Un estudio realizado por investigadores israelíes sobre datos de una clínica virtual en Estados Unidos mostró que los diagnósticos y recomendaciones de tratamiento proporcionados por la inteligencia artificial (IA) fueron más precisos que los de los médicos.
La investigación, a cargo de un equipo de científicos de la Universidad de Tel Aviv liderado por el profesor Dan Zeltzer, experto en salud digital, comparó la calidad de las recomendaciones hechas por IA y médicos en el Cedars-Sinai Connect, una clínica virtual de atención de urgencia en Los Angeles, operada en colaboración con la startup israelí K Health.
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El hospital Cedars-Sinai opera una clínica virtual de urgencias que ofrece consultas telemédicas con médicos especializados en atención familiar y de emergencias. Recientemente se integró un sistema de IA en la clínica.
Usando un algoritmo basado en aprendizaje automático, el sistema realiza la admisión inicial a través de un chat especializado, incorpora datos del historial del paciente y brinda al médico sugerencias detalladas de diagnóstico y tratamiento, incluyendo recetas, exámenes y derivaciones.
Después de interactuar con el algoritmo, los pacientes acceden a una videoconsulta con un médico que, en última instancia, determina el diagnóstico y el tratamiento.
Para garantizar la fiabilidad de las recomendaciones de la IA, el algoritmo, entrenado con historiales médicos de millones de casos, solo ofrece sugerencias cuando su nivel de confianza es alto, y no emite ninguna recomendación en aproximadamente uno de cada cinco casos.
Síntomas comunes
En el estudio, explicó el profesor Zeltzer, «comparamos la calidad de las recomendaciones del sistema de IA con las decisiones reales de los médicos en la clínica».
Según se informó, los investigadores examinaron una muestra de 461 visitas clínicas online durante un mes del verano (boreal) del 2024. El estudio se centró en pacientes adultos con síntomas relativamente comunes: respiratorios, urinarios, oculares, vaginales y dentales.
En todas las visitas analizadas, los pacientes fueron evaluados inicialmente por el algoritmo, que proporcionó recomendaciones, y luego tratados por un médico en una videoconsulta.
Luego, las recomendaciones, tanto de inteligencia artificial como de humanos, fueron evaluadas por un panel de cuatro médicos con al menos diez años de experiencia clínica, quienes las calificaron en una escala de cuatro puntos: óptima, razonable, inadecuada o potencialmente perjudicial.
Los expertos evaluaron las recomendaciones basándose en los historiales médicos de los pacientes, la información recopilada durante la visita y las transcripciones de las videoconsultas.
Esas calificaciones arrojaron «conclusiones interesantes», señalaron desde la Universidad de Tel Aviv: las recomendaciones de IA se calificaron como óptimas en el 77 por ciento de los casos, en comparación con solo el 67 por ciento de las decisiones de los médicos.
En el otro extremo, las recomendaciones de IA se calificaron como potencialmente perjudiciales en un porcentaje menor que las decisiones de los médicos (2,8 por ciento contra 4,6 por ciento).
En el 68 por ciento de los casos, la inteligencia artificial y el médico obtuvieron la misma puntuación, en el 21 por ciento el algoritmo obtuvo una puntuación superior a la del profesional de la salud y en el 11 por ciento de los casos, la decisión de la atención humana se consideró mejor.
Decisiones «estrictas» o «flexibles»
Las explicaciones proporcionadas por los evaluadores para las diferencias en las calificaciones -que se incluyen en el reporte sobre el estudio, publicado en la revista especializada Annals of Internal Medicine, destacaron varias ventajas del sistema de IA sobre los médicos.
En primer lugar, la IA se adhiere más estrictamente a las directrices de las asociaciones médicas, como no recetar antibióticos para una infección viral. Además, la IA identificó de forma más exhaustiva la información relevante en el historial médico.
Por otro lado, la inteligencia artificial detectó con mayor precisión los síntomas que podrían indicar una afección más grave, como el dolor ocular reportado por un paciente con lentes de contacto, que podía indicar una infección.
Los médicos, destacó el informe, fueron más flexibles que el algoritmo y tuvieron una ventaja a la hora de evaluar el estado real de las personas que se conectaron a la clínica virtual buscando alivio para sus dolencias.
Por ejemplo, si una persona con COVID-19 decía tener problemas para respirar, un médico pudo reconocer una congestión respiratoria relativamente leve, mientras que la IA, basándose únicamente en las respuestas del paciente, podía derivarlo innecesariamente a urgencias.
Hallazgos significativos para el futuro de los hospitales
Zeltzer apuntó que, con esta investigación, «descubrimos que la inteligencia artificial, basada en un proceso de admisión dirigido, puede proporcionar recomendaciones de diagnóstico y tratamiento que, en muchos casos, son más precisas que las realizadas por los médicos».
Las afecciones relativamente comunes incluidas en el estudio representan cerca de dos tercios del volumen de casos de la clínica virtual, por lo que los hallazgos «pueden ser significativos para evaluar la idoneidad de la IA para servir como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en la práctica médica», agregó el profesor israelí.
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«Podemos prever un futuro próximo en el que los algoritmos asistan en una proporción cada vez mayor de decisiones médicas», dijo Zeltzer, llamando la atención del profesional de la salud sobre ciertos datos y promoviendo «decisiones más rápidas con menos errores humanos».
«Por supuesto, aún quedan muchas preguntas sobre la mejor manera de implementar la IA en el proceso de diagnóstico y tratamiento, así como sobre la integración óptima entre la experiencia humana y la inteligencia artificial en medicina», completó el investigador.
