La nueva función, basada en la metodología GRADE utilizada por Cochrane y la OMS, permite a los médicos ver en tiempo real qué tan confiable es la literatura que respalda cada respuesta de la plataforma.
EvidenceGrade es una nueva función que OpenEvidence, la plataforma de conocimiento médico más utilizada en Estados Unidos, integra a su sistema de inteligencia artificial (IA). En términos simples, esta herramienta califica y muestra, en tiempo real, qué tan sólida es la evidencia científica detrás de cada respuesta que la plataforma le da a un médico.
EvidenceGrade consiste en que cuando un sistema de IA resume varias fuentes médicas para responder una pregunta, normalmente no distingue entre la calidad de esas fuentes. Es decir, trata de manera similar la evidencia proveniente de un ensayo clínico aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo, considerado el estándar más riguroso en medicina, y la evidencia de un pequeño estudio observacional realizado en una población extranjera, que tiene mucho menos peso científico. En un contexto clínico, esa diferencia puede ser crucial, ya que puede significar la diferencia entre una decisión de tratamiento bien fundamentada y una que no lo está.
En este sentido, EvidenceGrade aborda este problema haciendo visible, de forma inmediata, la fortaleza de la literatura publicada que respalda cada respuesta generada por la plataforma. Fue desarrollada por médicos e ingenieros de OpenEvidence y se basa en el marco GRADE, la misma metodología que utilizan instituciones como Cochrane y la Organización Mundial de la Salud para evaluar evidencia en la mayoría de las guías clínicas importantes. La diferencia es que EvidenceGrade aplica ese mismo tipo de rigor de forma automática y a la velocidad que un médico necesita durante la consulta, en el punto de atención al paciente.
Esta función se suma a otras iniciativas previas de la empresa, como su alianza con Cochrane, mediante la cual la plataforma ya incorpora revisiones sistemáticas consideradas el estándar de oro en investigación médica, y su colaboración con la Fundación de la Academia Americana de Otorrinolaringología y Cirugía de Cabeza y Cuello, con la que desarrollaron un método para mantener actualizadas las guías de práctica clínica conforme surge nueva evidencia. Sin embargo, esas revisiones formales y graduadas solo existen para una fracción de las preguntas que un médico enfrenta en la práctica diaria. EvidenceGrade busca llenar ese vacío, extendiendo un sistema de calificación estructurado y transparente a todas las respuestas de la plataforma, incluidas aquellas para las que todavía no existe una evaluación formal de expertos.
En términos generales, este avance consiste en llevar el tipo de escrutinio riguroso que antes solo hacían equipos especializados de revisión científica, y que por su naturaleza no pueden cubrir cada pregunta clínica posible, hacia un sistema automatizado capaz de calificar la evidencia detrás de cualquier respuesta médica generada por IA, de manera instantánea y a gran escala.
