Un estudio innovador de Harvard ha revelado que los sistemas de inteligencia artificial (IA) superan a los médicos en el diagnóstico de pacientes en situaciones de emergencia, específicamente en el proceso de triaje. Los resultados, publicados en la revista Science, sugieren un cambio profundo en la capacidad de razonamiento clínico de las IA y podrían redefinir la práctica médica.
La investigación comparó el desempeño de la IA, específicamente el modelo “o1 preview” de OpenAI, con el de dos médicos humanos ante 76 pacientes que ingresaron a la sala de emergencias de un hospital en Boston. A cada evaluador se le proporcionó el mismo historial médico electrónico estándar, incluyendo signos vitales, datos demográficos y notas de enfermería. La IA identificó el diagnóstico correcto o muy cercano en el 67% de los casos, superando a los médicos, que acertaron entre el 50% y el 55% de las veces.
Según el estudio, la ventaja de la IA fue particularmente notable en situaciones de triaje que requieren decisiones rápidas con información limitada. Los investigadores destacan que este avance podría ser de gran utilidad para ayudar a los médicos en el triaje, el diagnóstico y la gestión de casos, aunque también señalan la necesidad de realizar ensayos controlados para determinar la mejor manera de implementar esta tecnología.
El modelo “o1 preview” de OpenAI, el primero capaz de razonamiento paso a paso, demostró su capacidad para realizar triaje en entornos de emergencia, recomendar pruebas diagnósticas apropiadas y gestionar casos de manera efectiva, alcanzando o superando el nivel de los médicos expertos. Este hallazgo subraya la creciente importancia de la IA en el sector de la salud y plantea interrogantes sobre el futuro del rol de los profesionales médicos en la atención de emergencia.
Aunque los resultados son prometedores, los investigadores enfatizan la importancia de una implementación cuidadosa y controlada de la IA en la práctica clínica. La tecnología podría complementar la labour de los médicos, permitiéndoles tomar decisiones más informadas y eficientes, especialmente en situaciones de alta presión y con recursos limitados.
