Un piloto de 10 semanas en Stanford Health Care mostró que los resúmenes generados por el sistema MedAgentBrief fueron seguros, con una tasa de alucinaciones de apenas 2%, y que los médicos los adoptaron con rapidez inusual para una tecnología clínica.
El resumen de alta hospitalaria es uno de los documentos más exigentes que produce un médico, ya que debe condensar de manera precisa y completa días, a veces semanas, de evolución clínica para que los proveedores ambulatorios que continuarán atendiendo al paciente cuenten con toda la información relevante. Su elaboración puede tomar entre 15 y 30 minutos por paciente, según la complejidad del caso. En este sentido, un estudio piloto realizado en Stanford Health Care evaluó si un sistema de inteligencia artificial podía asumir parte de esa carga de forma segura, y sus resultados fueron publicados en JAMA Network Open.
El equipo de investigadores desarrolló MedAgentBrief, un agente de IA construido internamente por Stanford Medicine, dado que no existían herramientas comparables disponibles al momento de iniciar el proyecto. El sistema fue desplegado el 1 de agosto de 2025 en una unidad de atención de 24 camas del hospital Sequoia, operada por médicos hospitalistas de Stanford Medicine. Durante las 10 semanas del piloto, los 11 médicos de la unidad recibieron cada mañana un correo seguro con los resúmenes de alta generados por la IA para cada uno de sus pacientes. El formato de los resúmenes, diseñado por los propios hospitalistas, incluía una descripción del motivo de ingreso, un panorama general de la hospitalización y un resumen estructurado por cada diagnóstico intrahospitalario.
Los médicos no estaban obligados a usar los resúmenes, pero lo hicieron: “Históricamente, es muy difícil desplegar tecnología y lograr que sea adoptada rápidamente, especialmente en medicina”, señaló el Dr. François Grolleau, médico anestesiólogo y especialista en medicina de cuidados críticos, investigador postdoctoral en la División de Medicina Computacional de Stanford y autor correspondiente del estudio. “Con esta herramienta, ese no fue el caso. Había mucha demanda”.
La evaluación de seguridad se basó en la retroalimentación de los médicos sobre 100 resúmenes generados por la IA. Se identificaron omisiones en 25% de los casos e inexactitudes en 20%, pero las alucinaciones, es decir, información fabricada por el sistema sin respaldo en los datos clínicos reales, fueron infrecuentes, con una tasa de 2%. Los médicos calificaron 88 resúmenes sin editar como sin potencial de daño y 21 como de daño leve potencial. Un resumen fue calificado por un médico como potencialmente causante de daño moderado, al no mencionar que un ciclo de antibióticos intravenosos ya había sido completado y que los antibióticos orales posteriores eran de carácter profiláctico por una condición no relacionada. Revisores independientes determinaron que ese resumen no representaba un riesgo real. El estudio no reportó casos de daño grave.
En cuanto al tiempo ahorrado, los médicos estimaron subjetivamente un ahorro de más de 10 minutos por resumen, pero el análisis de los registros en el sistema de historia clínica electrónica mostró que el ahorro real fue modesto, de tres minutos en el mejor de los casos. Los investigadores atribuyen la discrepancia al hecho de que revisar y corregir un resumen ya generado demanda menos esfuerzo cognitivo que redactarlo desde cero. Aun así, los médicos participantes reportaron una reducción significativa en sus puntuaciones de agotamiento profesional. Por ejemplo, April Liang, profesora asistente clínica de medicina y coautora del estudio, señaló que la herramienta fue especialmente útil en pacientes complejos con estancias prolongadas. En un caso, el resumen generado por la IA destacó una anemia del paciente que no era central en su hospitalización pero resultaba relevante para el equipo de atención primaria.
El piloto concluyó el 11 de octubre de 2025, pero MedAgentBrief continuó en uso clínico rutinario durante seis meses adicionales, hasta abril de 2026, cuando fue desactivado ante la próxima implementación de una herramienta similar por parte del proveedor del sistema de historia clínica electrónica de Stanford Medicine. El equipo investigador señala que trabaja en el desarrollo de un sistema para evaluar herramientas de IA ofrecidas por proveedores externos.
