actividades dirigidas al correcto uso de la IA en la promoción de la salud con plena participación de los pacientes en particular y de la ciudadanía en general.
Explorar el uso de los datos genéticos y clínicos poblacionales.
Explorar el uso del conocimiento en medicina que subyace en los nuevos modelos basados en IA que se nutren de grandes volúmenes de datos, incluyendo aquellos que contienen información genética y clínica de base poblacional.
Componentes clave del proyecto MedicineAI
Desde una perspectiva transversal y en relación con la MBE y la Lectura Crítica:
Mapas de evidencia sobre IA.
Impulsados por el Programa de Habilidades en Lectura Crítica Español
(Critical Appraisal Skills Programme Español [CASPe], estos mapas proporcionarán una visión comprensiva de la literatura existente sobre la aplicación de IA en enfermedades digestivas, identificando áreas de certeza, incertidumbre, y necesidades de investigación futura.
Recursos para la evaluación crítica.
Elaboración de guías y herramientas que apoyen a los profesionales de la salud en la evaluación crítica de la información médica generada por IA, fortaleciendo la toma de decisiones clínicas basada en evidencia.
Formación y capacitación.
Programas educativos dirigidos a médicos y otros profesionales de la salud para mejorar su comprensión y habilidades en el uso y evaluación de aplicaciones de IA en la práctica médica.
Desde la definición de temas de interés médico-quirúrgico:
Inicio de las actividades de investigación.
iniciar las actividades de investigación del grupo en un proyecto centrado en la vigilancia postpolipectomía en pacientes incluidos en programas de cribado poblacionales en España, con posteriores extensiones a:
- Las indicaciones de la colonoscopia.
- Los programa de cribado de cáncer colorrectal.
- El cáncer colorrectal como enfermedad de alto impacto.
Elaboración de un listado de temas de alta complejidad.
Desarrollar un listado de temas de alta complejidad que sean frontera para la actividad médico-quirúrgica dentro de las enfermedades digestivas.
Desde la perspectiva poblacional:
Uso de la IA dirigido a pacientes y ciudadanos.
Investigar sobre el uso de la IA en la mejora de la toma de decisiones conjuntas, la información a la población y su participación y empoderamiento en el cuidado de la salud y la gobernanza de la atención sanitaria, empezando por los proyectos señalados en el apartado anterior.
Por una gobernanza de la atención sanitaria con participación de pacientes y ciudadanos