La herramienta AIDA resume expedientes clínicos electrónicos y busca mejorar la eficiencia, la calidad de los reportes y la toma de decisiones médicas.
Investigadores de la Universidad de Colorado Anschutz, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial (IA) denominada AIDA, diseñada para ayudar a los radiólogos a interpretar estudios de imagen de forma más eficiente mediante la síntesis automática de expedientes clínicos electrónicos (EHR, en inglés).
De acuerdo con los desarrolladores, una parte fundamental del trabajo en radiología consiste en comprender el contexto clínico de cada paciente, aun cuando no exista interacción directa. “Cómo se interpreta una imagen médica depende en gran medida de la historia del paciente”, explicó Nikhil Madhuripan, profesor asistente de radiología y jefe interino de la sección de imagen abdominal.
Tradicionalmente, obtener esa información requiere revisar extensos registros electrónicos para identificar antecedentes relevantes, lo que implica tiempo adicional y múltiples pasos dentro del sistema. Ante este desafío, Madhuripan y Aakriti Pandita, profesora asistente de medicina, desarrollaron durante dos años un asistente de IA capaz de extraer y resumir información clínica contextual directamente desde Epic, uno de los sistemas de historia clínica más utilizados en hospitales.
“El objetivo es mejorar la calidad de los reportes a gran escala ayudando a los radiólogos a acceder a la información de manera más rápida”, señaló Pandita, quien también es investigadora en el Adult and Child Center for Outcomes Research and Delivery Science (ACCORDS).
AIDA no está diseñada para realizar diagnósticos, sino para apoyar tareas administrativas y repetitivas. “No necesitamos que la IA ayude a diagnosticar pacientes; necesitamos que ayude con tareas redundantes y administrativas”, puntualizó Pandita. En ese sentido, la herramienta busca reducir la carga cognitiva asociada a la búsqueda manual de información relevante dentro del expediente clínico.
Hasta el momento, 18 radiólogos han participado en pruebas piloto de AIDA, con resultados favorables. Por su parte, William Colantoni, jefe de radiología de urgencias, destacó que el uso de la herramienta marca una diferencia clara en su práctica diaria. “En los días en que no tengo AIDA, realmente la extraño. Mejora el flujo de trabajo de una manera difícil de exagerar y me ayuda a generar reportes de mayor calidad, especialmente en pacientes complejos”, afirmó.
Por su parte, Garvit Khatri, director de calidad y aprendizaje entre pares en la sección de imagen abdominal, señaló que AIDA destaca entre las herramientas emergentes de IA clínica por su utilidad práctica. “Su integración con Epic y su capacidad para resumir de forma inteligente notas clínicas e imágenes previas proporciona información relevante directamente al momento del dictado del reporte”, explicó.
Los desarrolladores consideran que el impacto de la herramienta podría extenderse más allá de la radiología. Pandita señaló que ha probado AIDA durante procesos de admisión hospitalaria y que funciona como “un segundo par de ojos” para evitar omisiones de información relevante.
En una siguiente etapa, el equipo planea continuar ajustando la herramienta y su interfaz, con miras a evaluarla en un ensayo clínico que analice su impacto en variables como el agotamiento profesional, la reducción de la carga cognitiva, el ahorro de tiempo y la calidad de la documentación médica. “El sistema tiene que ser útil la mayor parte del tiempo; de lo contrario, las personas simplemente regresan a su flujo de trabajo habitual”, subrayó Madhuripan.
El proyecto ha recibido cinco reconocimientos institucionales y, de manera preliminar, su uso ha permitido identificar hallazgos clínicos tempranos que podrían ser difíciles de detectar sin el contexto adecuado. Para los investigadores, AIDA representa un ejemplo del potencial de la inteligencia artificial aplicada a la salud para fortalecer los procesos clínicos sin sustituir el juicio médico.
UNIVERSIDAD DE COLORADO
