¿Tiene una pregunta médica compleja? Es posible que su médico esté usando IA para eso
OpenEvidence, una empresa emergente de rápido crecimiento, utiliza inteligencia artificial para ayudar a los médicos a encontrar respuestas a preguntas clínicas para el diagnóstico y el tratamiento
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NUEVA YORK.- Nicholas Gavin, médico de urgencias en Mount Sinai en la ciudad de Nueva York, trabajaba en un turno nocturno el verano pasado cuando llegó un paciente con un conjunto desconcertante de síntomas. En cuestión de segundos, sus tres colegas más jóvenes —dos estudiantes de medicina y un residente— consultaban una aplicación gratuita basada en Inteligencia Artificia (IA) para médicos, OpenEvidence.
Gavin pronto supo que ellos no eran casos aislados. Un tercio de los 9000 médicos de Mount Sinai ya eran usuarios habituales de OpenEvidence, descubrieron los ejecutivos del sistema de salud en una reunión el año pasado con los líderes de la startup.
“Ese fue un momento de revelación para nuestro liderazgo”, dijo Gavin, quien también es director de innovación clínica del sistema.
La aplicación de IA de OpenEvidence, esencialmente un chatbot para la medicina, se convirtió en un éxito viral entre los médicos. Hable con un médico y es probable que use la aplicación para hacer preguntas médicas específicas o intercambiar ideas en un diálogo de diagnóstico.
Más de la mitad de los médicos del país son usuarios habituales. El mes pasado la utilizaron para 30 millones de preguntas y consultas, casi el doble del volumen de hace seis meses, según la startup. Una encuesta separada realizada el año pasado a 1000 médicos encontró que el 45% usaba la aplicación, casi el triple del porcentaje que usaba ChatGPT, según Offcall, un servicio de información profesional para médicos.
Ese crecimiento impulsó a la startup a una valoración de US$12.000.000.000 en enero, frente a los US$3500 millones de julio pasado.
Pero la rápida adopción de la aplicación por parte de los médicos desde su introducción en 2024 —uno de los pocos programas mejorados con IA en el mercado que busca ganarse a los médicos— aumentó las preocupaciones sobre cómo y cuándo debe usarse la tecnología en situaciones de vida o muerte. En un campo de alto riesgo como la medicina, los sistemas de atención de salud atraviesan cuestiones complejas de privacidad, seguridad y confianza del paciente, así como las limitaciones de la tecnología misma.
“No es un oráculo, es una herramienta”, dijo Daniel Nadler, fundador y director ejecutivo de OpenEvidence. “El conocimiento y los trabajadores del conocimiento siguen siendo importantes”.
El consultorio médico fue un objetivo para la toma de decisiones asistida por computadora durante décadas, con un éxito muy limitado hasta los recientes avances de la IA.
La primera ola de IA en medicina se centró en aliviar la pesada carga de documentación que contribuye al agotamiento de los médicos, con transcripciones y resúmenes de las visitas de los pacientes, conocido como software de escriba de IA. La segunda ola, que apenas comienza, tiene como objetivo utilizar la IA para ayudar a los médicos con información y consejos confiables para guiar el diagnóstico y el tratamiento frente al paciente.
La competencia se intensificó en los últimos meses. UpToDate, una popular referencia electrónica para médicos, le dio a su servicio un cambio con IA a través de una interfaz de chatbot. Doximity, una red profesional en línea para médicos, compró una startup de IA que explora la literatura médica y genera resúmenes. Abridge, un fabricante de escribas de IA de rápido crecimiento, agrega herramientas de apoyo a la decisión. Y el mes pasado, OpenAI presentó ChatGPT for Clinicians.
OpenEvidence se convirtió en un líder en parte porque utilizó exclusivamente revistas médicas y otras investigaciones de alta calidad como datos para entrenar sus modelos de IA. Los médicos pueden hacer preguntas específicas a la aplicación o ingresar las características y síntomas de un paciente y solicitar posibles explicaciones. La aplicación cumple con la ley federal que protege la información de salud del paciente, y se les dice a los médicos que no ingresen información de identificación personal.
OpenEvidence responde con un resumen de los diagnósticos más probables y luego ofrece otros “diagnósticos más importantes que no se deben pasar por alto”. Cada uno tiene enlaces a los artículos de investigación que respaldan los resúmenes.
“La IA está resolviendo algunos de los problemas que durante mucho tiempo afectaron la práctica de la medicina”, dijo Raja-Elie Abdulnour, director de innovación clínica de NEJM Group, que publica The New England Journal of Medicine. “Estas herramientas simplemente no existían antes, y por eso la gente está tan entusiasmada ahora”.
Sin embargo, el entusiasmo inicial debería atemperarse con una gran dosis de precaución, coinciden los expertos médicos. La investigación hasta ahora sobre los beneficios y las limitaciones de la IA en la medicina es claramente mixta.
