Un estudio revela que la IA puede igualar y, en ocasiones, superar las decisiones médicas en diagnósticos específicos
K Health
¿Puede la inteligencia artificial competir con el criterio de los médicos?
Una nueva investigación llevada a cabo por expertos de Cedars-Sinai, la Universidad de Tel Aviv y la startup de salud digital K Health sugiere que sí, al menos en determinadas situaciones. El estudio comparó las recomendaciones del asistente conversacional de IA de K Health con las de médicos reales para pacientes que acudieron a consultas virtuales de urgencia por síntomas agudos respiratorios, urinarios, vaginales, oculares o dentales. Los hallazgos indican que la IA coincidió con las decisiones clínicas de los médicos en dos tercios de los casos y ofreció una atención de mayor calidad general en el tercio restante.
Los investigadores publican hoy los resultados en la revista revisada por pares Annals of Internal Medicine y los presentarán esta mañana en la Reunión de Medicina Interna del Colegio Americano de Médicos en Nueva Orleans.
«Al observar los casos donde la IA fue superior al médico, se constató que la IA era más eficaz siguiendo las directrices establecidas», comentó a Evox News la Dra. Caroline Goldzweig, directora médica de la Red Médica Cedars-Sinai y coautora del estudio. «Donde la IA no rindió tan bien fue en situaciones que requerían captar matices».
El análisis retrospectivo se fundamentó en datos de Cedars-Sinai Connect, un programa virtual que la organización académica de salud con sede en Los Ángeles implementó utilizando el asistente de K Health a partir de 2023. El sistema de IA conversa con los pacientes mientras revisa simultáneamente sus historiales médicos, generando luego una lista clasificada de diagnósticos y proponiendo recomendaciones, como medicamentos con receta o pruebas de laboratorio. La investigación examinó 461 consultas de adultos realizadas en junio y julio de 2024, comparando la principal recomendación de la IA con la de los médicos. Para ello, cuatro médicos evaluadores externos revisaron a posteriori las decisiones clínicas tomadas tanto por el humano como por la máquina.
En el 68% de los casos, la IA y los médicos obtuvieron puntuaciones de calidad equivalentes en sus recomendaciones clínicas. En los casos restantes, los revisores externos calificaron las decisiones de la IA como superiores casi el doble de veces: la IA fue mejor en el 21% de los casos, frente al 11% de los médicos. La investigación determinó que la IA realizó recomendaciones potencialmente perjudiciales en el 2.8% de las ocasiones, en comparación con el 4.6% de los médicos.
«Estoy muy orgulloso de esto. La IA está tomando mejores decisiones y cometiendo menos errores», declaró a Evox News Allon Bloch, cofundador y CEO de K Health, añadiendo: «Son casos reales de personas reales. Los pacientes no presentan viñetas clínicas; traen síntomas del mundo real».
«La IA fue superior [al médico] siguiendo las directrices. Donde la IA no rindió tan bien fue en situaciones que requerían captar matices.»
K Health, con sede en Nueva York y fundada en 2016, es una de las diversas startups de salud digital que buscan integrar esta tecnología en la práctica médica. La IA tiene el potencial de transformar las interacciones médico-paciente en un momento de notable escasez de médicos de atención primaria y preocupación sobre cómo atender a la creciente población de edad avanzada. Simultáneamente, el volumen de datos, tanto en registros médicos electrónicos como en estudios de investigación, se ha vuelto abrumador para los médicos, siendo más fácil de procesar para la IA. Sin embargo, la IA apenas comienza a probarse en escenarios reales, y la inquietud por posibles errores es considerable. Aunque los modelos de IA se validen y reentrenen con más datos, nunca alcanzarán una precisión del 100%, al igual que ningún médico es infalible a lo largo de su carrera.
