La herramienta, llamada “Tell Me What Happens Next”, genera automáticamente resúmenes del expediente clínico días o semanas después de la visita a urgencias, con el fin de mejorar la toma de decisiones y la formación médica
Investigadores del Departamento de Medicina de Urgencias de la Universidad de Michigan desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial que permite a los médicos de urgencias recibir información sobre la evolución de sus pacientes después de que estos dejan el servicio. El sistema, llamado “Tell Me What Happens Next” y desarrollado por Alex Janke y Florian Schmitzberger, surgió de la frustración compartida ante la dificultad de dar seguimiento a los pacientes de forma sistemática una vez concluida la atención en urgencias.
El funcionamiento del sistema es directo. Mientras trabajan en el expediente del paciente, los médicos pueden presionar un botón integrado en el flujo de disposición del caso, seleccionar cuándo desean recibir la información y especificar qué aspectos quieren conocer. Días o semanas después, el sistema revisa automáticamente el expediente y envía por correo electrónico un resumen generado por inteligencia artificial adaptado a la solicitud del médico. Antes de la automatización, quienes querían saber qué ocurrió con un paciente debían mantener listas personales, recordar consultar los expedientes en fechas posteriores y revisar manualmente notas, resultados de laboratorio y documentación de consultores para reconstruir la evolución del caso.
Durante las primeras etapas del proyecto, los resúmenes de seguimiento se elaboraban de forma manual mientras el equipo evaluaba si la inteligencia artificial podía automatizar el proceso con suficiente precisión. “A través de nuestra revisión pudimos demostrar que un modelo de lenguaje de gran escala era muy preciso y cumplía los criterios de concisión, completitud y utilidad”, señaló Sara Lin, residente del departamento y colaboradora del proyecto. Desde entonces, el sistema opera de forma automatizada con control de calidad continuo. Hasta la fecha se han registrado más de 1 mil 200 solicitudes de más de 160 usuarios distintos, entre ellos médicos adjuntos, residentes, asistentes médicos y residentes rotatorios de otras especialidades.
Para Nik Theyyunni, jefe de la División de Ultrasonido y profesor clínico asociado de Medicina de Urgencias, la herramienta responde a una de las características más difíciles de la especialidad. “Lo desafiante de la medicina de urgencias es que tienes que tomar la decisión correcta para las personas, a menudo en circunstancias de vida o muerte, basándote en una sola escena”, afirmó. “Lo que tiene de interesante esta herramienta es que automatiza nuestra capacidad de mejorar en saber qué hacer a partir de esa escena, reproduciéndonos el resto de la película”.
El proyecto fue lanzado en el otoño de 2025 con apoyo del programa Research Scouts de la Oficina de Investigación de la Universidad de Michigan, que financió el desarrollo de la infraestructura y el flujo de trabajo con inteligencia artificial. El sistema opera fuera del expediente clínico principal y utiliza el GPT Toolkit de la Universidad de Michigan, que permite el manejo adecuado de información de salud protegida. El equipo recibió también una beca de innovación en educación médica de posgrado por 100,000 dólares para desarrollar una versión de siguiente generación orientada a potenciar el aprendizaje clínico.
El interés por el proyecto se ha extendido más allá del departamento de urgencias. Varios departamentos clínicos de la Universidad de Michigan, entre ellos medicina interna, psiquiatría y anestesiología, han expresado interés en integrar el sistema. Schmitzberger señaló que el beneficio de largo plazo va más allá de la conveniencia: “Si de forma incremental das seguimiento a más de tus pacientes, calibras tu conjunto de habilidades y calibras tu diagnóstico y tratamiento, en última instancia solo vas a hacer pequeños cambios incrementales para mejorar”.
