La IA generativa, que puede crear y analizar imágenes, texto, audio, videos y más, está ingresando cada vez más en el campo de la salud, impulsada tanto por las grandes empresas tecnológicas como por las nuevas empresas emergentes.
Google Cloud, la división de servicios y productos en la nube de Google, está colaborando con Highmark Health, una compañía de atención médica sin fines de lucro con sede en Pittsburgh, en herramientas de IA generativa diseñadas para personalizar la experiencia de admisión de pacientes. La división AWS de Amazon dice que está trabajando con clientes no identificados en una forma de utilizar la IA generativa para analizar bases de datos médicas en busca de «determinantes sociales de la salud». Y Microsoft Azure está ayudando a construir un sistema de IA generativa para Providence, la red de atención médica sin fines de lucro, para triar automáticamente mensajes enviados por pacientes a los proveedores de atención.
Entre las prominents startups de IA generativa en el campo de la salud se encuentran Ambience Healthcare, que está desarrollando una aplicación de IA generativa para médicos; Nabla, un asistente de IA ambiental para profesionales; y Abridge, que crea herramientas de análisis para documentación médica.
Sin embargo, tanto los profesionales como los pacientes están divididos en cuanto a si la IA generativa enfocada en la salud está lista para ser utilizada de manera generalizada.
La IA generativa en la atención médica puede no ser lo que la gente desea. En una encuesta reciente de Deloitte, solo alrededor de la mitad (53%) de los consumidores de EE. UU. dijeron que creían que la IA generativa podría mejorar la atención médica, por ejemplo, al hacerla más accesible o reducir los tiempos de espera para citas. Menos de la mitad dijo que esperaban que la IA generativa hiciera que la atención médica fuera más asequible.
Andrés Borkowski, director de IA del VA Sunshine Healthcare Network, el sistema de salud más grande del Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU., no piensa que el escepticismo sea infundado. Borkowski advirtió que el despliegue de la IA generativa podría ser prematuro debido a sus «significativas» limitaciones y las preocupaciones sobre su eficacia.
Varios estudios sugieren que hay mérito en esos puntos. En un artículo de la revista JAMA Pediatrics, se descubrió que el chatbot de IA generativa de OpenAI, ChatGPT, que algunas organizaciones de atención médica han puesto a prueba en casos de uso limitado, cometió errores al diagnosticar enfermedades pediátricas el 83% del tiempo.
Hoy en día, la IA generativa también enfrenta dificultades con tareas administrativas médicas que forman parte del flujo de trabajo diario de los médicos. En la evaluación MedAlign para medir qué tan bien puede funcionar la IA generativa en tareas como resumir expedientes de salud de pacientes y buscar en notas, GPT-4 falló en el 35% de los casos.
A pesar de que algunos expertos argumentan que la IA generativa está mejorando en este sentido. En un estudio de Microsoft publicado a finales de 2023, los investigadores dijeron que lograron un 90,2% de precisión en cuatro pruebas médicas desafiantes utilizando GPT-4.
Mientras la IA generativa muestra promesas en áreas específicas de la medicina, expertos como Borkowski señalan los obstáculos técnicos y de cumplimiento que deben superarse antes de que la IA generativa pueda ser útil y confiable como una herramienta de atención médica asistida en general.
