Microsoft ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que intenta resolver uno de los problemas más delicados de la medicina automatizada: no limitarse a recibir todos los datos de un paciente de una sola vez, sino investigar un caso paso a paso, como lo haría un médico.
La herramienta, presentada en un estudio publicado este jueves en Science, utiliza un sistema coordinador que organiza distintos agentes especializados. El modelo recoge antecedentes, evalúa hallazgos del examen físico, decide qué pruebas solicitar, interpreta los resultados y modifica sus hipótesis a medida que aparece nueva información.
Más de 300 casos difíciles
Los investigadores probaron el sistema con más de 300 casos médicos inusuales y complejos. Según los resultados difundidos por Reuters, la herramienta logró una precisión superior al doble de la obtenida por médicos generales que podían consultar libros de texto e internet mientras investigaban los mismos casos.
El sistema también superó a los médicos en escenarios derivados de una importante base de datos de ingresos en salas de emergencia. Los investigadores aseguran además que las estrategias diagnósticas propuestas por la IA tuvieron un coste menor que las diseñadas por los participantes humanos.
No es todavía un médico automático
El avance no significa que la herramienta esté lista para sustituir a los profesionales. Los propios investigadores señalan que muchas evaluaciones tradicionales de inteligencia artificial médica se basan en preguntas de opción múltiple, una situación muy diferente de la práctica clínica real, donde la información llega de forma progresiva y cada decisión condiciona el siguiente paso.
Precisamente por eso el nuevo enfoque intenta reproducir el proceso secuencial de una consulta: decidir qué preguntar, qué examinar y qué prueba vale realmente la pena solicitar antes de emitir un diagnóstico.
La próxima prueba será en urgencias
Microsoft planea colaborar con el Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston para evaluar la capacidad del sistema de clasificar pacientes mientras esperan atención en un departamento de emergencias.
Será una prueba mucho más cercana al mundo real. Si el modelo mantiene allí la precisión observada en los experimentos, la inteligencia artificial médica podría avanzar desde los exámenes controlados hacia una función más activa en la toma de decisiones clínicas. Pero esa transición exigirá validación independiente, supervisión médica y garantías de seguridad antes de que una máquina pueda influir directamente en la atención de un paciente.
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