La inteligencia artificial aún no iguala a los humanos en la medicina
INVESTIGACIÓN. Así lo reveló un nuevo estudio de la Escuela de Medicina de Harvard que dice que el rendimiento de los doctores es aún superior.
Todo parece indicar que en materia de salud, la tecnología no ha logrado superar las capacidades humanas. Todavía. Así lo asegura un nuevo estudio realizado por la Escuela de Medicina de Harvard dado a conocer ayer, que indica que los programas de inteligencia artificial diseñados para detectar y diagnosticar enfermedades aún no son capaces de igualar, y mucho menos superar, a los humanos en el campo de la medicina.
Los hallazgos, publicados ayer en la revista especializada Archives of Internal Medicine, muestran que el rendimiento de los doctores es muy superior al de las máquinas, y que los primeros hacen un diagnóstico correcto en más del doble de ocasiones que 23 aplicaciones tecnológicas que son usadas habitualmente para chequeos de salud.
Los errores del diagnóstico responden a una falta de reconocimiento de una enfermedad o a una demora mayor que la de los humanos en la detección de la misma.
Amplio uso
Durante las dos últimas décadas, listas de control basadas en computadores y otras aplicaciones digitales de seguridad se han utilizado cada vez más para reducir los errores de medicación o simplificar los protocolos de prevención de infecciones.
Últimamente, los expertos se han preguntado si los computadores también pueden ayudar a mejorar los diagnósticos clínicos y reducir los errores de diagnóstico.
Cada año, cientos de millones de personas usan programas de Internet o aplicaciones para comprobar sus síntomas o realizar auto-diagnósticos.
Comparación
En el estudio, se pidió a 234 doctores de medicina interna que evaluaran 45 casos clínicos, con la intervención tanto de condiciones comunes como no comunes con diferentes grados de severidad.
Para cada escenario, los médicos tenían que identificar el diagnóstico más probable junto con dos posibles diagnósticos adicionales.
Cada cuadro clínico fue resuelto por al menos 20 médicos.
Tras las pruebas los expertos pudieron observar que los médicos superaron a las aplicaciones al detectar los síntomas con un primer diagnóstico correcto en el 72 % de las ocasiones, cifra considerablemente superior en comparación con el 34 % que lograron las plataformas digitales.
En tanto, el 84 % de los médicos hizo un diagnóstico que resultó ser correcto en sus tres primeras opciones, en comparación con el 51 % para los verificadores de síntomas digitales.
Mayor precisión
La diferencia entre el médico y el rendimiento de las máquinas fue más marcada en las situaciones más severas y menos comunes, mientras que el margen fue más estrecho con las enfermedades menos graves y más comunes.
"Mientras que los programas de computador son claramente inferiores a los médicos en cuanto a la exactitud del diagnóstico, será fundamental estudiar las futuras generaciones de programas informáticos que pueden ser más exactos", dijo el investigador principal, Ateev Mehrotra, sin descartar así que se pueda contar a futuro con una mayor precisión de las máquinas.
A pesar de superar a las máquinas, los médicos aun así cometen errores en alrededor del 15 % de los casos, por lo que los investigadores dicen que el desarrollo de algoritmos basados en computadores para ser utilizados en la toma de decisiones humana pueden ayudar a reducir los errores de diagnóstico.
El diagnóstico clínico es actualmente más un arte que una ciencia, pero hay una gran promesa por parte de la tecnología para ayudar a aumentar los diagnósticos clínicos -dijo Mehrotra-. Esa es la verdadera propuesta de valor de estas herramientas".
Caso de éxito
A pesara que los humanos siguen siendo más precisos que la inteligencia artificial, médicos japoneses usaron por primera vez este año esta tecnología para detectar un tipo de leucemia poco común, lo que permitió salvar la vida de una paciente que no había sido diagnosticada con métodos convencionales. El sistema Watson de IBM y otras empresas, concluyó que la paciente padecía una variedad especial de leucemia tras cotejar su información genética con 20 millones de estudios clínicos oncológicos.
médicos participaron de este estudio, a los que se les pidió que evaluaran 45 casos clínicos de distinta complejidad. 234
de los diagnósticos de los humanos fueron correctos, versus el 34% de las aplicaciones tecnológicas con IA. 72%
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