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Feske-Kirby K, Whittington J, McGaffigan P. Uso del aprendizaje automático para mejorar la seguridad del paciente en el hogar o en entornos remotos para adultos . Boston: Â鶹ӳ»­; 2022. (Disponible en www.ihi.org)

El objetivo principal del proyecto de innovación Â鶹ӳ»­ descrito en este informe fue evaluar el uso de análisis predictivos, específicamente el aprendizaje automático, para mejorar la seguridad del paciente a través de enfoques emergentes y existentes para predecir riesgos, como tecnologías y herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Se prestó atención específica a cómo el análisis predictivo y el aprendizaje automático pueden ayudar a monitorear el deterioro del paciente en el hogar para adultos de 18 años o más.

Este informe analiza las razones clave por las que los esfuerzos para desarrollar e implementar nuevas tecnologías de análisis predictivo en la atención médica encuentran numerosas barreras, como complicaciones de la extracción y protección de datos, el flujo de trabajo diario y la falta de interoperabilidad, preocupaciones sobre la precisión, la carga de la fuerza laboral y la falta de experiencia relevante. y cuestiones relacionadas con la equidad en salud, como los datos sesgados.

También se presentan recomendaciones para abordar estas barreras y otras consideraciones de seguridad, incluida la necesidad de un propósito claro para las nuevas tecnologías, un énfasis en el flujo de trabajo diario y la interoperabilidad, y el desarrollo de barreras de seguridad y calidad para respaldar el desarrollo y la integración de herramientas de aprendizaje automático. o sistemas de monitorización remota de pacientes.