Cuando la IA compite con los médicos 

Desde los primeros desarrollos de IA, se ha probado a medir la capacidad del algoritmo frente a las habilidades y experiencia de los médicos, inicialmente en la precisión diagnóstica, y más adelante también en la propuesta de tratamientos. Más que cuestionar los conocimientos de los humanos, con estos experimentos se ha buscado poner a prueba la fiabilidad de las computadoras. 

En 2016, un estudio de Harvard comparó el diagnóstico de médicos con sistemas interactivos de comprobación de síntomas, y los médicos ganaron con un 72% de aciertos frente al 34% de las máquinas. Estos sistemas no usaban IA avanzada, pero desde entonces la tecnología ha mejorado significativamente sus resultados.

Realmente, la IA puede desde hace años igualar o superar diagnósticos médicos cuando trabaja con datos objetivos como radiografías o análisis. Por ejemplo, un algoritmo desarrollado por Google con 128.000 imágenes oftalmológicas logró una precisión del 95% en la detección de retinopatía en nuevas imágenes, superando al promedio del 91% de un grupo de oftalmólogos, como publicó JAMA.

Y si la IA era menos eficiente extrayendo información clínica directamente de los pacientes, es algo que ha cambiado con los modelos de lenguaje del tipo Chat GPT. En un proyecto piloto, el Lineberger Center comprobó que Watson de IBM, recomendaba los mismos tratamientos que un comité oncológico en el 99% de los casos. Además, en un 30%, sugirió opciones de tratamiento que los médicos habían pasado por alto.

Estos estudios son buenos ejemplos del enorme potencial que tienen las inteligencias artificiales en Medicina. Solo hay que pensar en que cada día se publican en el mundo cientos de artículos científicos y arrancan decenas de ensayos clínicos. Para estar al día de las novedades de su campo, un especialista tendría que leer varios miles de páginas a diario. Es más sencillo entrenar una IA alimentándola constantemente con los resultados de las investigaciones.

Para los profesionales sanitarios, es crucial mantenerse actualizado sobre los avances de la IA en la mejora de la práctica clínica.