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CHATGPT DEMUESTRA UNA PRECISIÓN ‘IMPRESIONANTE’ EN LA TOMA DE DECISIONES MÉDICAS

Un grupo de científicos estadounidense analiza el potencial de la inteligencia artificial a la hora de formular diagnósticos o sugerir tratamientos clínicos.

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Pablo Mora
Periodista científico

Chatgpt Cree Que Los Robots Del Futuro Serán Así

El ChatGPT aplicado a la medicina es una herramienta de enorme valor ya que permite evaluar de una forma exhaustiva la toma de decisiones desde el inicio del contacto con un paciente y a lo largo de todo el proceso asistencial.

Ahora bien, ¿podrá la inteligencia artificial trabajar junto a los médicos? Aunque aún es pronto para saberlo, lo cierto es que el auge creciente de estos sistemas actualmente refleja un gran potencial en el campo de la medicina y la atención sanitaria.

Ahora, un estudio reciente realizado por un grupo de investigadores del Mass General Brigham ha comprobado la eficiencia de ChatGPT, la inteligencia artificial desarrollada por OpenAI, a la hora de tomar decisiones clínicas.

Investigación genética y ciencia biotecnológicaiStock Getty Images

En concreto, este modelo de IA muestra una precisión del 72 % con decisiones clínicas que incluyen desde la formulación de diagnósticos hasta propuestas sobre tratamientos médicos.

El chatbot de inteligencia artificial demostró el mismo éxito tanto en atención primaria como en urgencias, así como en todas las especialidades médicas. Los resultados del equipo de investigación estadounidense del Mass General Brigham, un sistema de salud con sede en Boston, se publican en la revista Journal of Medical Internet Research.

“Evaluamos la ayuda que nos ofrecía ChatGPT desde que comenzamos con un paciente y durante todo el proceso, hasta el diagnóstico y el tratamiento. Su rendimiento está al mismo nivel de alguien que acaba de graduarse en la facultad de medicina como interno o residente”, admitió Marc Succi, doctor en el Mass General Brigham.

A pesar de que la tecnología de inteligencia artificial está avanzando de forma vertiginosa, aún no se había estudiado hasta qué punto estos modelos podrían servir de ayuda en la atención sanitaria.

En este sentido, este estudio revela que ChatGPT es capaz de ‘colaborar’ con los profesionales sanitarios para tratar a los pacientes, recomendar una determinada prueba, decidir cómo proseguir con los cuidados médicos y en última instancia, realizar el diagnóstico final.

Para comprobar la fiabilidad de esta herramienta, los investigadores analizaron sus respuestas ante una serie de diagnósticos posibles basados en la información inicial del paciente (incluyendo la edad, sexo, síntomas y nivel de urgencia del caso). Además, también comprobaron su capacidad para tomar diferentes decisiones, simulando así, todo el proceso de atención a un paciente real.

Los resultados fueron “sorprendentes” para el equipo: Chat GPT mostró una precisión media del 72 %. Asimismo, cuando se evaluó su nivel de acierto ante un diagnóstico final, el porcentaje de éxito alcanzó el 77 %. No obstante, cuando le tocó decidir sobre el tipo de tratamiento clínico, como por ejemplo determinar la medicación que se debe administrar a un paciente, solo obtuvo un 68 % de acierto, según los investigadores.

A pesar de que Chat GPT aporta un listado de enfermedades sobre las que se debe realizar un diagnóstico diferencial, es cierto que “tuvo dificultades en cuanto a los diagnósticos diferenciales, un asunto fundamental en medicina porque es cuando un médico tiene que decidir qué hacer”, según Succi, y agrega: “Esto es importante porque añade más valor y nos dice dónde son realmente expertos los médicos: en las primeras etapas de atención al paciente, momentos en que hay poca información y se necesita una lista de posibles diagnósticos”.

Una herramienta de apoyo

Así las cosas, estos científicos creen que antes de que herramientas como ChatGPT se puedan integrar en la atención clínica, se necesita más investigación y orientación en materia legislativa. Por eso, este equipo de expertos estudia ahora si las herramientas de IA podrían mejorar la atención al paciente y los resultados en hospitales con recursos limitados.

En palabras de Adam Landmand, uno de los coautores de la investigación: “Actualmente estamos trabajando en soluciones que ayuden con la documentación sanitaria y respuestas a los pacientes, poniendo el foco en su precisión, fiabilidad e igualdad”, agregó.

La irrupción de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de la salud ha sido pionera y tiene el potencial de transformar de forma positiva la atención permanente. Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos médicos, como imágenes de radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y datos de laboratorio con el fin de ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades.

Además, pueden recopilar datos clínicos y epidemiológicos para predecir la progresión de enfermedades, el riesgo de complicaciones y los resultados del tratamiento. Por si fuera poco, estos sistemas también tienen la capacidad de optimizar tratamientos basándose en genética o historiales médicos, gestionar registros electrónicos, así como prestar asistencia en cirugía, monitorización o atención al cliente.

Recreación de un futuro robot de inteligencia artificial trabajando en un hospital.Getty Images/iStockphoto

Sin embargo, aunque la IA tiene un gran potencial en este campo, también plantea algunos desafíos éticos y de privacidad, que, según los expertos, deben abordarse con cautela. Hasta ahora, la toma de decisiones clínicas basadas en inteligencia artificial se considera una herramienta de apoyo para los médicos y no reemplaza su experiencia ni juicio clínico.

La inteligencia artificial, además, puede ser una herramienta que proporciona a los médicos comodidad y apoyo en su relación con los pacientes.

Con todo, la colaboración entre profesionales de la salud y los sistemas de IA podría conducir en un futuro a una atención médica más efectiva y personalizada.

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Referencias:
Rao, A. et al. “Assessing the Utility of ChatGPT Throughout the Entire Clinical Workflow: Development and Usability Study.” Journal of Medical Internet Research. DOI: 10.2196/48659

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Fuente:

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