¿Logra la IA mejorar los diagnósticos médicos?

MADRID, 16 Nov. (EUROPA PRESS) – Los hospitales están adoptando la inteligencia artificial en sus procedimientos con el objetivo de mejorar la atención al paciente. Recientemente, se ha publicado un nuevo estudio que investiga si esta innovadora herramienta contribuye a un diagnóstico médico más efectivo.

La investigación, llevada a cabo por el sistema de salud de la Universidad de Virginia (Estados Unidos), ha encontrado que el uso de Chat GPT Plus no incrementa de manera significativa la precisión en los diagnósticos realizados por médicos en comparación con los métodos habituales.

En el estudio, liderado por el doctor Andrew S. Parsons y su equipo, 50 médicos en áreas como medicina de familia, medicina interna y medicina de urgencias evaluaron Chat GPT Plus. A la mitad de ellos se les asignó aleatoriamente el uso de la IA Chat GPT Plus para diagnosticar casos complejos, mientras que el otro grupo utilizó fuentes convencionales como sitios de referencia médica y Google.

Los investigadores compararon los diagnósticos generados y encontraron que la precisión de ambos grupos era comparable. Sin embargo, Chat GPT mostró un desempeño superior a ambos grupos, lo que indica su potencial para mejorar la atención al paciente. A pesar de esto, los investigadores concluyen que los médicos necesitan más formación y experiencia con esta tecnología emergente para maximizar su eficacia.

En este momento, los investigadores afirman que Chat GPT se debería utilizar como complementario en lugar de como un reemplazo de los médicos.

«Nuestro estudio demuestra que la IA por sí sola puede ser una herramienta poderosa y eficaz para el diagnóstico, señala Parsons, quien supervisa la formación de habilidades clínicas en estudiantes de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad de Virginia y copreside la Clinical Reasoning Research Collaborative. Nos sorprendió descubrir que la inclusión de un médico en el proceso disminuía la precisión del diagnóstico, aunque aumentaba la eficacia. Estos resultados probablemente indican que necesitamos capacitación formal sobre la mejor forma de utilizar la IA».

Los chatbots conocidos como ‘grandes modelos lingüísticos’, que generan respuestas similares a las humanas, están ganando popularidad y han demostrado su habilidad para captar historiales médicos, comunicarse con empatía y incluso resolver casos complejos. Sin embargo, por el momento, estos todavía requieren la intervención de un médico humano.

Parsons y su equipo buscaban determinar la forma más efectiva de utilizar esta herramienta tecnológica avanzada, por lo que comenzaron un ensayo clínico aleatorizado y controlado en tres hospitales de referencia: UVA Health, Stanford y el Centro Médico Beth Israel Deaconess de Harvard.

Los médicos involucrados realizaron diagnósticos para ‘viñetas clínicas’ basadas en casos reales de atención a pacientes. Estos estudios de caso incluían información sobre los historiales médicos, exámenes físicos y resultados de pruebas de laboratorio. Posteriormente, los investigadores evaluaron los resultados y analizaron la velocidad con que cada grupo realizaba sus diagnósticos.

La precisión promedio de los diagnósticos de los médicos que utilizaron Chat GPT Plus fue del 76,3%, mientras que aquellos que emplearon métodos convencionales alcanzaron un 73,7%. El grupo que utilizó Chat GPT logró llegar a sus diagnósticos más rápidamente en general: 519 segundos frente a 565 segundos.

A los investigadores les sorprendió el buen rendimiento de Chat GPT Plus, con una precisión diagnóstica promedio superior al 92%. Se refieren a que esto podría deberse a las directrices utilizadas en el estudio, sugiriendo que los médicos probablemente se verían beneficiados de una formación sobre el uso efectivo de dichas directrices.

Alternativamente, indican que las organizaciones de salud podrían implementar instrucciones predefinidas en el flujo de trabajo clínico y la documentación.

También advirtieron que Chat GPT Plus podría resultar menos eficaz en situaciones reales, donde influyen muchos otros factores del razonamiento clínico, principalmente al considerar los efectos posteriores de los diagnósticos y las decisiones de tratamiento.

Por esta razón, hacen un llamado a realizar estudios adicionales para evaluar las capacidades de los grandes modelos lingüísticos en estas áreas y están llevando a cabo un estudio similar sobre la toma de decisiones de gestión. Para más información sobre el impacto de la inteligencia artificial en la salud, puedes visitar la Organización Mundial de la Salud.

«A medida que la IA se integra cada vez más en la atención sanitaria, es crucial entender cómo podemos aprovechar estas herramientas para mejorar tanto la atención al paciente como la experiencia del médico –concluye Parsons–. Este estudio sugiere que hay un considerable trabajo por realizar para optimizar nuestra colaboración con la IA en el entorno clínico».