(Fuente: vozpopuli.com)
Un análisis pionero entre 290 neurólogos demuestra que ChatGPT permite ceñirse más a las recomendaciones de las guías clínicas y así ser más eficaces en la toma de decisiones.
a IA podría convertirse en una nueva aliada para mejorar el tratamiento de la Esclerosis Múltiple. Un grupo de investigadores han llevado a cabo un estudio pionero que confirma el potencial de la Inteligencia Artificial Generativa como una herramienta complementaria que ayuda al neurólogo en el abordaje terapéutico de enfermedades neurológicas como la Esclerosis Múltiple (EM) o el trastorno del espectro de la neuromielitis óptica (TENMO).
En este trabajo, promovido por Roche en colaboración con diversos profesionales sanitarios y con la Sociedad Española de Neurología (SEN) se compararon las respuestas ofrecidas de ChatGPT-4o con las de 290 neurólogos de toda España ante 21 casos clínicos para determinar qué decisiones estaban más acorde con las guías de práctica clínica. El resultado es que las decisiones de la IA cumplían en mayor medida con lo recomendado en estas guías en comparación con los especialistas.
También se evaluó la prevalencia de Inercia Terapéutica (IT), entendida esta como la ausencia de un inicio o intensificación del tratamiento cuando la evidencia lo aconseja, a través de casos clínicos hipotéticos de pacientes generados por el equipo investigador.
La IA es un apoyo para el clínico, no un sustituto
Sin embargo, los autores coinciden en subrayar en el estudio que el uso ético y responsable de esta tecnología requiere siempre la supervisión del neurólogo de todas las recomendaciones generadas por IA. “Para integrar la IA en la práctica clínica consideramos indispensables tres requisitos esenciales. El primero es que la tecnología actúe estrictamente como un recurso complementario de apoyo; el segundo es el control estricto de la información y por último, se requiere una consistencia plenamente contrastada”, explica a Vozpópuli Jorge Mauriño, responsable médico del Área de Neurociencias en Roche Farma España y uno de los investigadores participantes.
Según Jorge Mauriño, la IA tiene un enorme potencial para homogeneizar la calidad asistencial y garantizar que cualquier paciente reciba el mismo estándar de excelencia, independientemente del centro donde sea atendido. “Uno de los hallazgos más valiosos de nuestra investigación es que la IA ayuda a mitigar de forma muy eficaz los sesgos cognitivos del propio ser humano, como la baja tolerancia a la incertidumbre o la aversión al riesgo ante escenarios clínicos ambiguos. Estos sesgos alimentan la llamada “inercia terapéutica”, que es la falta de inicio o intensificación de un tratamiento cuando la evidencia científica ya lo aconseja. Al apoyarse en modelos de IA se puede conseguir reducir drásticamente la variabilidad en las decisiones médicas”.
Ante todo esto, la incorporación de herramientas de IA capaces de analizar grandes cantidades de información médica transformará el papel del neurólogo en los próximos años. Sin embargo, lejos de sustituir al especialista, permitirá que su trabajo sea “más preciso, más ágil y con un mayor valor humano”, explica Jorge Mauriño.
En concreto, al delegar en la IA el análisis normativo y la comprobación de la concordancia con las últimas guías clínicas, el neurólogo dispondrá de “un recurso de apoyo de alta fiabilidad”, que facilitará una toma de decisiones más rápida y fundamentada. Esta capacidad resulta especialmente relevante en enfermedades como la Esclerosis Múltiple o el trastorno del espectro de la neuromielitis óptica, donde el uso precoz de terapia de alta eficacia puede reducir el riesgo de progresión de la discapacidad y preservar la independencia funcional de los pacientes.
En definitiva, concluye Mauriño, la IA «liberará tiempo de análisis y reducirá la carga mental del especialista», permitiéndole dedicar más atención a los aspectos verdaderamente insustituibles de la práctica clínica: el juicio clínico personalizado, la empatía y la atención integral a la realidad de cada paciente.
Limitaciones de la Inteligencia Artificial Generativa
Sin embargo, la Inteligencia Artificial sigue presentando limitaciones intrínsecas. “Carece de flexibilidad ante la singularidad humana. Las guías clínicas ofrecen un marco de actuación excelente basado en la evidencia estadística general, pero los pacientes reales presentan particularidades que van más allá del dato puro. Por otro lado, existe una ausencia evidente de intuición y de contexto clínico real. La IA analiza exclusivamente la información que se le introduce de forma estructurada, pero carece por completo de la capacidad de percibir los matices físicos o los sutiles cambios emocionales que ocurren durante una consulta médica”, señala uno de los investigadores del estudio.
La formación de los futuros médicos debería adaptarse progresivamente para incorporar conocimientos sobre Inteligencia Artificial y toma de decisiones asistida por tecnología. Así lo defiende Jorge Mauriño, quien considera «aconsejable valorar la incorporación progresiva del manejo de estas herramientas tecnológicas tanto en la formación médica de grado como en la continuada».
A su juicio, los profesionales de las próximas generaciones ejercerán en un entorno donde convivirán la medicina tradicional y los sistemas digitales de apoyo, por lo que será fundamental aprender a utilizar la Inteligencia Artificial de forma crítica. Para Mauriño, una formación estructurada y prudente permitirá que la IA se consolide como «un recurso de apoyo valioso para la neurología actual», siempre al servicio del criterio clínico del especialista y de una mejor atención al paciente.
