IA ayuda a pacientes a interpretar informes médicos

Para simplificar los documentos originales, los investigadores utilizaron un modelo de lenguaje extenso de código abierto, operado de acuerdo con la normativa de protección de datos en los ordenadores del Hospital Universitario TUM. Un ejemplo: La silueta cardiomediastínica está en la línea media.

Las cámaras cardíacas normalmente están opacificadas. [...] Se observa un pequeño derrame pericárdico. La IA lo simplificó de la siguiente manera: Corazón: El informe detecta una pequeña cantidad de líquido alrededor del corazón. Este es un hallazgo común, y su médico determinará si requiere atención.

La medicina necesita utilizar un lenguaje comprensible

Desde la perspectiva de los investigadores, facilitar el acceso a la terminología médica es mucho más que una simple ayuda. Garantizar que los pacientes comprendan sus informes, exámenes y tratamientos es un pilar fundamental de la medicina moderna.

Esta es la única manera de garantizar el consentimiento informado y fortalecer la alfabetización sanitaria, afirmó Felix Busch, médico adjunto del Instituto de Radiología Diagnóstica e Intervencionista y coautor del estudio, publicado en la revista Radiology.

Si bien investigaciones previas han demostrado que los modelos de IA pueden facilitar la comprensión de textos médicos especializados, se sabía poco sobre su impacto en pacientes reales.

Por lo tanto, el equipo incluyó a 200 pacientes que se sometieron a una tomografía computarizada en el Hospital Universitario TUM debido a un diagnóstico de cáncer. La mitad recibió el informe original, mientras que la otra mitad recibió una versión simplificada automáticamente.

Tiempo de lectura reducido, satisfacción alta

Los resultados fueron inequívocos: el tiempo de lectura se redujo de un promedio de siete minutos para los informes originales a dos minutos. Los pacientes que recibieron los hallazgos simplificados informaron que eran mucho más fáciles de leer (81% en comparación con el 17 %) y de comprender (80% en comparación con el 9ç%). También los calificaron como útiles (82% en comparación con el 29%) e informativos (82% en comparación con el 27%) con mucha mayor frecuencia. “Diversas mediciones objetivas también confirmaron la mejor legibilidad de los informes simplificados”, añadió Felix Busch.

Se necesitan estudios futuros para determinar si estas ventajas se traducen en mejoras mensurables en los resultados de salud de los pacientes. Sin embargo, desde la perspectiva de los investigadores, el estudio demuestra claramente que los pacientes pueden beneficiarse de la simplificación de los informes médicos mediante IA, mejorando su comprensión.

“Es concebible ofrecer informes simplificados automáticamente como servicio adicional al informe del especialista. Sin embargo, el requisito previo es la disponibilidad de soluciones de IA optimizadas y seguras en la clínica”, subrayó Felix Busch.

El equipo aconseja a los pacientes no recurrir a un chatbot como ChatGPT como médico sustituto para simplificar su informe. "Además de las preocupaciones sobre la protección de datos, los modelos de lenguaje siempre conllevan el riesgo de errores factuales", apuntó el Dr. Philipp Prucker, primer autor del estudio.

En la investigación, el 6% de los hallazgos generados por IA contenían inexactitudes factuales, el 7% omitió información y el 3% añadió información nueva. Sin embargo, antes de que los informes se entregaran a los pacientes, se revisaron para detectar errores y se corrigieron si era necesario.

"Los modelos de lenguaje son herramientas útiles, pero no sustituyen al personal médico. Sin especialistas capacitados que verifiquen los hallazgos, los pacientes podrían, en el peor de los casos, recibir información incorrecta sobre su enfermedad", concluye Prucker.