Un aspecto fundamental de la atención médica de buena calidad es obtener un diagnóstico correcto y oportuno; por lo tanto, cualquier tecnología capaz de reducir el margen de error justifica ser estudiada. ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial generativa (IAG) (*) considerada como una herramienta prometedora para mejorar la calidad de la atención médica. Publicaciones recientes orientan acerca del papel que tendrían la IAG y el chatbot en este proceso, Sin embargo, el diagnóstico clínico es un arte y una ciencia, y es difícil para la IAG superar la interpretación visual del ojo humano (estudios por imágenes y diagnóstico patológico). Los autores proporcionan una descripción realista del papel de la IAG en el diagnóstico clínico.

El diagnóstico se ha transformado en un desafío por la dificultad que representa retener en la memoria la abundante información, sumada a posibles errores en la interpretación de imágenes o pruebas auxiliares. Por ello los médicos a menudo recurren a internet (motores de búsqueda, recursos en línea o generadores de diagnóstico diferencial) para identificar problemas clínicos inexplicables.

El chatbot podría convertirse en una herramienta adicional para identificar diagnósticos infrecuentes o presentaciones inusuales en casos complejos. Las aplicaciones de IA también deben abordar diagnósticos comunes y condiciones habituales (disnea de esfuerzo, anemia, hiponatremia, intolerancia medicamentosa), pruebas de laboratorio y estudios de imágenes e informes anatomopatológicos. El cruce de datos en tiempo real con la historia clínica aumentaría la eficiencia de la consulta.

Obtener los mayores beneficios de la IA depende, fundamentalmente, de la exactitud de los datos (anamnesis, precisión de la exploración física, etc). Otro desafío importante es la precisión del diagnóstico. La IA es, probablemente, más útil para diagnosticar condiciones que son objetiva o numéricamente verdaderas, como una insuficiencia renal con aumento del nivel de creatinina de 1,0 mg/dL a 3,5 mg/dL durante 3 días. La constelación de síntomas hace menos sencillo confirmar o refutar definitivamente un diagnóstico de neumonía.

Es decir que el diagnóstico final por IA podría permanecer incierto en muchos casos no estructurados cuando la información es poco precisa.

Conclusión

Los autores concluyen que la IA integrada al flujo de trabajo clínico puede mejorar potencialmente la calidad de la atención, incluído el diagnóstico. Sin embargo, en su forma actual, la IA no alcanza a cubrir habilidades clínicas fundamentales requeridas para el diagnóstico clínico como la anamnesis y el examen físico, la empatía y comunicación presencial.

(*) Chatbot es un programa informático que utiliza inteligencia artificial para simular una conversación humana), de inteligencia artificial generativa (IAG). IAG emplea un modelo de aprendizaje automático para aprender los patrones y las relaciones de un conjunto de datos de contenido creado por humanos; luego usa los patrones aprendidos para generar contenido similar al creado por las personas.

Acceso al resumen

Prathit A.Kulkarni, Hardeep Singh. Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis Opportunities, Challenges, and Hype. JAMA. 2023; 330(4):317-318. doi:10.1001/jama.2023.11440