Prevenire gli errori di erogazione dei farmaci nella pratica farmaceutica con l'intelligenza artificiale interpretabile

I farmacisti attualmente eseguono un doppio controllo indipendente per identificare gli errori nella selezione dei farmaci prima che possano raggiungere il paziente. Tuttavia, nella pratica, l’uso dell’intelligenza artificiale (MI) per supportare questo lavoro decisionale cognitivo da parte dei farmacisti non esiste. Invece, i farmacisti si affidano esclusivamente alle immagini di riferimento del farmaco che possono confrontare con il contenuto della fiala prescritta. Precedenti ricerche hanno dimostrato che i sistemi di supporto alle decisioni possono effettivamente migliorare l’efficienza e l’accuratezza dell’erogazione dell’assistenza sanitaria, prevenendo al contempo gli eventi avversi legati ai farmaci. Tuttavia, si sa poco sull’impatto delle tecnologie MI sulle prestazioni lavorative e sulla domanda cognitiva dei farmacisti.

Per facilitare la relazione simbiotica a lungo termine tra i farmacisti e il sistema MI, è necessario stabilire un’adeguata fiducia. Sebbene la fiducia sia stata identificata come il fattore centrale per un’efficace collaborazione uomo-macchina, sorgono problemi quando gli esseri umani ripongono una fiducia ingiustificata nelle tecnologie automatizzate e non ripongono in esse abbastanza fiducia. Un’eccessiva fiducia nell’automazione può portare all’autocompiacimento e ai pregiudizi legati all’automazione. Ad esempio, i farmacisti possono fare affidamento sul sistema MI nella misura in cui accettano ciecamente qualsiasi raccomandazione da parte del sistema. La mancanza di fiducia può comportare il disuso del farmacista e il potenziale abbandono del sistema MI.

Inoltre, si sa poco circa le tempistiche dei consigli dell'MI sulla prestazione lavorativa dei farmacisti. Ad esempio, mostrare il consiglio dell'IM mentre il farmacista sta eseguendo l'attività di verifica del farmaco può produrre risultati diversi rispetto a mostrare il consiglio dell'MI dopo che il farmacista ha preso la decisione.

I ricercatori dello studio hanno sviluppato un sistema MI per la classificazione delle immagini dei farmaci. L'obiettivo di questo studio è esaminare l'efficacia della tempistica dei consigli MI per determinare se si traduce in una riduzione del tempo di attività, in una maggiore precisione e in una maggiore fiducia nell'MI.