Dr. CaBot, es un sistema desarrollado por investigadores de Harvard que logró generar un diagnóstico generado por IA el cual fue publicado en New England Journal of Medicine.
Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA), llamado Dr. CaBot, generó un diagnóstico médico, lo cual podría modificar la forma en que se abordan los casos clínicos complejos. Desarrollado por investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard, este modelo no solo llega a un diagnóstico, sino que también explica detalladamente su razonamiento, imitando la metodología de un médico experto. Su participación en un caso clínico publicado por The New England Journal of Medicine (NEJM) marca un hito en la integración de la IA en la educación y la práctica médica.
Según los investigadores, el funcionamiento de Dr. CaBot recuerda a las clásicas conferencias clínicas en hospitales, donde un médico presenta un caso desafiante ante sus colegas y desglosa, paso a paso, su razonamiento hasta llegar al diagnóstico final. Sin embargo, en este caso el “médico” es una IA.
Creado por el profesor asistente Arjun Manrai y el doctorando Thomas Buckley, Dr. CaBot fue diseñado como una herramienta educativa que razona, explica y justifica cada hipótesis diagnóstica, ofreciendo una lista de posibles causas, conocida como diagnóstico diferencial, antes de determinar el resultado final.
A diferencia de otros sistemas de IA médica enfocados únicamente en la precisión del diagnóstico, Dr. CaBot destaca por mostrar su proceso mental, lo que lo convierte en un recurso ideal para la enseñanza de razonamiento clínico. Además, puede buscar y citar información en millones de resúmenes científicos, evitando errores factuales y ofreciendo referencias verificables.
Su nombre rinde homenaje al patólogo Richard Cabot, pionero de las conferencias clínicas patológicas o CPCs a finales del siglo XIX, que desde 1923 se publican de manera continua en NEJM. En la edición del 8 de octubre, la IA Dr. CaBot participó junto Dr. Gurpreet Dhaliwal, del Centro Médico de Asuntos de Veteranos de San Francisco, para resolver un caso real. Aunque ambos siguieron caminos distintos en su razonamiento, llegaron a un diagnóstico similar, demostrando el potencial del sistema.
Dr. CaBot puede presentar su análisis de dos formas, por ejemplo una exposición en video de cinco minutos, en la que detalla su razonamiento de forma casi humana, y un informe escrito que reproduce el estilo de los expertos de NEJM. Estas características lo han convertido en una herramienta útil para médicos y estudiantes, que pueden consultar sus presentaciones o probar nuevos casos en línea.
Actualmente, el sistema se encuentra en fase de pruebas y no está listo para su uso clínico, pero los investigadores continúan perfeccionándolo con apoyo de hospitales afiliados a Harvard. Entre sus posibles aplicaciones futuras se encuentran la investigación médica y la asistencia diagnóstica, ya que su capacidad para procesar grandes volúmenes de información podría acelerar el análisis de casos complejos.
