Recientes artículos publicados en la revista Nature abren un debate profundo sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA) en la medicina y su impacto en la labor clínica. Ambos trabajos, realizados por investigadores de Google DeepMind, muestran una evolución notable de los sistemas de IA aplicados a la medicina clínica. En uno, se presentan resultados de simulaciones realistas de consultas médicas; en el otro, se describe el proceso de entrenamiento y alineamiento que ha hecho posible estos avances.
El primer trabajo, titulado «Towards accurate differential diagnosis with large language models», revela cómo interfaces interactivas impulsadas por grandes modelos lingüísticos, como el Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), están ayudando y automatizando el diagnóstico diferencial de diversas dolencias. En el estudio, 20 médicos evaluaron 302 casos clínicos complejos, ya sea con la asistencia de motores de búsqueda y recursos médicos estándar; o con asistencia de AMIE además de esas herramientas. Lo sorprendente fue que AMIE, actuando de manera independiente, superó el rendimiento de los médicos que trabajaron sin ayuda. Al comparar los dos grupos de estudio asistidos, la puntuación de la calidad del diagnóstico diferencial fue mayor para los médicos asistidos por AMIE en comparación con los médicos sin su asistencia. Además, los diagnósticos diferenciales elaborados por médicos asistidos por AMIE fueron más completos, sugiriendo que esta herramienta puede potenciar la precisión y el razonamiento diagnóstico en casos complejos
El segundo artículo, «Towards conversational diagnostic artificial intelligence», presenta un entorno simulado de autoaprendizaje autónomo, que permite a AMIE ampliar su conocimiento en distintas enfermedades, especialidades y contextos. En este estudio de 159 casos clínicos de Canadá, el Reino Unido y la India, 20 médicos de atención primaria fueron comparados con AMIE y evaluaciones realizadas por médicos especialistas y pacientes-actores. Los resultados mostraron que AMIE alcanzó una mayor precisión diagnóstica en la mayoría de los aspectos evaluados, logrando simular conversaciones clínicas completas con pacientes virtuales y desarrollando habilidades tanto diagnósticas como conversacionales.
Lo más impactante de estos estudios no es solo que la IA mejore la capacidad diagnóstica del profesional, sino que, en algunos casos, logra mejores resultados trabajando sola que en colaboración con médicos humanos. Esto sugiere que la IA puede tomar decisiones diagnósticas más eficaces sin la interferencia de la intervención humana.
Estos hallazgos nos obligan a replantear las formas en que interactuamos con los sistemas de IA en la medicina clínica. Ya no se trata sólo de responder preguntas o detectar imágenes alteradas, sino de enfrentar casos clínicos abiertos, con dudas, matices y síntomas ambiguos, como ocurre en la práctica real. La inteligencia artificial comienza a demostrar que puede ser una aliada más eficiente, y quizás, en el futuro, una compañera que desafía y complementa la labor médica tradicional. Pero, ¿estaremos preparados para médicos no humanos?
