La IA y los médicos ofrecen diferentes puntos fuertes en el tratamiento de emergencia virtual

La IA y los médicos ofrecen diferentes puntos fuertes en el tratamiento de emergencia virtual

¿Los médicos o la inteligencia artificial (IA) brindarán mejores recomendaciones de tratamiento para los pacientes atendidos en un entorno virtual de atención de emergencia? Un nuevo estudio de Cedars-Sinai muestra que los médicos y los modelos de IA tienen diferentes puntos fuertes.

El último estudio, presentado en la reunión de Medicina Interna del Colegio Americano de Médicos y publicado simultáneamente en laAnales de medicina internacomparó las recomendaciones iniciales de tratamiento con IA con las recomendaciones finales de los médicos que tuvieron acceso a las recomendaciones de IA pero que pueden haberlas revisado o no.

"Descubrimos que las recomendaciones iniciales de IA tuvieron una calificación más alta que las recomendaciones finales de los médicos para condiciones comunes de atención de urgencia", dijo Joshua Pevnick, MD, MSHS, codirector del Departamento de Informática de Cedars-Sinai, profesor asociado de medicina y coautor principal del estudio. "Por ejemplo, la inteligencia artificial ha tenido especial éxito a la hora de detectar infecciones del tracto urinario que pueden ser causadas por bacterias resistentes a los antibióticos y sugerir que se solicite un cultivo antes de recetar medicamentos".

Sin embargo, Pevnick dijo que si bien la IA es mejor para identificar señales de alerta críticas, "ha permitido a los médicos comprender mejor los historiales de los pacientes y adaptar sus recomendaciones en consecuencia".

El estudio retrospectivo se realizó utilizando datos de Cedars-Sinai Connect, un programa virtual de atención primaria y de urgencia que comenzó en 2023. Cedars-Sinai Connect, una expansión de la atención en persona de Cedars-Sinai, tiene como objetivo expandir la atención médica virtual para pacientes en California a través de una aplicación móvil que permite a las personas acceder rápida y fácilmente a los expertos en atención aguda y preventiva, crónica y preventiva de Cedars-Sina.

El estudio revisó 461 visitas médicas con recomendaciones de IA del 12 de junio al 14 de julio de 2024. Los principales problemas médicos abordados durante estas visitas virtuales urgentes incluyeron adultos con síntomas respiratorios, urinarios, vaginales, visuales o dentales.

Los pacientes que utilizan la aplicación móvil inician las visitas ingresando sus inquietudes médicas y brindando información demográfica para los usuarios nuevos. Un modelo de IA experto lleva a cabo una entrevista dinámica estructurada que recopila información sobre los síntomas y el historial médico. En promedio, los pacientes responden 25 preguntas en cinco minutos.

Un algoritmo utiliza las respuestas del paciente, así como los datos del historial médico electrónico del paciente, para proporcionar información inicial sobre enfermedades con síntomas relacionados. Después de que los pacientes con posibles diagnósticos presenten sus síntomas, la aplicación móvil les permite iniciar una visita por video con un médico.

El algoritmo también sugiere recomendaciones de diagnóstico y tratamiento que el médico tratante de Cedars-Sinai Connect puede ver, aunque durante el estudio, Cedars-Sinai Connect puede desplazarse hacia abajo para ver los médicos necesarios.

La mayor incertidumbre en este estudio es si los médicos fueron desplazados hacia abajo para ver las prescripciones, órdenes, derivaciones u otras sugerencias de gestión hechas por la IA y si incorporaron estas recomendaciones en su toma de decisiones clínicas. Sin embargo, el hecho de que las recomendaciones de IA a menudo se calificaran como de mayor calidad que las decisiones de los médicos sugiere que el apoyo a las decisiones de IA, cuando se implementa de manera efectiva en el lugar de atención, puede mejorar la toma de decisiones clínicas para afecciones comunes y agudas. “

Caroline Goldzweig, MD, directora médica de Cedars-Sinai Medical Network y coautora principal del estudio

El sistema de inteligencia artificial utilizado para Cedars-Sinai Connect fue desarrollado por K Health, creando la tecnología para reducir la carga de la admisión clínica y la entrada de datos, lo que permite a los médicos centrarse más en la atención al paciente. K Health y Cedars-Sinai desarrollaron Cedars-Sinai Connect a través de una empresa conjunta y colaboraron en el estudio de investigación. En el estudio también participaron investigadores de la Universidad de Tel Aviv, incluido el primer autor, Dan Zeltzer, PhD.

"Ponemos a prueba la IA en condiciones del mundo real, no en escenarios inventados", dijo Ran Shaul, cofundador y director de producto de K Health. "En la realidad de la atención primaria cotidiana, hay muchísimas variables y factores relacionados con personas complejas, y cualquier IA tiene que lidiar con datos incompletos y una población de pacientes muy diversa".

Shaul dijo que los investigadores aprendieron que si se entrena a la IA con el tesoro escondido de notas clínicas no identificadas y se utiliza la atención diaria del proveedor como un mecanismo de aprendizaje constantemente reforzado, "se puede alcanzar el nivel de precisión que se esperaría de un médico humano".

Otros autores involucrados en el estudio incluyen a Dan Zeltzer, PhD; Zehavi Kugler, MD; Lior Hayat, MD; Tamar Brufman, MD; Ran Ilan Ber, PhD; Keren Leibovich, PhD; Tom Beer, MSC; e Ilan Frank, MSc.

Este trabajo fue apoyado por financiación de K Health.

Fuentes: