La mayoría de los profesionales que buscan respuestas a preguntas específicas sobre atención médica suelen tener que revisar manualmente cientos de historias clínicas. Sin embargo, un equipo de investigadores de Stanford Medicine ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de leer miles de notas de médicos contenidas en los registros médicos electrónicos y detectar patrones y tendencias que podrían mejorar la calidad de la atención médica.

Entre sus usos potenciales, las herramientas de IA podrían monitorear las historias clínicas para identificar interacciones peligrosas entre medicamentos o ayudar a los médicos a identificar qué pacientes responderán de forma positiva o negativa a determinados tratamientos. El estudio tiene como objetivo analizar, mediante IA, si los niños diagnosticados con trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) reciben un seguimiento adecuado después de recibir nuevos tratamientos farmacológicos. “Este modelo nos permite identificar algunas lagunas en el tratamiento del TDAH”, comenta el autor principal, el Dr. Yair Bannett, profesor adjunto de pediatría de Stanford Medicine.

“Este modelo nos permite identificar algunas lagunas en el tratamiento del TDAH”

Por su parte, la Dra. Heidi Feldman, profesora de pediatría, detalló que el equipo utilizó la herramienta para analizar la forma en la que los médicos pueden mejorar el seguimiento de los pacientes con TDAH y sus familias, sugiriendo que el modelo de IA puede tener aplicaciones a gran escala en muchos aspectos diferentes de la atención médica.

El nuevo estudio demuestra que la inteligencia artificial puede encargarse del trabajo de revisar historias clínicas de forma eficiente, una tarea que habría llevado más de siete meses de trabajo intensivo para un ser humano. La investigación utilizó el registro médico de 1.201 niños, de entre 6 y 11 años de edad, que tenían recetas de medicamentos para tratar el TDAH en una red de 11 consultorios de atención pediátrica. Los investigadores se enfocaron en analizar si se les preguntaba a los pacientes o sus padres acerca de los efectos secundarios, un aspecto importante dado que estos medicamentos pueden causar efectos adversos como la pérdida de apetito en los niños.

El equipo de investigación entrenó una herramienta de lenguaje de gran tamaño para revisar y clasificar las notas médicas que detallaban la supervisión de los efectos secundarios. El modelo fue enseñado con un conjunto de 501 notas revisadas manualmente, para luego validar el rendimiento de la IA utilizando 90 notas adicionales, con un 90% de exactitud en la clasificación de las observaciones. Después de validar el modelo, los investigadores lo emplearon para analizar el resto de los 15.628 registros de la misma base de datos de forma rápida y precisa.

El análisis realizado con la IA reveló patrones interesantes sobre la forma en que los médicos gestionaban el seguimiento de los efectos secundarios de los medicamentos, patrones que, de otro modo, habrían pasado desapercibidos. Por ejemplo, la IA identificó que algunas consultas pediátricas solían hacer preguntas sobre los efectos secundarios durante las conversaciones telefónicas con los padres de los pacientes, mientras que en otras consultas este seguimiento no era tan frecuente. Este es un hallazgo significativo, ya que sería impensable para un ser humano revisar más de 16.000 registros para obtener una visión general de estos detalles, como lo hizo el modelo de IA.

Además, la herramienta de IA también demostró que los pediatras tendían a hacer un seguimiento menos frecuente cuando los niños con TDAH recibían medicamentos no estimulantes (ansiolíticos), en comparación con los medicamentos estimulantes más comunes. Este descubrimiento representa una limitación de la capacidad actual de la IA, pues aunque puede identificar patrones, no puede explicar los motivos detrás de estos comportamientos médicos. La solución, según los investigadores, está en complementar los hallazgos con la conversación directa con los pediatras, quienes ofrecieron explicaciones basadas en la experiencia clínica, indicando que los medicamentos estimulantes son más conocidos y manejados por los médicos en cuanto a sus efectos secundarios.

La herramienta de IA también demostró que los pediatras tendían a hacer un seguimiento menos frecuente cuando los niños con TDAH recibían medicamentos no estimulantes

Pese a todo, aunque la IA ha mostrado grandes avances en tareas como clasificar registros médicos, el Dr. Bannett advirtió que ciertas áreas de la práctica médica siguen siendo más adecuadas para un razonamiento humano. Los investigadores también subrayan que los modelos de inteligencia artificial necesitan estar alertas a la existencia de sesgos en los datos. "Existen disparidades bien documentadas en la atención sanitaria", destacó Bannett. De esta manera, el equipo trabaja para garantizar que las herramientas de IA sean inclusivas y equitativas.

Además de mejorar la precisión y la rapidez en las consultas de registros médicos, la IA también promete jugar un papel esencial en el futuro de la medicina personalizada, donde los datos demográficos, el perfil genético y el historial médico de un paciente podrían ayudar a los médicos a predecir con mayor exactitud cómo un paciente reaccionará a un determinado medicamento.

Por último, Bannett añadió que una de las grandes ventajas de utilizar inteligencia artificial en el ámbito médico es que, mientras los médicos sólo tienen acceso a la experiencia de sus pacientes individuales, la IA podría procesar y aplicar los conocimientos extraídos de grandes cantidades de datos poblacionales para generar un enfoque más preciso y personalizado para cada paciente. De este modo, la inteligencia artificial promete cambiar el panorama de la medicina, proporcionando a los médicos poderosas herramientas que ayudarán a mejorar el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de los pacientes.

*Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.