La IA superó los exámenes de licencia estándar y superó a los médicos humanos en el diagnóstico de ciertos casos. Pero también falló, al no resumir con precisión los trabajos de investigación o al dar respuestas incorrectas a preguntas de diagnóstico. Y no va a reemplazar a los humanos en el corto plazo.
“El potencial de la IA es grande, pero aún no llegamos ahí”, dijo Eric Topol, cardiólogo y vicepresidente ejecutivo de Scripps Research en San Diego. “Realmente no fue probada ni demostrada en el mundo complejo y real de la medicina”.
Topol es coautor de un artículo reciente, “La ilusión de la preparación en la IA de salud”, que encontró “brechas de competencia significativas” en la capacidad de los grandes sistemas de IA cuando se aplican a la atención médica.
Las evaluaciones hasta ahora se centraron en gran medida en el rendimiento de los llamados modelos de lenguaje grandes de grandes empresas tecnológicas como OpenAI y Google, que están entrenados con datos de toda internet.
OpenEvidence, fundada en 2022, adoptó un enfoque más centrado. Apostó a que los modelos de IA más pequeños entrenados con datos altamente especializados podrían superar a los modelos gigantes en un campo específico como la medicina. La startup entrenó su software inicialmente con datos médicos de acceso público, de fuentes como la Biblioteca Nacional de Medicina de los estados Unidos.
Luego, la empresa cerró acuerdos de licencia de contenido con The New England Journal of Medicine, The Journal of the American Medical Association y otros editores de literatura médica revisada por pares.
Los estudios de OpenEvidence, incluido uno realizado por investigadores de la Clínica Mayo, encontraron que, si bien la aplicación no es perfecta, sus respuestas son en general precisas y basadas en evidencia.
OpenEvidence está disponible para cualquier médico verificado en Estados Unidos como una aplicación gratuita y descargable.
“Tratamos a los médicos como consumidores”, dijo Nadler. A los usuarios se les muestran anuncios, muchos de ellos de compañías farmacéuticas, durante los cinco segundos aproximadamente que esperan la respuesta de la IA. Los médicos reciben anuncios en solo el 5% de sus preguntas, dijo la empresa.
Evitar a los intermediarios tradicionales de los departamentos de tecnología de los hospitales generó algunos problemas. OpenEvidence se apoyó en el comportamiento laboral conocido como “IA en la sombra”, trabajadores que usan estas herramientas sin el conocimiento o la supervisión de sus empleadores.
Algunos sistemas de salud ahora se enfocan en integrar OpenEvidence dentro de su estructura institucional. Mount Sinai anunció en marzo que proporcionaría un enlace a la aplicación directamente desde la historia clínica electrónica de los pacientes.
Pero el acuerdo no le da a la startup acceso a los datos de los pacientes del centro médico. Esa integración podría llegar más adelante, dijo Gavin, pero solo después de pruebas y controles rigurosos.
Proteger la privacidad y la seguridad del paciente será “fundamental”, dijo, y agregó que “no vamos a simplemente entregar los datos de un paciente a una empresa privada”.
Los médicos en consultorios más pequeños de todo el país, especialmente en zonas rurales, dicen que la tecnología los convenció.
En Corinth, Mississippi, Ben Long se considera un escéptico de la IA. Pero se sintió tranquilo al saber que OpenEvidence genera respuestas basadas únicamente en información revisada por pares y de alta calidad.
Al principio la usaba principalmente como una herramienta de consulta, haciendo preguntas puntuales. Pero ahora considera la aplicación más como “un consultor, un socio de pensamiento” con el que mantiene un diálogo.
“La IA te obliga a pensar más profundamente sobre tu propio pensamiento, desafiando tus supuestos y por qué podrías estar equivocado”, dijo Long.
La IA también puede permitir a los médicos acceder a conocimientos que normalmente serían patrimonio de especialistas.
Barbara Creighton suele diagnosticar y tratar casos complejos en un hospital comunitario en Fairbanks, Alaska. Pueden involucrar múltiples afecciones y órganos en falla. En un gran centro médico, se podría consultar a un equipo de especialistas: un experto en enfermedades infecciosas, un neumonólogo y un gastroenterólogo, por ejemplo.
El pequeño hospital de Creighton no cuenta con ese nivel de personal. Tiene un acuerdo con un gran centro médico para pagar consultas con especialistas. Ahora depende cada vez más de OpenEvidence para responder a muchas preguntas, lo que le ahorra tiempo y dinero a su hospital.
“Es como tener un grupo de especialistas en el bolsillo”, dijo Creighton.
En Mount Sinai, Gavin dijo que ve la tecnología de IA como una herramienta poderosa para ayudar a hacer realidad la promesa de la medicina de precisión, con tratamientos adaptados a cada persona.
El avance requerirá un “mosaico de soluciones” entre hospitales, facultades de medicina y empresas privadas, dijo. Aún está por verse si OpenEvidence prospera y ocupa un lugar en ese futuro.
“Pero representa un paso en esa dirección”, dijo Gavin.
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