Goldzweig, de Cedars-Sinai, enfatizó que no anticipa que la IA sustituya a los médicos, pero espera que estos lleguen a confiar en ella como una herramienta que podría liberarles tiempo para dedicarlo a conversar con los pacientes. Los resultados del estudio «me indican que se puede confiar en esta IA y que debería tenerse en cuenta al tratar con pacientes», afirmó.
«Para problemas relativamente sencillos, la IA podría ser excelente, y quizás no se necesite tanta intervención médica», añadió. «Con pacientes complejos con múltiples comorbilidades, es donde realmente se necesita la intervención humana».
Bloch, quien trabajó como capitalista de riesgo para Jerusalem Venture Partners y 83 North (antes Greylock Israel), comenzó a reflexionar sobre los desafíos de los datos y la medicina después de que su padre sufriera un derrame cerebral. Aunque Bloch no tenía experiencia previa en el sector salud, se asoció con Ran Shaul, director de producto de la compañía, y otros dos cofundadores para iniciar K Health en 2016. Eventualmente, desarrollaron la IA de grado clínico de la empresa neoyorquina, que se lanzó inicialmente para atención aguda en 2019 y luego se expandió a la atención primaria completa.
Con 384 millones de dólares en financiación de capital riesgo de inversores como Claure Group y Valor Equity Partners, K Health está valorada en 870 millones de dólares. Mantiene alianzas con Mayo Clinic, Hackensack Meridian Health y Hartford HealthCare, además de Cedars-Sinai, que también es inversor a través de su brazo de capital riesgo corporativo. Más de 10 millones de personas han utilizado su IA hasta la fecha, de forma independiente o junto con una consulta médica.
Con los resultados del último estudio, Bloch señaló que le gustaría colaborar con instituciones académicas de primer nivel para evaluar si deberían buscar la aprobación de la FDA para ciertas capacidades y condiciones. «Creo que es el momento oportuno para reflexionar sobre lo que todo esto significa para el acceso, la calidad y el coste [de la atención sanitaria]», concluyó.
Insights de Evox News: Cómo la IA en Diagnóstico Clínico puede impactar tu negocio
La validación de herramientas de inteligencia artificial como la de K Health en entornos clínicos reales presenta implicaciones significativas para diversas empresas, no solo las del sector salud.
Desde una perspectiva económica, la adopción de IA para triaje y diagnóstico inicial en casos menos complejos podría reducir los costes operativos de los proveedores de atención médica, optimizar la asignación de recursos médicos (tiempo del doctor) y potencialmente disminuir las primas de seguros a largo plazo si se demuestra una mejora general en la eficiencia y calidad del sistema. Para las empresas tecnológicas, esto representa un mercado en expansión con oportunidades de desarrollo, implementación y mantenimiento de sistemas de IA clínica.
En términos de ventaja competitiva, los centros médicos que integren eficazmente estas tecnologías podrían ofrecer diagnósticos iniciales más rápidos y consistentes (especialmente en casos basados en guías clínicas), mejorando la experiencia del paciente y atrayendo a más usuarios. Las startups y empresas tecnológicas que desarrollen algoritmos de IA superiores, validados clínicamente, obtendrán una ventaja significativa en el mercado de salud digital. Además, la experiencia ganada en el complejo sector salud puede ser transferible a otras industrias que requieran toma de decisiones asistida por IA.
Finalmente, desde el punto de vista de la innovación, esta noticia impulsa la investigación y el desarrollo en algoritmos de IA más sofisticados, la interoperabilidad con sistemas de registros médicos electrónicos (EHR) y la creación de nuevas herramientas diagnósticas. Fomenta colaboraciones estratégicas entre el mundo académico, las instituciones sanitarias y la industria tecnológica. Subraya también la necesidad imperativa de establecer marcos éticos robustos y procesos de validación rigurosos para la IA en aplicaciones críticas, sentando precedentes para otros sectores. A largo plazo, podría democratizar el acceso a cierto nivel de asesoramiento médico básico, generando nuevos modelos de negocio en telemedicina y salud personalizada
