¿Cómo cambiará la IA la medicina?

Es comprensible que los médicos se hayan mostrado escépticos ante las afirmaciones de que la inteligencia artificial transformará la medicina. Recuerde las afirmaciones engañosas de que los radiólogos pronto podrían quedar obsoletos, los años de molestas ventanas emergentes automatizadas en los registros de salud electrónicos y la implementación del casi inútil Watson de IBM. Pero el desarrollo de nuevos modelos de lenguaje grande en realidad puede estar a la altura de las expectativas. GPT-4, el modelo de este tipo más reciente, más grande y más capaz desarrollado por OpenAI, supera muchos exámenes AP y aprueba varios exámenes de certificación profesional, incluso pruebas para sommeliers, sin haber sido capacitado para ninguno de ellos.

En medicina, en una serie de exámenes que los aspirantes a médicos deben aprobar para obtener una licencia médica, GPT-4 pasa cómodamente con un puntaje correcto del 83 por ciento. (La puntuación mínima para aprobar es aproximadamente igual al 60 por ciento). También logra resultados impresionantes en un recurso de la junta diseñado para preparar a los médicos para el examen de la Junta Estadounidense de Medicina Interna. En comparación con las respuestas de los médicos a 195 preguntas de pacientes, un equipo de profesionales de la salud ciegos calificó las respuestas de GPT-4 con mayor empatía, aunque no se evaluó la precisión.

Ningún estado ha otorgado aún a GPT-4 una licencia para practicar la medicina de forma independiente, pero la herramienta parece estar lista para cambiar la práctica de la medicina de muchas maneras. Sin embargo, dada la tendencia de este modelo en particular a «alucinar» con información incorrecta, así como su conocimiento desactualizado y la precaución emitida por su creador, un médico humano probablemente tendría que supervisar su uso: llamarlo «doctor en -el lazo.» Aún así, GPT-4 está listo para optimizar la medicina. Proporcionar a la herramienta suficiente contexto, instrucciones explícitas y detalladas (o «indicaciones») y, finalmente, cierto grado de acceso a Internet probablemente mejorará su rendimiento en relación con la línea de base ya impresionante.

Considere primero algunos usos ocultos. Es probable que GPT-4 acelere los flujos de trabajo administrativos al automatizar la finalización de formularios de autorización previa para medicamentos y cartas de apelación a las compañías de seguros que niegan la atención. Para los sistemas de atención médica, permitirá una mayor comprensión de los registros médicos opacos: como el empresario de tecnología de la salud Will Manidis lo ponelos modelos de IA harán que los «datos sean computables» al traducir los registros desordenados de los pacientes a formatos más utilizables.

Para los médicos abrumados con los mensajes de los pacientes, la redacción de respuestas automatizadas, junto con resúmenes útiles, será una adición bienvenida. Ya está en marcha un proyecto piloto en varias instituciones de atención de la salud. Mientras tanto, un hipotético «escriba digital» combinaría la tecnología de transcripción de voz con GPT-4 para escuchar las visitas del paciente al médico y automatizar la generación de notas; Luego, las notas podrían examinarse automáticamente en busca de posibles códigos de facturación, lo que generaría una generación de ingresos óptima, una bendición para los médicos, aunque probablemente no sea bienvenida por los pagadores como las compañías de seguros y Medicare.

Para los pacientes que luchan por entender terminología complicada o que no dominan el inglés, será útil la capacidad de traducir notas médicas en formatos digeribles en una variedad de idiomas. Con el tiempo, los pacientes y los médicos podrían hacer preguntas sobre sus registros médicos y obtener respuestas contextualizadas, como lo está haciendo la empresa de tecnología financiera Stripe con su documentación para desarrolladores.

Quedan algunas incertidumbres. ¿Qué efecto tendrá la reducción de algunos costos de transacción del cuidado de la salud en los costos generales del sistema? Como escribe el analista de políticas Samuel Hammond en una publicación de blog reciente: «Pronosticar el impacto a corto plazo de la IA requiere una teoría de qué costos de transacción disminuirán y qué otros costos de transacción aumentarán». Un mecanismo para limitar los costos en el cuidado de la salud ha sido la “administración de la utilización”: proteger el suministro de medicamentos, cirugías y pruebas costosos ocultándolos detrás del papeleo bizantino de las compañías de seguros, especialmente para los planes de seguro Medicare Advantage. Visto de esta manera, los altos costos de transacción pueden ser una ventaja desde la perspectiva del sistema: los pacientes que realmente necesitan tratamientos costosos eventualmente pueden obtenerlos, pero primero se probarán alternativas más baratas, lo que mantendrá los costos bajos en general. Pero en la práctica, esto puede ser una prueba inmensamente frustrante. Ocasionalmente, surgen historias de terror sobre la denegación de un tratamiento muy necesario, lo que genera demoras.

¿Qué sucede cuando el costo de escribir autorizaciones previas perfectamente formateadas y apelar cualquier denegación de seguro posterior se reduce a casi cero? Es probable que los efectos de primer orden ahorren costos. El tiempo del personal dedicado al papeleo exigido por el seguro se reducirá sustancialmente, lo que liberará tiempo para otros trabajos y mejorará la experiencia del paciente. Pero adivinar los efectos de segundo orden requiere algo de contexto. Aproximadamente el 94 por ciento de las autorizaciones previas presentadas son aprobadas. De los que se niegan, solo el 11 por ciento se apela posteriormente, y de esos, alrededor del 80 por ciento resultan en una autorización parcial o total. El impacto neto probablemente será un aumento modesto en la proporción de autorizaciones previas aprobadas en la ronda inicial, y un gran aumento en el número que se apela y autoriza posteriormente. Las compañías de seguros también pueden usar sistemas como GPT-4 para auditar autorizaciones previas, en lugar de los toscos sistemas automatizados que algunos usan ahora.

Las capacidades de AI solo mejorarán. GPT-4 funciona bien incluso antes de cualquier capacitación específica de tareas o acceso en tiempo real a bases de datos médicas existentes o varias pautas profesionales. A medida que se desarrollan nuevos modelos comerciales y regulaciones con GPT-4 y sus sucesores en mente, son posibles cambios mucho mayores en el cuidado de la salud.

Foto de Jakub Porzycki/NurPhoto vía Getty Images