Redacción
La inteligencia artificial (IA) generativa cumplía en mayor medida con lo recomendado en las guías de práctica clínica para el abordaje de la esclerosis múltiple (EM) o el trastorno del espectro de la neuromielitis óptica (Tenmo) en comparación con los especialistas que atienden a los pacientes con estas patologías (80,5% frente a 66,5%). Así lo refleja los resultados del estudio ‘Large language models as clinical decision-support tools in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorders: A comparative study of ChatGPT-4o and neurologists’, que comparó las respuestas de ChatGPT-4o con las de 290 neurólogos de toda España ante 21 casos clínicos para determinar qué decisiones estaban más acorde con las guías de práctica clínica.
El objetivo primario del trabajo fue determinar en qué medida la toma de decisiones terapéuticas se ajustaba a lo que recomiendan las guías clínicas. Se consideraba correcta una respuesta cuando se intensificaba el tratamiento si la enfermedad estaba activa, porque se producían recaídas clínicas; porque había actividad radiológica en la resonancia magnética; o porque existía una elevación de los niveles de neurofilamentos de cadena ligera en sangre. Los objetivos secundarios incluyeron la prevalencia de la inercia terapéutica (IT) y la identificación de factores predictivos.
Publicado en la revista Multiple Sclerosis Journal Experimental, Translational and Clinical y promovido por Roche en colaboración con diversos profesionales sanitarios y con la Sociedad Española de Neurología (SEN), el estudio demuestra que esta correlación es relevante, dado que el mejor tratamiento posible de cualquier enfermedad es el que recomienda para cada caso las guías de práctica clínica, que se van actualizando a medida que se incorporan nuevos avances y evidencias.
El estudio analizó la toma de decisiones terapéuticas de la IA y la prevalencia de la inercia terapéutica
La inercia terapéutica
Por otro lado, el trabajo también evaluó la prevalencia de inercia terapéutica (IT), entendida ésta como la ausencia de un inicio o intensificación del tratamiento cuando la evidencia lo aconseja, a través de casos clínicos hipotéticos de pacientes generados por el equipo investigador. La inercia terapéutica se produce debido a sesgos cognitivos humanos como la baja tolerancia a la incertidumbre, la aversión al riesgo y la ambigüedad o la falta de estrategias de apoyo a decisiones. Representa un hándicap a la hora de poder ofrecer el mejor tratamiento posible, que, en ocasiones, supone iniciarlo y, en otras, cambiarlo o intensificar el que ya se está administrando.
Uno de los autores del estudio, el Dr. Gustavo Saposnik, neurólogo del Hospital St. Michael’s, Universidad de Toronto y especialista en la neurociencia de la toma de decisiones, asegura que la IT conlleva dejar al paciente expuesto a tener más posibilidades de recaída y, por tanto, a un mayor riesgo de discapacidad. “Sabemos, por estudios realizados en países latinoamericanos y europeos, incluido España, que la inercia terapéutica es muy frecuente. Como médicos debemos ser conscientes de que afecta a un 70%-90% de los profesionales. Con la IA podemos mejorar la situación porque hemos observado que, gracias a su uso, se evitaría que de cada siete decisiones adoptadas una de ellas no caiga en la inercia terapéutica”.
Las conclusiones del estudio manifiestan que la IA debe utilizarse como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas, las cuales deben estar supervisadas por el especialista
A pesar de los buenos resultados que ha obtenido la IA, los autores coinciden en subrayar que el uso ético y responsable de esta tecnología requiere siempre la supervisión del neurólogo de todas las recomendaciones generadas por IA. “No podemos olvidarnos nunca que estamos ante un recurso complementario diseñado para mejorar, y no para sustituir, el juicio clínico del profesional como responsable del tratamiento”, apunta el Dr. Jorge Mauriño, responsable médico del área de Neurociencias de Roche. Asimismo, concluye que “la IA puede ayudar eficazmente en la toma de decisiones, reflejando menos inercia terapéutica y, por tanto, una adherencia claramente superior a las recomendaciones basadas en la evidencia, especialmente cuando se le proporciona contexto clínico mediante la técnica de generación aumentada por recuperación (RAG)”.
Según el investigador del Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (Idibaps) y de la Universitat Autònoma de Barcelona, el Dr. Aleix Solanes, “gracias a la técnica RAG conseguimos que el modelo fundamentara sus recomendaciones en las guías clínicas más recientes y, mediante múltiples evaluaciones de cada caso, demostramos la consistencia y reproducibilidad de sus decisiones. Esto nos permitió valorar con mayor rigor el potencial de la IA como herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas”. Por su parte, el Dr. Javier Riancho, neurólogo del Hospital General Sierrallana e investigador del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (Idival), y otro de los autores del estudio, destacó que el modelo de IA utilizado demostró una menor tendencia a retrasar cambios de tratamiento necesarios.
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