¿Pueden los asistentes de voz impulsados ​​por IA proporcionar una guía eficaz de RCP en caso de emergencia?

En un estudio reciente publicado en Red JAMA abiertaLos investigadores describieron una evaluación comparativa de cuatro asistentes de voz (VA) diferentes por su capacidad para proporcionar instrucciones adecuadas de reanimación cardiopulmonar (RCP).

También se probó la capacidad de un modelo de lenguaje amplio (LLM) basado en inteligencia artificial desarrollado recientemente para proporcionar orientación sobre reanimación cardiopulmonar a personas no profesionales.

Fondo

A pesar de una amplia formación en reanimación cardiopulmonar, la reanimación cardiopulmonar no especializada se realiza en un número importante de situaciones de paro cardíaco extrahospitalario.

El uso de reanimación cardiopulmonar por parte de un profano aumenta la supervivencia. Los asistentes de voz con IA son cada vez más comunes y podrían proporcionar una forma innovadora de proporcionar instrucciones de reanimación cardíaca basadas en voz en caso de emergencia.

Aunque los operadores de emergencia pueden brindar consejos sobre RCP a los transeúntes, es posible que estos servicios no sean universalmente accesibles y su uso puede verse obstaculizado por barreras idiomáticas, mala calidad de audio, desconexiones de llamadas, gastos percibidos y temores relacionados con las fuerzas del orden.

En situaciones en las que no se encuentran disponibles otras fuentes de capacitación en RCP, el asistente de voz puede proporcionar instrucciones de RCP de fácil acceso.

Sobre el estudio

En el presente estudio, los investigadores informaron sobre el uso de asistentes de voz basados ​​en inteligencia artificial y modelos LLM para proporcionar orientación sobre reanimación cardiopulmonar a personas no profesionales.

El estudio no involucró a humanos. En febrero de 2023, el equipo probó varias formas de realizar consultas sobre reanimación cardiopulmonar en cuatro asistentes de voz diferentes. Se realizaron un total de ocho solicitudes verbales a cada asistente de voz.

Los investigadores revisaron las transcripciones de las interacciones para confirmar que las preguntas se capturaron con precisión. Además, las preguntas se enviaron a una herramienta LLM basada en inteligencia artificial el 13 de febrero a través de SMS.

Dos médicos de urgencias cualificados evaluaron la calidad de la respuesta. Las preguntas incluyeron cómo se debe realizar la RCP, cómo realizar compresiones torácicas, cómo ayudar con la dificultad para respirar y formas de ayudar a alguien que no tiene pulso.

Los asistentes de voz utilizados fueron Amazon Alexa, Google Assistant, Microsoft Cortana y Apple Siri. Se utilizó la herramienta ChatGPT LLM para la evaluación comparativa.

Resultados

De 32 respuestas numéricas, 19 (59%) se asociaron con RCP, nueve (28%) sugirieron buscar ayuda de los servicios médicos de emergencia, cuatro (12%) proporcionaron instrucciones verbales y 11 (34%) proporcionaron instrucciones verbales o de texto para cardiopulmonares. resucitación. . Se observaron diferencias en la aplicabilidad de las respuestas. Por ejemplo, chatGPT mostró una mayor frecuencia de proporcionar instrucciones de RCP que sus contrapartes; sin embargo, las instrucciones se limitaron a mensajes de texto.

El modelo de lenguaje extendido proporcionó datos de RCP relevantes para todas las preguntas e instrucciones textuales de RCP para tres cuartas partes de las preguntas. De las 17 respuestas del asistente de voz y del modelo de lenguaje grande, el 71%, el 47% y el 35% estaban relacionados con la posición de las manos, la profundidad de la compresión y la tasa de compresión, respectivamente.

Por ejemplo, entre las respuestas de VA, el 28% sugirió utilizar servicios médicos de emergencia, lo que indica que el uso de asistentes de voz podría provocar retrasos en la búsqueda de atención médica adecuada. El modelo de lenguaje extendido funcionó mejor que los asistentes de voz digitales; sin embargo, el modelo proporcionó respuestas inconsistentes.

De las ocho preguntas formuladas, Amazon Alexa proporcionó respuestas relacionadas con la RCP, tres respuestas no relacionadas y una respuesta de «no sé». Apple Siri proporcionó seis respuestas relacionadas con la RCP y dos no relacionadas. El Asistente de Google proporcionó cinco respuestas relacionadas con la RCP y tres respuestas de «no sé». Microsoft Cortana proporcionó cuatro respuestas relacionadas con la RCP, dos no relacionadas y dos «no sé».

Entre los asistentes de voz, las instrucciones verbales de RCP solo las proporcionaron Amazon Alexa y Google Assistant. Si bien Apple Siri proporcionó la mayor cantidad de respuestas relacionadas con RCP, Microsoft Cortana proporcionó la mayor cantidad de instrucciones de RCP. En comparación con los cuatro asistentes de voz diferentes, chatGPT proporcionó más respuestas relacionadas con la RCP, instrucciones de RCP y recomendaciones para los servicios de emergencia.

Consecuencias

En general, los resultados del estudio mostraron que casi el 70% de las preguntas fueron respondidas por asistentes de voz con datos no relacionados con la RCP, a menudo con respuestas en gran medida no coincidentes, lo que indica que las personas legas que buscan asesoramiento sobre RCP pueden encontrar retrasos o no poder encontrar información relevante y precisa. contenido.

Los hallazgos indican que los transeúntes deben priorizar el contacto con los servicios médicos de emergencia en lugar de utilizar un asistente de voz, especialmente porque es posible que los transeúntes no identifiquen a un paciente en paro cardíaco.

Incluso a los despachadores les puede resultar difícil este reconocimiento, y es posible que el aprendizaje automático también pueda ayudar con eso. Es necesario realizar investigaciones futuras, que incluyan más preguntas y una evaluación de los cambios en las respuestas a lo largo del tiempo.

Los asistentes de voz deberían mejorar su apoyo a la RCP (i) integrando instrucciones de RCP en sus funciones principales; (ii) identificar expresiones comunes para proporcionar instrucciones de RCP; y (iii) establecer contenido común basado en evidencia para todos los dispositivos de asistencia digital, incluida la priorización de la búsqueda de atención médica de emergencia en caso de sospecha de paro cardíaco.

Para estandarizar el soporte de los asistentes de voz para la formación en reanimación cardiopulmonar, el sector tecnológico podría colaborar con las asociaciones profesionales y la comunidad sanitaria.