Las herramientas disponibles para los médicos en el "maletín del doctor" no han cambiado significativamente en más de un siglo. Hace veinte años, mis colegas y yo publicamos un artículo en el que abogábamos por la incorporación de un dispositivo de ultrasonido portátil —no mucho más grande que un teléfono inteligente— para que estuviera disponible para los clínicos en la consulta. Durante las últimas dos décadas, muchos profesionales han comenzado a utilizar ecógrafos portátiles, no para reemplazar el estetoscopio, sino para obtener información rápida y precisa que no se puede conseguir únicamente mediante la evaluación clínica sin asistencia. Esto nos ha convertido en mejores clínicos y, he aquí la clave, ha proporcionado más tiempo para que los médicos conozcan al paciente como persona, de modo que la evidencia médica pueda adaptarse a las necesidades únicas del individuo que tenemos frente a nosotros.
Ahora es el momento de que el maletín del doctor reciba otra actualización: las herramientas de apoyo a la decisión basadas en inteligencia artificial (IA). Cuando están diseñadas de manera responsable, la IA puede ser un instrumento poderoso que proporciona acceso instantáneo a información curada por expertos. Como resultado, los clínicos pueden tomar decisiones más informadas sin sacrificar esa vital conexión humano a humano.
El caso del apoyo clínico a la decisión con IA
Con el notable aumento de artículos médicos publicados en los últimos años, los clínicos necesitan poder obtener rápidamente un apoyo fiable y confiable en el punto de atención al paciente. Hasta hace poco, la mayoría de los profesionales tenían que depender de plataformas de información que ofrecen contenido en forma de prosa densa, no fácilmente utilizable junto al lecho del paciente. Afortunadamente, las herramientas de IA ahora proporcionan información mucho más rápidamente.
Sin embargo, cuando se trata de atención sanitaria, no podemos sacrificar la precisión o la fiabilidad en aras de la velocidad. Dadas las altas consecuencias de la consulta, no es sorprendente que la principal preocupación de clínicos y pacientes con la IA esté relacionada con la confianza. Debemos insistir en que la herramienta de IA utilizada para proporcionar apoyo a la decisión clínica recupere datos que han sido evaluados cuidadosamente en cuanto a su calidad por expertos en evaluación y gradación de la evidencia y por médicos expertos.
¿Cómo te sentirías si la próxima vez que abordaras un avión, escucharas a la azafata anunciar que tu vuelo sería dirigido por un piloto de IA con una precisión de hasta el 90-95%? Dadas las consecuencias de un error, este grado de precisión simplemente no es lo suficientemente bueno. No es lo suficientemente bueno para la cabina de vuelo, y no es lo suficientemente bueno para la consulta.
Resulta que algunos clínicos están utilizando herramientas de IA de propósito general, como ChatGPT, para ayudar en la atención al paciente. Y si bien ChatGPT es excelente para planificar un viaje o encontrar recetas, la idea de que está ayudando a tu médico debería aterrarte. De hecho, informes muestran que la mayoría (85%) de los líderes sanitarios están explorando o ya han adoptado capacidades de IA generativa. Francamente, esto es preocupante en una profesión donde las consecuencias a menudo son de vida o muerte, ya que confiar en información no verificada de esta tecnología es sencillamente peligroso.
Barreras de protección para una IA confiable
Volviendo al dispositivo de ultrasonido portátil, su utilidad se basa en su capacidad para proporcionar imágenes fiables, confiables y precisas de forma rápida en el punto de atención, cada vez. La utilidad de las herramientas de IA de apoyo a la decisión clínica se basa de manera similar en su capacidad para proporcionar información fiable, confiable y precisa de forma rápida en el punto de atención, cada vez. Para lograrlo, la IA debe construirse con barreras de protección claras. Esto se reduce a dos prácticas clave: verificación y transparencia, así como integración segura y supervisión.
En primer lugar, la verificación y la transparencia son innegociables. Los modelos de IA de propósito general se entrenan con grandes cantidades de datos sin filtrar de internet. Esto incluye inevitablemente una mezcla desordenada de hechos y ficción, lo que lo convierte en una fuente arriesgada para información médica. La IA médica debe ser fundamentalmente diferente. Sus modelos deben entrenarse exclusivamente con datos clínicos e investigación verificados y basados en la evidencia, garantizando que la información sea correcta y esté libre del ruido de la web pública. Adicionalmente, la IA debe ser transparente sobre cómo llega a sus recomendaciones. Esta visibilidad es necesaria para generar confianza tanto en clínicos como en pacientes, ya que permite a cada uno comprender el razonamiento detrás de una recomendación y detectar posibles errores.
En segundo lugar, se requiere una integración segura y supervisión. La IA no debe actuar como un agente autónomo; debe ser una herramienta de apoyo que se integre perfectamente en los flujos de trabajo clínicos existentes. Esto significa que debe complementar, no complicar, la rutina de un clínico para ser verdaderamente útil. Y lo más importante, debe ser monitoreada de cerca por humanos mediante lo que se denomina un modelo de humano-en-el-bucle, que es crucial para abordar escenarios complejos o casos extremos donde la tecnología podría vacilar. Sin embargo, la IA médica no necesita a cualquier humano-en-el-bucle; necesita expertos en la evaluación y gradación de la evidencia científica y médica y médicos expertos en el bucle.
¿Cómo puede la IA restaurar la humanidad a la atención médica?
Mientras se les pide a los clínicos que hagan más con menos, las visitas sanitarias se han vuelto menos personales y más transaccionales. Los pacientes no se sienten conocidos como individuos, y cuando los médicos no conocen a sus pacientes, no pueden adaptar el tratamiento a las necesidades únicas de estos. La IA —la IA correcta— como una herramienta en el maletín del doctor puede proporcionar información fiable y confiable para asistir en la toma de decisiones clínicas. La IA puede reducir el tiempo que los clínicos necesitan para obtener información y documentar en el historial médico, permitiéndoles conocer a sus pacientes como personas y restaurando el toque humano a la práctica de la medicina.
Imagen: Usuario de Flickr Eva Blue
El Dr. Roy Ziegelstein, Editor Jefe de DynaMed, cuenta con más de 30 años de experiencia en educación médica y atención sanitaria. Se unió a Johns Hopkins en 1986 después de obtener su doctorado en medicina en la Universidad de Boston. Completó su residencia en medicina interna y su jefatura de residentes en el Servicio Médico Osler, y su fellowship en cardiología en la Facultad de Medicina de Johns Hopkins, antes de unirse a la facultad allí en 1993. Ha ocupado numerosos puestos de liderazgo, incluidos Director del Programa de Residencia de Medicina Interna, Vicepresidente Ejecutivo y Vicepresidente para el Humanismo en el Departamento de Medicina del Centro Médico Johns Hopkins Bayview. Desde 2013, se ha desempeñado como Vice Decano de Educación en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins. Un educador dedicado y codirector de la Iniciativa Aliki sobre atención centrada en el paciente, el Dr. Ziegelstein ha recibido numerosos premios por su excelencia en la enseñanza y es un experto de reconocimiento internacional en la conexión entre la depresión y la enfermedad cardiovascular.
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