CHAT GPT: Un asistente médico de gran potencial, pero bajo observación

Alexandre Lebrun, exingeniero de Facebook, detectó desde el inicio el potencial de Chat GPT en el ámbito médico. “Los doctores pasan casi la mitad de su tiempo en tareas administrativas en vez de atender a sus pacientes”, señala el cofundador y CEO de Nabla, una emergente firma francesa de salud digital.

Tras tres años de desarrollo, el 14 de marzo lanzaron un asistente médico basado en GPT-3, el modelo de lenguaje creado por OpenAI y en el que Microsoft invirtió 10.000 millones de dólares. Denominada Nabla Copilot, esta herramienta facilita a los médicos la generación automática de un informe tras una consulta. Y próximamente, asegura el joven Shoot, redactará las cartas de derivación de pacientes a colegas y gestionará sus trámites con el Seguro Médico.

Solución para los desiertos médicos

Más allá del ahorro de tiempo para los profesionales, ¿qué tanto puede avanzar Chat GPT? “Varios actores han desarrollado soluciones basadas en IA capaces de interpretar radiografías, analizar síntomas, ofrecer diagnósticos o predecir complicaciones”, recuerda Thomas Gouritin, especialista en IA y director general de Asispo, un chatbot de seguimiento postoperatorio para cirujanos dentales. Pero, a diferencia de esas aplicaciones, Chat GPT, impulsado por cientos de miles de millones de datos, puede brindar respuestas precisas y coherentes a casi cualquier consulta de salud que hagan los usuarios.

Investigadores de la clínica virtual AnsibleHealth evaluaron su rendimiento en un examen médico. Como resultado, el robot casi aprueba. Lo suficiente para alimentar las ambiciones de OpenAI, que ve su IA como un médico para aquellos “que no pueden costearse el tratamiento”. La tendencia es tan prometedora que Google lanzó su chatbot médico, Med-PaLM, en enero. Y en Francia, estos robots se presentan como solución a los desiertos médicos o la saturación hospitalaria, aliviando a urgencias de consultas menores.

La carencia de datos cruciales

“Chat GPT representa un avance tecnológico significativo, pero debemos ser prudentes con su uso en la atención al paciente”, advierte Juliette Raffort-Lareyre, investigadora del Hospital Universitario de Niza, cuestionando la calidad de la información generada por un modelo entrenado previamente con datos “a veces poco fiables y poco transparentes”. Y para Thomas Gouritin, “el algoritmo carece de datos cruciales del paciente, como su edad o historial familiar, para contextualizar un diagnóstico”.

Esto podría llevar a recomendaciones inapropiadas o incluso peligrosas. Durante una prueba de su asistente médico, Nabla eliminó errores del GPT-3. En un caso, el software sugirió al paciente suicidarse tras unos minutos. “Erramos al pedirle que diagnosticara en lugar del médico”, reconoce Alexandre Lebrun.

Para Stéphanie Combes, directora del Health Data Hub, entidad pública encargada del acceso seguro a datos sanitarios, “además del reto de integrar esta herramienta en el sistema de salud, surgen preocupaciones sobre la confidencialidad y soberanía de los datos”. Aunque aún no están listos para reemplazar a los doctores, Microsoft y Google se posicionan fuertemente en este prometedor mercado.

Para las ilustraciones de este artículo (excluyendo fotos), Challenges usó el software Midjourney. Este programa, creado por una fundación independiente, genera imágenes a partir de frases o palabras clave. La redacción pudo haber optado por software gratuito, como Dall-E o Stable Diffusion, pero prefirió la creatividad y calidad de las imágenes de Midjourney, a pesar de que el software no equipara el talento de un ilustrador de prensa para crear resultados homogéneos y únicos, lo que requiere numerosas pruebas.

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