Redacción
Un modelo de inteligencia artificial (IA) ha podido determinar eficientemente que pacientes deben ser atendidos de forma prioritaria al extraer sus síntomas de las notas clínicas. Esta investigación ha contado con los registros de más de 251.000 pacientes que visitaron el departamento de urgencias de adultos. Publicado en JAMA Network Open y dirigido por la Universidad de California en San Francisco, el estudio explica que esta tecnología podría agilizar el triaje.
Los datos de estos pacientes se separaron de sus identidades reales para el estudio. Los investigadores evaluaron los datos utilizando el modelo de lenguaje grande (LLM) ChatGPT-4, accediendo a ellos a través de la plataforma segura de IA generativa de UCSF, que tiene amplias protecciones de privacidad. Posteriormente los investigadores compararon el análisis de IA con las puntuaciones del Índice de Gravedad de Emergencia que utilizan las enfermeras en urgencias.
La IA pudo identificar qué paciente de urgencias tenía una afección más grave el 89% de las veces
Los investigadores probaron el rendimiento del LLM con una muestra de 10.000 pares emparejados. En cada pareja incluían a un paciente con una afección grave y otro con una afección menos urgente. Los resultados indican que la IA pudo identificar qué paciente de urgencias del par tenía una afección más grave el 89% de las veces. Además, en la submuestra de 500 pares que fueron evaluados tanto por un médico como por el LLM, acertó el 88% de las veces, en comparación con el 86% del médico.
La IA podría liberar tiempo crítico para los médicos para tratar a los pacientes con las afecciones más graves. “Imagínense dos pacientes que necesitan ser transportados al hospital pero solo hay una ambulancia. O hay un médico de guardia y hay tres personas llamando a ella al mismo tiempo, y ella tiene que determinar a quién responder primero”, ejemplifica el autor principal Christopher Williams, becario postdoctoral de UCSF en Bakar Computational Health Science Institute.
Deben realizarse más ensayos clínicos antes de incorporar la IA en el servicio de urgencias
Pese al éxito del estudio, Williams ha advertido que la IA aún no está lista para usarse en el servicio de urgencias. Explica que se deben llevar a cabo más ensayos clínicos. Destaca la importancia de eliminar el sesgo del modelo, ya que estas tecnologías pueden llegar a perpetuar los prejuicios raciales y de género en la atención médica. Este estudio es uno de los pocos que ha evaluado un LLM con datos clínicos del mundo real, en lugar de escenarios simulados. También ha sido el primero en utilizar datos de visitas al departamento de emergencias.
