Investigadores del sistema de salud Mass General Brigham llevaron a cabo el primer estudio que explora cómo ChatGPT podría ser de utilidad en el proceso de toma de decisiones clínicas.
El estudio conducido por investigadores de Mass General Brigham encontró que los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, pueden identificar de manera precisa los servicios de imágenes adecuados para la detección de cáncer de mama y el dolor de mama. Los resultados del estudio sugieren que los modelos de lenguaje extensos (LLM) tiene el potencial de ser un apoyo en la toma de decisiones para los profesionales de atención primaria. Los resultados del estudio fueron publicados en Journal of the American College of Radiology.
Uno de los autores, Marc D. Succi, explicó que en este escenario las capacidades de ChatGPT fueron destacables. “Lo veo actuando como un puente entre el profesional de la salud que deriva y el radiólogo experto, interviniendo como un consultor capacitado para recomendar la prueba de imagen correcta en el punto de atención, sin demora. Esto podría reducir el tiempo administrativo tanto en los médicos de derivación como en los de consulta, al tomar estas decisiones respaldadas por evidencia, optimizar el flujo de trabajo, reducir el agotamiento y reducir la confusión del paciente y los tiempos de espera”, detalló.
ChatGPT es un LLM entrenado con datos de internet para responder preguntas simulando una interacción humana, desde su introducción en 2022, la comunidad médica y científica ha explorado cómo se puede aprovechar el potencial de esta clase de herramientas en entornos médicos.
Cuando una paciente se queja de dolor en los senos es necesario determinar qué prueba de imagen elegir para su evaluación, por ejemplo, una resonancia magnética, una ecografía, una mamografía u otra prueba de imagen. Los radiólogos suelen seguirlos criterios del Colegio Estadounidense de Radiología para esta toma de decisiones, sin embargo, quienes no son especialista pueden desconocer estas pautas, lo que podría llevar a que los pacientes se sometan a pruebas equivocadas o que no necesitan realmente.
De esta manera, los investigadores le pidieron a GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI a decidir qué pruebas de imagen utilizar en 21 escenarios de pacientes inventados, que involucraron la necesidad de detección de cáncer de mama o informes de dolor de cáncer de mama utilizando los criterios del Colegio.
ChatGPT 3.5 respondió un promedio del 88,9 % de las preguntas de manera correcta mientras que ChatGPT 4 acertó aproximadamente el 98,4 %. Succi explica que el estudio no busca comparar ChatGPT con los radiólogos existentes porque el estándar de oro existente son las pautas del Colegio Estadounidense de Radiología. Este es un estudio puramente aditivo, por lo que no están argumentando que la IA es mejor que su médico para elegir una prueba de imagen, pero puede ser un complemento excelente para optimizar el tiempo de un médico en tareas no interpretativas”, afirmó.
De esta manera la integración de la IA en la toma de decisiones médicas podría ser útil en la atención primaria, sobre todo si se ajusta a ChatGPT con diferentes conjuntos de datos y conocimientos terapéuticos y grupos de pacientes específicos. “En Mass General Brigham, contamos con centros especializados de excelencia donde atendemos a pacientes con algunas de las enfermedades más raras y complejas. Podemos aprovechar nuestra experiencia y las lecciones aprendidas de la atención de estos casos de pacientes para capacitar a un modelo que brinde apoyo a las enfermedades raras”, agregó.
No obstante, antes de que cualquier IA pueda tomarse siquiera como una opción real para la toma de decisiones médicas, debe ser sometido exhaustivamente a pruebas de sesgo, de privacidad y aprobarse para su uso en entornos y ecosistemas médicos. De igual forma deben tener en cuenta las regulaciones existentes sobre la IA médica y su interacción con los pacientes.
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