La relevancia de la opinión última del profesional sanitario en la era de la consulta virtual a la IA

Ocho de cada diez españoles ha utilizado en el último mes alguna herramienta de inteligencia artificial (IA) generativa para realizar consultas sobre su salud. La expansión en el uso de esta tecnología se ha disparado en apenas unos años, lo que plantea grandes beneficios, pero también importantes riesgos a la hora de que el propio paciente se convenza del potencial diagnóstico que le ofrece la IA.

Casi nadie lo niega: los chatbots se han convertido en herramientas “muy útiles en medicina”, como señala otro estudio elaborado por médicos de Atención Primaria. Algo de lo que también se han dado cuenta las propias tecnológicas, como OpenAI, que hace unos meses anunció el lanzamiento de ChatGPT Salud.

Sin embargo, la facilidad en el acceso a estas herramientas (en contra de lo que puede ocurrir, en ocasiones, con la menor facilidad de llegar hasta el profesional de Atención Primaria) y la recurrencia en hacer uso de la IA para resolver o aclarar dudas sobre salud, puede hacer que los pacientes también den por buenos errores diagnósticos o las propias “alucinaciones” que sufren este tipo de chatbots basados en IA generativa.

Por todo ello, es esencial que el propio paciente interiorice como parte del proceso de diagnóstico sobre su salud que la última decisión debe venir precedida de una consulta a su profesional. En este caso, por su cercanía y facilidad de acceso, las farmacias comunitarias se presentan como los espacios sanitarios más accesibles para los pacientes.

El farmacéutico puede tratar de resolver las dudas respecto a consultas de tipo farmacológico, o determinar en base a la sintomatología de la persona posibles diagnósticos. También, derivar al paciente si procede al médico de Atención Primaria, o al especialista, para que la decisión clínica sea la más ajustada a la enfermedad que puede padecer.

Alta tasa de diagnósticos, pero sin razonamiento clínico

La evidencia científica es cada vez mayor respecto a los puntos fuertes y débiles que presenta la IA respecto a su capacidad diagnóstica: recientemente, una investigación sobre distintos modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) cifró en un 90% los diagnósticos correctos que obtuvo la IA. Pero, cuando se le pedía justificar y argumentar ese diagnóstico, el desempeño “fue deficiente en los pasos iniciales del proceso, basados en el razonamiento”.

Es más, si en cuanto a número de diagnósticos finales precisos fue buena, ninguno de esos modelos de IA logró generar un diagnóstico diferencial adecuado en más del 80% de los casos, recoge la investigación.

Por ello, aún queda camino por recorrer para que la IA sea un elemento fiable en la toma de decisiones clínicas de manera finalista. Hasta que llegue ese hipotético momento, la supervisión humana y por parte de los profesionales sanitarios seguirá siendo una pieza elemental dentro del proceso diagnóstico, de la seguridad clínica y la eficacia en los tratamientos.