Mayo Clinic publicó un estudio sobre cómo la inteligencia artificial está mejorando su capacidad de realizar diagnósticos clínicos en la atención primaria virtual.
The artificial intelligence (AI) se ha convertido en una herramienta importante en la industria sanitaria, con el potencial de transformar la atención médica, especialmente en el diagnóstico y la toma de decisiones clínicas. A medida que estas soluciones tecnológicas continúan avanzando, se ha registrado un aumento en la adopción de telemedicine. A través de la telemedicine los pacientes pueden tener una consulta médica remota con médico especializado en línea a través de una computadora o dispositivo móvil. Un estudio reciente publicado en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, explora el uso de AI en la atención médica virtual, especialmente para evaluar su capacidad de realizar diagnósticos clínicos.
Para abordar este tema, los investigadores llevaron a cabo un análisis exhaustivo de más de 102 mil encuentros médicos virtuales que involucraron el uso de la AI para ayudar en el proceso de diagnóstico. En lugar de una visita tradicional con un médico, los pacientes interactuaron con una AI que les hacía preguntas sobre sus síntomas y problemas de salud. Posteriormente, un médico revisaba las respuestas proporcionadas por la AI, consideraba sus recomendaciones de diagnóstico, y luego se comunicaba con el paciente para llegar a un diagnóstico y un plan de tratamiento.
El estudio arrojó importantes resultados sobre el uso de AI para el diagnóstico de enfermedades en el primer nivel de atención. En la mayoría de los casos, hubo un alto grado de acuerdo entre los diagnósticos proporcionados por la AI y los realizados por los médicos. En el 84.2% de los casos, los profesionales eligieron un diagnóstico sugerido por la AI, y en el 60.9% de los casos, el diagnóstico principal sugerido por la AI coincidió con el diagnóstico del profesional.
Asimismo, los investigadores observaron que la precisión de la AI se mantuvo constante en diferentes escenarios. Es decir, no importaba si el paciente pertenecía a diferentes grupos étnicos o si el médico tenía más o menos experiencia, la AI logró mostrar resultados similares. De igual forma, los autores observaron que cuando la AI fue sometida a un proceso de reentrenamiento con nuevos datos médicos, su precisión mejoró aún más.
Los autores concluyeron lo siguiente: “Nuestros hallazgos muestran que la concordancia entre la AI y los diagnósticos de los proveedores es alta en la mayoría de los casos en el contexto de este estudio. Los resultados resaltan el potencial de la AI para mejorar el diagnóstico de enfermedades en atención primaria y la clasificación de pacientes, con la capacidad de mejorar con el tiempo”
Puedes consultar el texto completo en el siguiente enlace:
https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(23)00070-6/fulltext
