Una reciente investigación encabezada por la Universidad de Cambridge reveló que la Inteligencia Artificial (IA), específicamente el modelo GPT-4, ha demostrado superar a los médicos no especialistas en la evaluación de problemas oculares y ofrecimiento de consejos pertinentes. Este hallazgo sugiere que las habilidades de razonamiento y conocimiento clínico de GPT-4 alcanzan el nivel de los oftalmólogos especializados. Esto marcó un hito en la integración de la IA en el sector de la salud.
Evaluación precisa: GPT-4 frente a los profesionales de la Salud
El estudio implicó comparar las competencias de GPT-4 con médicos en distintas etapas de su formación profesional. Además incluyó desde jóvenes médicos generalistas con conocimientos básicos de oftalmología hasta expertos en la materia.
Se presentaron a estos profesionales 87 escenarios de pacientes con problemas oculares, donde debían diagnosticar o sugerir un tratamiento de entre cuatro posibles opciones. Los resultados fueron reveladores: GPT-4 no solo superó a los médicos no especializados, sino que también obtuvo puntuaciones comparables a las de oftalmólogos en formación y expertos. Sin embargo fueron debajo de los médicos más brillantes.
El futuro de la oftalmología
Estos hallazgos apuntan a un futuro prometedor para la aplicación de modelos de lenguaje avanzados en la medicina, especialmente en áreas donde el acceso a especialistas es limitado. No obstante, los investigadores enfatizan que el propósito de la IA no es reemplazar a los profesionales de la salud, sino complementar y mejorar la atención médica dentro del flujo de trabajo clínico.
La IA podría ser particularmente útil en la clasificación de pacientes con problemas oculares al ayudar a determinar cuáles casos requieren atención especializada inmediata, cuáles pueden ser manejados por médicos generales, y cuáles no necesitan tratamiento urgente. El Dr. Arun Thirunavukarasu, autor principal del estudio, sugiere que el uso de IA en la clasificación de pacientes podría seguir algoritmos ya establecidos para facilitar la toma de decisiones clínicas. También dijo que se podría usar incluso en ausencia de consejos inmediatos de un oftalmólogo.
Además el doctor Thirunavukarasu dijo: “Podríamos implementar IA para clasificar a los pacientes con problemas oculares y decidir qué casos son emergencias”.
El estudio reveló que modelos como GPT-4 podrían proveer asesoramiento valioso a médicos generales enfrentados a la creciente demanda de servicios oftalmológicos y los prolongados tiempos de espera que hay para atención especializada.
El papel complementario de la IA en la atención médica
Este avance supone un gran aporte a la medicina, especialmente en contextos donde los recursos son escasos o donde se busca optimizar los flujos de trabajo clínicos.
Los modelos de lenguaje grandes, como GPT-4 y GPT-3.5, se desarrollan mediante el entrenamiento en vastos conjuntos de datos que abarcan cientos de miles de millones de palabras procedentes de artículos, libros y diversos contenidos de Internet. Estas plataformas representan solo una parte del espectro de tecnología de inteligencia artificial en evolución, junto a otros modelos de lenguajes grandes ampliamente reconocidos y utilizados en diversas aplicaciones, tales como PaLM 2 (Google) y LLaMA 2 (Meta ex Facebook).
El estudio también utilizó GPT-3.5, PaLM2 y LLaMA con el mismo conjunto de preguntas que le dió a GPT-4. Si embargo GPT-4 dio respuestas más precisas que todos los demás.
Aunque GPT-4 mostró un desempeño notoriamente superior incluso comparado con otros modelos de IA en la evaluación de problemas oculares, es importante recalcar que la decisión de integrar sistemas informáticos en la atención al paciente debe ser una elección individual, como resalta el Dr. Thirunavukarasu. La prioridad sigue siendo capacitar a los pacientes para tomar decisiones informadas sobre su salud para mantener a los médicos en el centro de la atención médica.
El rápido avance en el campo de la IA y los modelos de lenguaje promete transformaciones significativas en la práctica médica. A medida que surgen modelos más avanzados, la posibilidad de que la IA alcance e incluso supere el nivel de expertise de especialistas en áreas específicas se vuelve cada vez más tangible. Esto abre nuevas opciones para mejorar la calidad y accesibilidad de la atención médica para todos.
