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Bolton AI antimicrobial prescribing

The Impact of Artificial Intelligence-Driven Decision Support on Uncertain Antimicrobial Prescribing: A Randomised, Multimethod Study

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 42 clínicos prescriptores de antibióticos ante viñetas clínicas, un sistema de apoyo por IA con explicaciones para el paso de vía intravenosa a oral no se diferenció de la información estándar de la práctica habitual sola en la mayoría de las las decisiones de cambio y los tiempos de resolución.

N
42pacientes
Diseño
Estudio aleatorizado multimétodo con viñetas, clínicos aleatorizados, Reino Unido
Desenlace
Diferencia en las decisiones de cambio de vía intravenosa a oral de los clínicos con vs. sin el CDSS de IA, por viñeta y en conjunto; usabilidad (SUS) y aceptación (TAM)
Relevancia
2Importante — uno de varios pilares.
ResultadoLa mayoría de las decisiones y tiempos de realización fueron equivalentes; donde apareció una diferencia, el CDSS orientó a los clínicos hacia no cambiar (OR 0,13, IC del 95 % 0,03–0,50; p=0,0031). Las explicaciones se usaron solo el 9 % de las veces; SUS 72,3/100.
Bolton WJ, et al. Lancet Digit Health. 2025;7(11):100912. 10.1016/j.landig.2025.100912
Discusión y crítica

Una rara mirada aleatorizada a cómo un CDSS de IA moldea realmente la conducta prescriptora: los clínicos supieron detectar e ignorar los consejos erróneos, se dejaron influir sobre todo hacia continuar la terapia intravenosa y casi nunca consultaron las explicaciones — un hallazgo que invita a la cautela para el diseño de IA explicable. Viñetas en lugar de pacientes, 42 clínicos autoseleccionados reclutados a través de redes personales, y sin datos de seguridad ni de resultados.