{"id":46300,"date":"2024-06-05T09:36:17","date_gmt":"2024-06-05T15:36:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46300"},"modified":"2025-10-18T15:59:19","modified_gmt":"2025-10-18T21:59:19","slug":"evaluan-el-uso-de-modelos-de-lenguaje-para-responder-mensajes-de-pacientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/evaluan-el-uso-de-modelos-de-lenguaje-para-responder-mensajes-de-pacientes\/","title":{"rendered":"Eval\u00faan el uso de modelos de lenguaje para responder mensajes de pacientes"},"content":{"rendered":"
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Estudios recientes eval\u00faan la eficiencia y seguridad en la respuesta a mensajes de pacientes con ayuda de IA.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El incremento de las responsabilidades administrativas, incrementado por los sistemas de registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos (EHR, en ingl\u00e9s), ha desviado la atenci\u00f3n de los m\u00e9dicos de la atenci\u00f3n directa al paciente, promoviendo el agotamiento profesional. En respuesta, los grandes modelos de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s), como los desarrollados por OpenAI, est\u00e1n siendo adoptados para agilizar las tareas cl\u00ednicas y administrativas. Un comentario reciente publicado en The Lancet Digital Health<\/em> examina el impacto del uso de estos modelos en la respuesta a mensajes de pacientes a trav\u00e9s de portales en l\u00ednea.<\/p>

Un estudio, realizado en el Hospital Brigham and Women’s en Boston, se centr\u00f3 en la utilizaci\u00f3n del modelo GPT-4 de OpenAI, para asistir en la redacci\u00f3n de respuestas a mensajes de pacientes oncol\u00f3gicos. Los investigadores evaluaron la eficiencia subjetiva, las recomendaciones cl\u00ednicas y los posibles da\u00f1os de las respuestas generadas por inteligencia artificial (IA) en comparaci\u00f3n con las respuestas manuales de los m\u00e9dicos.<\/p>

Se llev\u00f3 a cabo un estudio observacional en dos etapas durante 2023. En la primera etapa, seis onc\u00f3logos respondieron manualmente a los mensajes de los pacientes. En la segunda, los mismos onc\u00f3logos editaron las respuestas generadas por GPT-4 para asegurarse de que fueran cl\u00ednicamente adecuadas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los resultados mostraron que las respuestas generadas por IA (169 palabras de promedio) eran m\u00e1s largas y detalladas que las respuestas manuales (34 palabras de promedio). Sin embargo, en el 7.1% de los casos, las respuestas de IA presentaron riesgos de da\u00f1o grave, y en el 0.6% de los casos, incluso riesgo de muerte. La mayor\u00eda de estos riesgos se debieron a una incorrecta evaluaci\u00f3n o comunicaci\u00f3n de la gravedad de la situaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Pese a estos riesgos, los m\u00e9dicos encontraron que el uso de IA mejor\u00f3 la eficiencia subjetiva en el 76.9% de los casos y aument\u00f3 la consistencia entre las respuestas de diferentes m\u00e9dicos. Sin embargo, se destac\u00f3 que los m\u00e9dicos podr\u00edan estar adoptando las evaluaciones de la IA en lugar de simplemente utilizarlas para mejorar la comunicaci\u00f3n de sus propias evaluaciones, lo cual plantea preguntas sobre la influencia de la IA en la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/p>

El uso de LLM como GPT-4 tiene el potencial de reducir la carga de trabajo de los m\u00e9dicos y mejorar la consistencia y calidad de las respuestas a los pacientes. Sin embargo, el estudio tambi\u00e9n subraya la necesidad de una evaluaci\u00f3n rigurosa y continua de estos sistemas para garantizar que no introduzcan riesgos inadvertidos en la atenci\u00f3n al paciente. Es esencial equilibrar el potencial innovador de estas tecnolog\u00edas con un compromiso firme con la seguridad y calidad del cuidado m\u00e9dico.<\/p>

De esta manera, la adopci\u00f3n de IA en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, como mencionan diversos autores y la academia en general, debe ser cuidadosa y estar respaldada por evaluaciones continuas y transparentes para evitar consecuencias negativas y asegurar que la tecnolog\u00eda se utilice como complemento del juicio cl\u00ednico experto y no como sustituto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00060-8\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Los investigadores evaluaron la eficiencia subjetiva, las recomendaciones cl\u00ednicas y los posibles da\u00f1os de las respuestas generadas por inteligencia artificial (IA) en comparaci\u00f3n con las respuestas manuales de los m\u00e9dicos. Se llev\u00f3 a cabo un estudio observacional en dos etapas durante 2023. En la primera etapa, seis onc\u00f3logos respondieron manualmente a los mensajes de los pacientes. En la segunda, los mismos onc\u00f3logos editaron las respuestas generadas por GPT-4 para asegurarse de que fueran cl\u00ednicamente adecuadas. Los resultados mostraron que las respuestas generadas por IA (169 palabras de promedio) eran m\u00e1s largas y detalladas que las respuestas manuales (34 palabras de promedio). Sin embargo, en el 7.1% de los casos, las respuestas de IA presentaron riesgos de da\u00f1o grave, y en el 0.6% de los casos, incluso riesgo de muerte. La mayor\u00eda de estos riesgos se debieron a una incorrecta evaluaci\u00f3n o comunicaci\u00f3n de la gravedad de la situaci\u00f3n cl\u00ednica. Pese a estos riesgos, los m\u00e9dicos encontraron que el uso de IA mejor\u00f3 la eficiencia subjetiva en el 76.9% de los casos y aument\u00f3 la consistencia entre las respuestas de diferentes m\u00e9dicos. Sin embargo, se destac\u00f3 que los m\u00e9dicos podr\u00edan estar adoptando las evaluaciones de la IA en lugar de simplemente utilizarlas para mejorar la comunicaci\u00f3n de sus propias evaluaciones, lo cual plantea preguntas sobre la influencia de la IA en la toma de decisiones cl\u00ednicas. El uso de LLM como GPT-4 tiene el potencial de reducir la carga de trabajo de los m\u00e9dicos y mejorar la consistencia y calidad de las respuestas a los pacientes. Sin embargo, el estudio tambi\u00e9n subraya la necesidad de una evaluaci\u00f3n rigurosa y continua de estos sistemas para garantizar que no introduzcan riesgos inadvertidos en la atenci\u00f3n al paciente. Es esencial equilibrar el potencial innovador de estas tecnolog\u00edas con un compromiso firme con la seguridad y calidad del cuidado m\u00e9dico. De esta manera, la adopci\u00f3n de IA en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, como mencionan diversos autores y la academia en general, debe ser cuidadosa y estar respaldada por evaluaciones continuas y transparentes para evitar consecuencias negativas y asegurar que la tecnolog\u00eda se utilice como complemento del juicio cl\u00ednico experto y no como sustituto. 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