Uno de los aspectos más complejos de la labor médica es determinar con exactitud qué le ocurre a un paciente. Esto se debe a que muchas enfermedades presentan síntomas similares, lo que puede convertir el proceso de diagnóstico en un camino largo y laborioso.
Además de interrogar a los pacientes, los médicos a menudo deben solicitar pruebas, consultar referencias médicas o incluso recurrir a otros profesionales. Es evidente que, para el paciente, cuanto antes se obtenga un diagnóstico, antes podrá comenzar a recibir el tratamiento más adecuado.
En un nuevo avance de la inteligencia artificial (IA), investigadores de Microsoft afirman haber desarrollado una herramienta capaz de superar a los médicos de atención primaria en el diagnóstico de casos clínicos complejos.
El sistema, denominado DxO (abreviatura de Diagnostic Orchestrator u Orquestador de Diagnósticos), simula un panel de expertos clínicos que colaboran entre sí para llegar a un diagnóstico.
Para evaluar el rendimiento de DxO y compararlo con el de los profesionales médicos, los investigadores crearon un marco de evaluación llamado SDBench, que consiste, en esencia, en un cuestionario interactivo.
El equipo utilizó 304 casos clínicos publicados en el New England Journal of Medicine y 325 registros de ingresos en servicios de urgencias. Cada uno de estos expedientes se transformó en una prueba estructurada paso a paso.
Al inicio de cada prueba, tanto el médico como DxO recibían un resumen, conocido como 'viñeta clínica', que incluía datos básicos -como la edad y el sexo del paciente- junto con sus síntomas principales.
Por ejemplo, uno de los casos comenzaba así: "Una mujer de 29 años ingresó en el hospital presentando dolor de garganta, inflamación peritonsilar y sangrado. Los síntomas no remitieron tras la administración de tratamiento antimicrobiano".
Un sistema de IA actuaba como intermediario, proporcionando información del expediente original a medida que se le formulaban preguntas o se solicitaban pruebas. Una vez que el médico o DxO consideraban que disponían de información suficiente, emitían un diagnóstico final. Posteriormente, un sistema de IA evaluaba dicho diagnóstico comparándolo con el que figuraba en el expediente original.
La diferencia entre la IA y los médicos humanos resultó notable, tal como señala el equipo en un artículo publicado en la revista Science.
En el caso de los cuadros clínicos complejos publicados, DxO logró un diagnóstico correcto en el 83,2 % de las ocasiones, mientras que, en los casos de ingreso en urgencias, alcanzó una precisión del 80,3 %. Por su parte, los médicos humanos obtuvieron una media del 36,1 % y el 46,8 %, respectivamente.
También se observaron diferencias claras en el enfoque. DxO planteaba más preguntas sobre los antecedentes del paciente antes de solicitar pruebas, lo que podría contribuir a reducir los costes de los exámenes diagnósticos.
Aunque la IA parece haber obtenido mejores resultados, los investigadores señalan que esto no implica que sea superior a los médicos en la práctica clínica real. "Estas comparaciones no establecen una superioridad frente a especialistas, equipos multidisciplinares o la práctica clínica en un entorno real".
Además, el equipo de Microsoft no llevó a cabo las pruebas en entornos asistenciales cotidianos. "En consecuencia, SDBench evalúa el razonamiento diagnóstico bajo condiciones de información idealizadas, y no el desempeño a pie de cama o los resultados obtenidos por los pacientes".
Los autores del estudio indican que, en el futuro, debería investigarse cómo pueden colaborar los médicos y los sistemas de IA. Asimismo, sugieren que esta tecnología podría emplearse en la formación y el entrenamiento médico.
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