Implicancia de la Inteligencia Artificial en la disminución del error diagnóstico radiológico. Un metanálisis

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2019

Profesor Guía

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Universidad de Valparaíso

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Escuela de Kinesiologia

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Cada año la World Health Organization emite un reporte sobre las enfermedades más prevalentes, incidentes, incapacitantes y mortales a nivel mundial, sin embargo, el error médico o iatrogenia médica contribuye una condición que al no encontrarse directamente en los certificados de defunción World Health Organization(2018)ni en los registros médicos,(Martín-Vegue et al., 2002) suele ser ignorada por todos los reportes, siendo un óbice para estudios cuantitativos y comparativos (Landrigan et al., 2010). Uno de los primeros informes realizados a modo de cuantificar la tasa de error médico fue emitido en 1984 por la unidad de Harvard donde se evidencia que de 2,671,863 pacientes atendidos, 98,609 presentaron algún tipo de efecto adverso en el proceso de tratamiento, solo un 56,6 % mostró lesiones leves, un 13,7 % presentó lesiones de moderado efecto discapacitante, 2,6 % de los pacientes presentó lesiones permanentes o incapacitantes y en el 13,6 % implicó la defunción. Se concluyó que un 3,7 % de los pacientes obtuvo perjuicio al manejo médico, y que los reportes médicos no fomentan la visualización del problema (Brennan et al., 1991). En 1994, se manifiesta un reporte insinuando que su tasa de incidencia era significativamente más altas, refutando el 3,7 % descrito anteriormente siendo éstas un 1,5 % más alto que las encontradas por los investigadores de Harvard, es decir, un porcentaje de afección del 5,2 % de los pacientes (Leape et al., 1993). Se define el error médico como: "la falla en una acción planeada para ser llevada a cabo, o el uso de un plan incorrecto para lograr un objetivo", en base a ésto se evidenció una cifra 9800-44000 de muertes anuales en EEUU, por lo que se posiciona como l octava causa de muerte en América, teniendo un costo total estimado entre los 17 y 29 billones (Kohn et al., 2008) . Este reporte marcó un antes y un después sobre el pensamiento general respecto al actuar médico, desplegando un nuevo debate sobre la preeminencia de los profesionales de la salud que ejercen la medicina (Hayward y Hofer, 2001).

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Auspiciador

Palabras clave

INTELIGENCIA ARTIFICIAL, RADIOLOGIA, ERRORES DIAGNOSTICOS

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