Un estudio de Stanford demuestra que los mensajes de pacientes pueden guiar nuevas líneas de investigación médica.
Mediante el análisis de más de 600 mil mensajes electrónicos, un modelo de inteligencia artificial (AI) logró generar temas de investigación relevantes y novedosos, centrados en las preocupaciones reales de pacientes con cáncer de mama y piel. La inclusión de la perspectiva de los pacientes en la investigación médica es un objetivo clave para lograr una atención más personalizada. Sin embargo, los métodos tradicionales para recopilar esas opiniones suelen ser costosos y limitados. Un estudio reciente de la Universidad de Stanford, publicado en JAMA Oncology, propone utilizar AI y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar mensajes enviados por pacientes a través de portales clínicos, identificando así preocupaciones frecuentes que pueden convertirse en temas relevantes para futuras investigaciones en cáncer.
El estudio examinó más de 600 mil mensajes enviados entre 2013 y 2024 por más de 25 mil pacientes con cáncer de mama o cáncer de piel, tratados en Stanford Health Care y otras 22 instituciones afiliadas. El análisis se centró en mensajes clasificados como solicitudes de consejo médico, excluyendo temas administrativos.
La primera fase del proyecto consistió en aplicar modelos de lenguaje natural para identificar los temas clínicos más frecuentes entre los pacientes. Posteriormente, se usó un modelo de AI avanzado como ChatGPT-4o, para interpretar esos temas y generar posibles líneas de investigación médica. El modelo también evaluó la relevancia y originalidad de sus propias propuestas, simulando el razonamiento de un investigador.
Un grupo de especialistas en oncología y dermatología evaluó cada uno de los temas sugeridos, valorando su significado clínico y novedad científica. Los resultados fueron prometedores: aproximadamente un tercio de los temas generados fueron considerados tanto significativos como innovadores. Además, dos tercios de las ideas se calificaron como novedosas, aunque su utilidad clínica varió según el tema.
Entre las propuestas destacadas para cáncer de mama figuraron el estudio de la salud bucal en pacientes en tratamiento y la evaluación de medicamentos para proteger el hígado durante la quimioterapia. En el caso del cáncer de piel, se plantearon temas como el desarrollo de herramientas digitales para el cuidado de heridas postoperatorias o la evaluación de la educación del paciente sobre medicamentos tópicos como el Efudex.
Este estudio demuestra el potencial de la AI como herramienta para alinear la investigación médica con las verdaderas necesidades de los pacientes.” Esta serie de casos demuestra que el análisis basado en AI/PLN de grandes volúmenes de mensajes de pacientes puede generar temas de investigación de calidad en la atención oncológica que reflejen las perspectivas de los pacientes, proporcionando una valiosa orientación para futuros esfuerzos de investigación sanitaria centrados en el paciente”, concluyeron los autores.
