Aspectos clave
- Cardiólogos generales lograron evaluaciones clínicas más precisas al usar la IA AMIE de Google.
- Las evaluaciones asistidas por inteligencia artificial fueron preferidas por especialistas en todos los criterios analizados.
- La tecnología ayudó a reducir omisiones diagnósticas en enfermedades cardíacas genéticas poco frecuentes.
Un estudio clínico aleatorizado publicado en Nature Medicine reveló que los cardiólogos generales mejoran de forma significativa la calidad de sus decisiones clínicas cuando cuentan con el apoyo de una inteligencia artificial desarrollada por Google.
La investigación evaluó el sistema AMIE, sigla de Articulate Medical Intelligence Explorer, diseñado para asistir en la toma de decisiones médicas complejas.
El trabajo se realizó en colaboración con el Stanford Center for Inherited Cardiovascular Disease y se centró en pacientes con sospecha de cardiomiopatías genéticas, trastornos asociados a un mayor riesgo de muerte cardíaca súbita, especialmente en adultos jóvenes.
Cómo la inteligencia artificial influyó en las decisiones clínicas
Durante el estudio, cardiólogos subespecialistas evaluaron informes clínicos sin saber si habían sido elaborados solo por médicos o con el apoyo de la IA. De forma consistente, las evaluaciones asistidas por AMIE fueron consideradas superiores en todos los dominios analizados.
El acceso a la inteligencia artificial mejoró la calidad global de las respuestas médicas en el 63,7% de los casos, mientras que solo en el 3,4% se observó un empeoramiento. Las mejoras más relevantes se dieron en las recomendaciones de manejo clínico, la solicitud de estudios diagnósticos adicionales y la interpretación de pruebas genéticas.
Capacidades complementarias entre médicos y sistemas de IA
Los investigadores señalaron que médicos e inteligencia artificial mostraron fortalezas diferentes y complementarias. Las respuestas generadas por AMIE fueron más detalladas y contemplaron un abanico más amplio de diagnósticos posibles. En cambio, los cardiólogos generales tendieron a ser más concisos y específicos.
Un hallazgo clave fue el patrón de errores clínicos. El 92% de los errores significativos cometidos por los médicos se debieron a omisiones, como no considerar diagnósticos relevantes o no recomendar pruebas de seguimiento. En el caso de la IA, los errores se asociaron con mayor frecuencia a la sugerencia de cuidados potencialmente innecesarios.
Un avance frente al subdiagnóstico en cardiología
Los resultados abordan un problema crítico en el sistema de salud. La cardiomiopatía hipertrófica, una de las principales causas de muerte cardíaca súbita en adultos jóvenes, sigue sin diagnosticarse en más del 60% de los pacientes en Estados Unidos. Además, más de la mitad de los estados carecen de centros especializados en este tipo de enfermedades.
Según los autores del estudio, la falta de expertos en patologías cardiovasculares raras y complejas refuerza el valor de herramientas basadas en inteligencia artificial como apoyo a la práctica clínica.
Limitaciones del estudio y próximos pasos
Los investigadores advierten que los resultados deben interpretarse con cautela. El análisis se basó en informes clínicos textuales y no incluyó imágenes médicas, exámenes físicos ni interacciones directas con los pacientes.
Como siguiente etapa, Google anunció una colaboración con el Beth Israel Deaconess Medical Center para realizar una validación prospectiva del sistema AMIE en entornos clínicos reales, donde la IA recopilará información previa a las consultas bajo supervisión médica.
