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El uso de inteligencia artificial (IA) y big data en medicina ha aumentado en los últimos años. De hecho, el uso de IA en aplicaciones de salud móvil (mHealth) podría ayudar considerablemente a tanto a individuos como a profesionales de la salud en la prevención y manejo de enfermedades crónicas, de una manera centrada en la persona. Sin embargo, hay varios desafíos que deben superarse para proporcionar aplicaciones mHealth de alta calidad, usables y efectivas. Aquí, revisamos la justificación y las pautas para la implementación de aplicaciones mHealth y los desafíos relacionados con la calidad, la usabilidad y el compromiso del usuario y el cambio de comportamiento, con un enfoque especial en la prevención y gestión de enfermedades no transmisibles. Sugerimos que un marco basado en la cocreación es el mejor método para abordar estos desafíos. Finalmente, describimos los roles actuales y futuros de la IA en la mejora de la medicina personalizada y proporcionamos recomendaciones para el desarrollo de aplicaciones mHealth basadas en IA. Concluimos que la implementación de la IA y las aplicaciones mHealth para la práctica clínica rutinaria y la atención médica a distancia no será factible hasta que superemos los principales desafíos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, la evaluación de la calidad y la reproducibilidad y la incertidumbre de los resultados de IA. Además, hay una falta de métodos estandarizados para medir los resultados clínicos de las aplicaciones mHealth y técnicas para fomentar el compromiso del usuario y cambios de comportamiento a largo plazo. Esperamos que en un futuro cercano, estos obstáculos se superen y que el proyecto europeo en curso, Watching the risk factors (WARIFA), proporcione avances considerables en la implementación de aplicaciones mHealth basadas en IA para la prevención de enfermedades y la promoción de la salud.
Déniz-García et al. (Vie,) estudiaron esta cuestión.