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En un triage de guardia, la IA ya diagnostica mejor que los médicos
Un estudio encontró que un modelo de IA tenía una mayor tasa de acierto al analizar síntomas en un triage de guardia; los médicos ponen en contexto el hallazgo
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En las guardias médicas y las áreas de atención a emergencias, cada segundo cuenta. Y esto es así tanto para el paciente que está sufriendo como para los médicos que deben atender la situación.
En una comparativa para entender si la inteligencia artificial (IA) o los médicos ganan la carrera para llegar al diagnóstico más preciso, el modelo o1 de lenguaje de OpenAI, propietaria del famoso ChatGPT, salió victoriosa diagnosticando de forma correcta o muy cercana en el 67% de los casos analizados en la etapa inicial de atención en guardia, contra un 50-55% de los médicos que revisaron los mismos casos. La diferencia se achicó a medida que había más información disponible, pero la IA siguió superando a los profesionales humanos entre un 2% y un 10% en las etapas posteriores del proceso.
Para llegar a estos números, los investigadores tomaron 79 casos reales de pacientes atendidos en la guardia del Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, todos ellos internados después en clínica médica o terapia intensiva. Cada caso se mostró a cuatro “competidores”: los modelos -o1, GPT-4o y dos médicos clínicos, en tres momentos distintos: apenas llegó el paciente, después de la primera evaluación médica, y ya en el momento de internarlo.
Este estudio, llamado “Performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician”, que fue publicado en la revista científica Science, se basó en las decisiones de triage, es decir, cuando el paciente recién describe sus síntomas y entregan datos personales básicos. En este momento, la información sobre el estado de salud todavía es incompleta.
Acá viene la primera incógnita: ¿por qué la IA rinde mejor cuando hay menos datos? Consultado por LA NACION, el Dr. Guillermo Vignau, especialista en medicina general y familiar, y especialista en informática médica, que se desempeñó durante 7 años en la guardia de emergencia del hospital “Dr. Ramón Madariaga”, en Posadas, Misiones, lo explica por el modo en que se construye el conocimiento médico: “Toda la medicina se basa en la evidencia. El problema es que ese conocimiento es estadístico y el volumen de estudios es monstruoso. Los profesionales de la salud tenemos una capacidad limitada de actualizarnos, mientras que una IA, si se controla la calidad de sus fuentes, va a estar más actualizada, no se cansa y tiene gran memoria, por lo que puede tomar mejores decisiones, ya que tiene mayor conocimiento de las bases científicas”.
Por su parte, Dr. Diego Pereyra, que se desempeña en Softtek como Healthcare Global Director, coincide con su colega, aunque lo explica desde otro ángulo: “Cuando tenemos poca información, los médicos dependemos mucho de heurísticas, que son extraordinariamente útiles y nos permiten decidir rápidamente, pero también pueden producir sesgos, es decir, anclarnos en el primer diagnóstico, dejarnos llevar por lo más frecuente o interpretar la información nueva en función de nuestra primera hipótesis. En cambio, la IA puede, frente a pocos datos, abrir simultáneamente un espacio diagnóstico muchísimo más amplio y contrastar rápidamente múltiples posibilidades”.
De todas formas, ambos destacan que el médico tiene algo que el modelo no tiene: ve al paciente, percibe su estado general, cómo respira, cómo camina, cómo habla, puede volver a preguntar, examinarlo y detectar información que muchas veces ni siquiera queda registrada en la historia clínica.
De acá al futuro
Si bien la primera pulseada investigada se inclinó a favor de la IA, el estudio también advierte que el modelo o1 ya es “viejo” para los estándares de esta tecnología, no fue probado con historias clínicas largas ni con imágenes médicas, y los propios investigadores reconocen que su rendimiento podría caer frente a casos más complejos y prolongados.
A esa lista de advertencias, Vignau suma una que tiene que ver con la calidad del prompt. “Si le digo ‘hablame sobre hemorragias’, la IA va a arrojar miles de cosas. En cambio, si le doy un cuadro clínico específico, como frecuencia cardíaca aumentada, paciente desorientado, herida cortante, la respuesta cambia por completo”. Por eso, él señala que esta tecnología nunca podrá reemplazar al médico.
Pero como estos modelos avanzan tan rápido, quizá sea interesante pensar qué se puede esperar del uso de IA en las guardias y salas de emergencia de acá a unos años: “Creo que el rol más interesante de la inteligencia artificial en una guardia, al menos en el corto plazo, no es reemplazar al médico, sino funcionar como un segundo par de ojos que nunca se cansa”, dice Pereyra. Y ejemplifica diciendo que podría analizar en segundos el motivo de consulta, los antecedentes, signos vitales, laboratorio, imágenes y evoluciones previas y plantearle al médico cuáles son los diagnósticos más probables.
“Ese concepto de ‘cannot miss diagnosis’ me parece particularmente importante. No necesariamente necesitamos que la IA nos diga qué tiene el paciente. A veces alcanza con que nos recuerde qué no podemos permitirnos pasar por alto”, destaca. Dicho esto, el profesional dice que la IA debería estar trabajando silenciosamente en segundo plano y aparecer solamente cuando tenga algo relevante para aportar.
Respecto al trabajo entre IA y médico, Pereyra sostiene que “la IA tiene que entrar al flujo de trabajo del médico y no el médico al flujo de trabajo de la IA”. Y se explaya: “Si para utilizarla tengo que salir de la historia clínica, abrir otra aplicación, copiar datos, escribir un prompt y después interpretar una respuesta de dos páginas, probablemente agregamos otra capa de trabajo a una guardia que ya está sobrecargada”, sostiene. Por eso, propone que la IA esté integrada en la historia clínica electrónica para ser capaz de recibir información estructurada y no estructurada en tiempo real y devolver recomendaciones breves, trazables y contextualizadas.
Segura, medible y auditable
Más allá de lo potente que pueda ser una IA para diagnosticar, Pereyra recuerda que, además, esta tecnología debe ser “segura, medible y auditable”.
Y a eso hay que sumarle otra cosa: la voz del paciente: “La percepción que tengo es que la gente le tiene miedo. Todavía hay más confianza en el ser humano”, opina Vignau. Por eso, cómo se le comunica a las personas el campo de la aplicación de la IA es clave.
“Particularmente, creo que si al paciente le decimos que su médico cuenta, además de sus habilidades y conocimiento, con un sistema que revisa toda la información disponible para verificar que no se esté escapando ningún diagnóstico importante, los pacientes aceptarán el uso de la IA”, sostiene el ejecutivo de Softtek.
Más allá de lo tecnológico, los entrevistados explican que en la relación médico-paciente la empatía, explicar incertidumbre, entender preferencias y tomar decisiones compartidas siguen siendo profundamente humanas. Dicho esto, puede que la IA amplíe la capacidad cognitiva de los profesionales de la salud, pero la confianza de los pacientes seguirá estando depositada fundamentalmente en las personas y en las instituciones que utilizan esa tecnología.
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