La IA ya le gana a los médicos en la guardia: por qué acierta más cuando hay menos datos

En las guardias médicas cada minuto pesa. Y un estudio científico acaba de poner sobre la mesa un dato incómodo: un modelo de inteligencia artificial de OpenAI acertó el diagnóstico en el 67% de los casos analizados en la etapa inicial de atención, contra un 50-55% de los médicos que revisaron los mismos casos.

La investigación, publicada en la revista Science bajo el nombre “Performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician”, tomó 79 casos reales de pacientes atendidos en la guardia del Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, todos internados después en clínica médica o terapia intensiva.

Cada caso se les mostró a cuatro “competidores” —los modelos o1 y GPT-4o, y dos médicos clínicos— en tres momentos distintos: apenas llegó el paciente, después de la primera evaluación médica y ya en el momento de internarlo. La diferencia se achicó a medida que había más información disponible, pero la IA siguió superando a los profesionales humanos entre un 2% y un 10% en las etapas posteriores.

¿Por qué la IA rinde mejor cuando hay menos datos?

El hallazgo llamó la atención de los especialistas. Consultado por LA NACION, el Dr. Guillermo Vignau, especialista en medicina general y familiar y en informática médica, con siete años en la guardia del hospital “Dr. Ramón Madariaga” de Posadas, Misiones, lo atribuye a cómo se construye el conocimiento médico.

“Toda la medicina se basa en la evidencia. El problema es que ese conocimiento es estadístico y el volumen de estudios es monstruoso. Los profesionales de la salud tenemos una capacidad limitada de actualizarnos, mientras que una IA, si se controla la calidad de sus fuentes, va a estar más actualizada, no se cansa y tiene gran memoria, por lo que puede tomar mejores decisiones, ya que tiene mayor conocimiento de las bases científicas”, explicó.

El Dr. Diego Pereyra, Healthcare Global Director en Softtek, coincide pero lo analiza desde otro ángulo: “Cuando tenemos poca información, los médicos dependemos mucho de heurísticas, que son extraordinariamente útiles y nos permiten decidir rápidamente, pero también pueden producir sesgos, es decir, anclarnos en el primer diagnóstico, dejarnos llevar por lo más frecuente o interpretar la información nueva en función de nuestra primera hipótesis. En cambio, la IA puede, frente a pocos datos, abrir simultáneamente un espacio diagnóstico muchísimo más amplio y contrastar rápidamente múltiples posibilidades”.

De todas formas, ambos destacan que el médico tiene algo que el modelo no tiene: ve al paciente, percibe su estado general, cómo respira, cómo camina, cómo habla, puede volver a preguntar, examinarlo y detectar información que muchas veces ni siquiera queda registrada en la historia clínica.

Las advertencias del propio estudio

Si bien la primera pulseada se inclinó a favor de la IA, los propios investigadores advierten que el modelo o1 ya es “viejo” para los estándares de esta tecnología, que no fue probado con historias clínicas largas ni con imágenes médicas, y que su rendimiento podría caer frente a casos más complejos y prolongados.

A esa lista, Vignau suma una advertencia sobre la calidad del prompt: “Si le digo ‘hablame sobre hemorragias’, la IA va a arrojar miles de cosas. En cambio, si le doy un cuadro clínico específico, como frecuencia cardíaca aumentada, paciente desorientado, herida cortante, la respuesta cambia por completo”. Por eso, señala que esta tecnología nunca podrá reemplazar al médico.

Un “segundo par de ojos” en la guardia

Pereyra imagina el rol de la IA en las guardias y salas de emergencia de acá a unos años: “Creo que el rol más interesante de la inteligencia artificial en una guardia, al menos en el corto plazo, no es reemplazar al médico, sino funcionar como un segundo par de ojos que nunca se cansa”.

El profesional ejemplifica: podría analizar en segundos el motivo de consulta, los antecedentes, signos vitales, laboratorio, imágenes y evoluciones previas, y plantearle al médico cuáles son los diagnósticos más probables. “Ese concepto de ‘cannot miss diagnosis’ me parece particularmente importante. No necesariamente necesitamos que la IA nos diga qué tiene el paciente. A veces alcanza con que nos recuerde qué no podemos permitirnos pasar por alto”, destaca.

Para Pereyra, la IA debería trabajar silenciosamente en segundo plano y aparecer solo cuando tenga algo relevante para aportar. Y remarca una condición central: “la IA tiene que entrar al flujo de trabajo del médico y no el médico al flujo de trabajo de la IA”.

“Si para utilizarla tengo que salir de la historia clínica, abrir otra aplicación, copiar datos, escribir un prompt y después interpretar una respuesta de dos páginas, probablemente agregamos otra capa de trabajo a una guardia que ya está sobrecargada”, sostiene. Por eso, propone que la IA se integre en la historia clínica electrónica para recibir información estructurada y no estructurada en tiempo real y devolver recomendaciones breves, trazables y contextualizadas.

Segura, medible y auditable

Más allá de lo potente que pueda ser una IA para diagnosticar, Pereyra recuerda que esta tecnología debe ser “segura, medible y auditable”. Y a eso hay que sumarle la voz del paciente.

“La percepción que tengo es que la gente le tiene miedo. Todavía hay más confianza en el ser humano”, opina Vignau. Por eso, cómo se comunica el campo de aplicación de la IA es clave.

“Particularmente, creo que si al paciente le decimos que su médico cuenta, además de sus habilidades y conocimiento, con un sistema que revisa toda la información disponible para verificar que no se esté escapando ningún diagnóstico importante, los pacientes aceptarán el uso de la IA”, sostiene el ejecutivo de Softtek.

Más allá de lo tecnológico, los entrevistados explican que en la relación médico-paciente la empatía, explicar la incertidumbre, entender preferencias y tomar decisiones compartidas siguen siendo profundamente humanas. La IA podrá ampliar la capacidad cognitiva de los profesionales de la salud, pero la confianza de los pacientes seguirá depositada en las personas y en las instituciones que utilizan esa tecnología.