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La inteligencia artificial en medicina

Los programas de inteligencia artificial diseñados para detectar y diagnosticar enfermedades aún no son capaces de igualar, y mucho menos superar, a los humanos en el campo de la medicina, según indica un nuevo estudio de la Escuela de Medicina de Harvard.

Los hallazgos, publicados hoy en la revista Archives of Internal Medicine, muestran que el rendimiento de los doctores es muy superior al de las máquinas, y que los primeros hacen un diagnóstico correcto en más del doble de ocasiones que 23 aplicaciones de uso común para chequeos de salud.

Los errores del diagnóstico responden a una falta de reconocimiento de una enfermedad o a una demora en la detección de la misma.

Durante las dos últimas décadas, listas de control basadas en computadoras y otras aplicaciones digitales de seguridad se han utilizado cada vez más para reducir los errores de medicación o simplificar los protocolos de prevención de infecciones.

Últimamente, los expertos se han preguntado si los ordenadores también pueden ayudar a mejorar los diagnósticos clínicos y reducir los errores de diagnóstico.

Cada año, cientos de millones de personas usan programas de Internet o aplicaciones para comprobar sus síntomas o realizar auto-diagnósticos.

En el estudio, se pidió a 234 médicos de medicina interna que evaluaran 45 casos clínicos, con la intervención tanto de condiciones comunes como no comunes con diferentes grados de severidad.

Para cada escenario, los médicos tenían que identificar el diagnóstico más probable junto con dos posibles diagnósticos adicionales. Cada cuadro clínico fue resuelto por al menos 20 médicos.

Los médicos superaron a las aplicaciones al detectar los síntomas con un primer diagnóstico correcto en el 72 % de las ocasiones, en comparación con el 34 % que lo logró las plataformas digitales.

El 84 % de los médicos hizo un diagnóstico correcto en sus tres primeras opciones, en comparación con el 51 % para los verificadores de síntomas digitales.

La diferencia entre el médico y el rendimiento de las máquinas fue más marcada en las situaciones más severas y menos comunes, mientras que el margen fue más estrecho con las enfermedades menos graves y más comunes.

“Mientras que los programas de ordenador son claramente inferiores a los médicos en cuanto a la exactitud del diagnóstico, será fundamental estudiar las futuras generaciones de programas informáticos que pueden ser más exactos,” dijo el investigador principal, Ateev Mehrotra.

A pesar de superar a las máquinas, los médicos aun así cometen errores en alrededor del 15 % de los casos, por lo que los investigadores dicen que el desarrollo de algoritmos basados en ordenadores para ser utilizados en la toma de decisiones humana pueden ayudar a reducir los errores de diagnóstico.

“El diagnóstico clínico es actualmente más un arte que una ciencia, pero hay una gran promesa por parte de la tecnología para ayudar a aumentar los diagnósticos clínicos -dijo Mehrotra-. Esa es la verdadera propuesta de valor de estas herramientas”.

Referencia
Barnett, M. L., Mehrotra, A., & Jena, A. B. (2016). Adverse inpatient outcomes during the transition to a new electronic health record system: observational study. bmj, 354, i3835.

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