La IA tiene numerosos casos de uso complejos , pero la medicina de urgencias podría ser un ámbito donde realmente puede ser útil. Un estudio de Harvard que comparó el rendimiento de la IA con el de los médicos utilizando datos de pacientes de urgencias reveló que el modelo de razonamiento o1 de OpenAI superó a los médicos humanos en el diagnóstico de triaje de urgencias, especialmente en casos donde se debían tomar decisiones rápidamente con información limitada.
¿Qué reveló la prueba?
Una parte del ensayo de Harvard incluyó a 76 pacientes que llegaron a la sala de emergencias de un hospital de Boston. Tanto el modelo de IA como dos médicos humanos recibieron el mismo historial clínico electrónico, que incluía detalles básicos como signos vitales, información demográfica y una breve nota escrita por una enfermera que explicaba el motivo de la visita del paciente.
La IA logró identificar el diagnóstico exacto o casi exacto en el 67% de los casos. Mientras tanto, los médicos humanos obtuvieron entre un 50% y un 55%. En la segunda prueba, se proporcionó información más detallada, lo que elevó la precisión de la IA al 82%. Por otro lado, los médicos humanos obtuvieron entre un 70% y un 79%. Cabe destacar que esta diferencia no fue estadísticamente significativa.
¿Por qué todavía no se están reemplazando a los médicos?
La premisa de este estudio se centra en el razonamiento médico basado en texto, y no en la realidad de la atención de urgencias. Los investigadores señalan que la IA no evaluó el malestar, la apariencia, el tono, el lenguaje corporal ni otras señales del paciente que los médicos utilizan en la sala de urgencias.
El Dr. Adam Rodman, otro de los autores principales y médico del Centro Médico Beth Israel Deaconess de Boston, afirmó que la IA podría formar parte de un "modelo de atención triádica" que involucre al médico, al paciente y al sistema de IA.
Si bien los resultados son impresionantes, la tecnología aún no está lista para implementarse en las salas de urgencias. Los expertos expresaron su preocupación por la responsabilidad, la seguridad del paciente, los errores de la IA y la posibilidad de que los médicos empiecen a confiar demasiado rápido en las recomendaciones de la IA. Por el momento, solo puede ofrecer una segunda opinión cuando los médicos la necesitan con urgencia.