La interacción médico-paciente es fundamental para una atención eficaz, donde la historia clínica permite diagnósticos precisos, gestión adecuada y confianza. La inteligencia artificial (IA) en el diálogo diagnóstico podría mejorar la accesibilidad y calidad de la atención. Sin embargo, simular la experiencia clínica es desafiante.

El investigador Tao Tu, de Google Research (EE. UU.), presenta AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), un sistema de IA basado en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) optimizado para el diálogo diagnóstico médico. AMIE usa un entorno simulado con retroalimentación automatizada para aprender en diversas condiciones y especialidades. Se diseñó un marco para evaluar el desempeño en la toma de historial clínico, precisión diagnóstica, gestión, comunicación y empatía.

Se llevó a cabo un estudio aleatorizado y doble ciego que comparó el uso de AMIE con la consulta realizada por médicos de atención primaria en simulaciones con actores-pacientes validados. En total, se analizaron 159 escenarios de casos clínicos procedentes de Canadá, Reino Unido e India, en los cuales participaron 20 especialistas, y las evaluaciones fueron realizadas tanto por los profesionales como por los actores-pacientes.

AMIE mostró una mayor precisión diagnóstica y un rendimiento superior en 30 de los 32 aspectos evaluados por especialistas, y en 25 de los 26 aspectos valorados por pacientes simulados. Estas diferencias fueron estadísticamente significativas (p<0,05). Por ejemplo, en escenarios con resultados positivos para enfermedades, AMIE alcanzó una precisión diagnóstica mejor que la de los médicos de atención primaria (p<0,05).

Aunque en la recopilación de información se presentaron similitudes, AMIE destacó en la interpretación diagnóstica. Además, la calidad de la interacción conversacional de AMIE fue valorada positivamente en comparación con los profesionales, con diferencias significativas en la mayoría de los aspectos analizados (p<0,05).

El sistema AMIE constituye un avance importante en el desarrollo de la IA diagnóstica conversacional, aunque es necesario interpretar sus resultados con precaución. Aún se requiere realizar más investigaciones antes de su aplicación práctica. Los autores concluyen que, de tener éxito, sistemas de IA como AMIE podrían mejorar la salud a escala mundial.