La asistencia clínica sufrirá, con toda probabilidad, un cambio de paradigma en los próximos años. Puede que el paciente se enfrente no a un médico sino a un nuevo asistente: un sistema de Inteligencia Artificial (IA).  

La implantación de esta tecnología no solo buscará agilizar el diagnóstico, sino que, evaluará sus constantes en la propia sala de espera llevando a cabo pruebas diagnósticas, como la toma de tensión arterial, de forma continua y autónoma. Al mismo tiempo, una aplicación de IA, al igual que lo haría un agente sanitario, podría estar “escuchando” la conversación entre usted y su médico para detectar posibles errores humanos o sugerir los siguientes pasos clínicos. Esta visión de la medicina asistencial asistida por IA está dejando de ser ciencia ficción para convertirse en una realidad inminente. 

Un reciente estudio publicado en la prestigiosa revista científica Science revela que un tipo específico de IA, los llamados “modelos de lenguaje a gran escala” (LLM), a menudo ya superan a los propios médicos de carne y hueso en el diagnóstico de afecciones complejas y potencialmente mortales. 

La IA supera la prueba del triaje  

El equipo de investigación, en el que participaron expertos del Beth Israel Deaconess Medical Center y la Universidad de Harvard, puso a prueba la precisión diagnóstica del modelo o1 desarrollado por OpenAI. Para ello, utilizaron casos reales de pacientes de urgencias. 

Las salas de urgencias son entornos de alta tensión donde los profesionales sanitarios deben actuar con rapidez, a menudo manejando varios casos simultáneamente con información muy fragmentada. En los momentos iniciales del triaje, consistente en la clasificación de los pacientes según el tipo y gravedad de su dolencia o lesión, para establecer el orden y el lugar en que deben ser atendidos, un error puede tener consecuencias inmediatas y catastróficas, como, por ejemplo, la confusión de una infección bacteriana grave con un resfriado común, enviando al paciente a casa sin antibióticos. 

Frente a este complejo panorama, los resultados de la aplicación de IA fueron sorprendentes. Con la información inicial, logró identificar el diagnóstico exacto o uno muy cercano en aproximadamente el 67% de los casos, superando el margen del 50% al 55% alcanzado por los médicos humanos.  

Aún más llamativo fue el desempeño en la tarea de “razonamiento clínico”: la IA obtuvo una puntuación perfecta en el 98% de los casos en cuanto a explicar con claridad su diagnóstico y los pasos a seguir, frente a un escaso 35% logrado por los médicos implicados. 

Limitaciones técnicas: la máquina no es infalible  

Pese al entusiasmo de expertos de instituciones como Google o el Instituto Oncológico Dana-Farber por ver estas herramientas en entornos reales, el sistema tiene claras limitaciones.  

Adam Rodman, médico internista y coautor del estudio, advierte de que las estancias en urgencias son relativamente cortas. Si la IA tuviera que enfrentarse a pacientes hospitalizados con historiales clínicos que acumulan “días y días de información”, es muy probable que su rendimiento técnico disminuyera considerablemente. Además, en este estudio el modelo solo analizó texto escrito, quedando “ciego” ante datos no textuales vitales como radiografías o escáneres, que son fundamentales para diagnosticar patologías como el cáncer o los coágulos sanguíneos. 

Otras herramientas en el entorno de la IA ya están entrenadas en el reconocimiento e interpretación de imágenes diagnósticas, por lo que esta limitación podría verse superada con su utilización. 

Más importante puede resultar la capacidad de un médico para interpretar signos no recogidos en la historia clínica o en las pruebas diagnósticas, que obtendría de su contacto personal con el paciente, su escucha o la interpretación de su actitud, aspecto o expresión, extremo difícilmente asumible por un algoritmo de IA. 

Valoración bioética 

La introducción de la IA en el acto clínico plantea un reto antropológico. En primer lugar, la medicina no es únicamente una disciplina de cálculo estadístico; la enfermedad es vivida por un sujeto que sufre. Tal y como reflexionábamos en nuestro artículo “¿Se puede medir el sufrimiento humano? Una pregunta incómoda para la medicina”, el sufrimiento es “una de las realidades más complejas y difíciles de delimitar en la práctica médica y bioética contemporánea”. Un algoritmo es capaz de predecir la disminución del flujo sanguíneo al corazón en milisegundos, pero es radicalmente incapaz de comprender, medir o acompañar el sufrimiento del paciente. 

En segundo lugar, delegar el peso del diagnóstico en la tecnología nos obliga a reivindicar el valor irremplazable del cuidado humano. Como Amparo Aygües destaca en su análisis para el Observatorio de Bioética “Yo no moriré de amor’. La responsabilidad por el Otro y la fuerza humanizadora del cuidado”, la asistencia sanitaria posee un profundo componente ético: “los cuidados ennoblecen y humanizan tanto a quien recibe la ayuda como a quienes la brindan”. Si permitimos que la IA se interponga y enfríe la relación médico-paciente, corremos el riesgo de perder la conexión y la responsabilidad ética hacia “el Otro”. 

Podemos concluir afirmando que la Inteligencia Artificial podrá resultar un instrumento formidable para reducir errores médicos y agilizar pasos en el diagnóstico y orientación sobre opciones terapéuticas, tanto en medicina de urgencia como en cualquier otro ámbito clínico. Sin embargo, la precisión algorítmica debe ser siempre una herramienta complementaria al servicio del profesional, y jamás un sustituto de su agencia moral. El mayor desafío de la medicina del futuro será abrazar la innovación tecnológica sin renunciar a su vocación primera: la fuerza humanizadora del cuidado, que cuenta con la escucha, la empatía y la intuición, que nacen de la relación estrecha y que, aunque pueden ser imitadas por los algoritmos de IA nunca pasarán de ser una imitación, alejada de la autenticidad requerida en las relaciones humanas, específicamente en situaciones de vulnerabilidad. 

Julio Tudela . Cristina Castillo . Observatorio de Bioética . Universidad Católica de Valencia