NOTA PREVIA DEL EDITOR: por su relevancia para la temática de este blog de la asociación de los profesionales de informática de la Consejería de Sanidad transcribimos casi íntegramente este artículo de varios profesionales de las TI de servicios de salud públicos publicado en el nº 158 de Febrero de 2024 de la Revista de la Sociedad Española de Informática de la Salud [SEIS] , número especial sobre la capacitación digital de los profesionales del sector de la salud.
'La inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud, va a suponer una auténtica revolución, teniendo el potencial de mejorar la sanidad en todos sus ámbitos, tanto en la atención clínica con herramientas de ayuda al profesional en el diagnóstico y tratamiento de distintas patologías
como en el ámbito de la investigación.
En la Comunidad de Madrid hemos desplegado
un proyecto piloto en el ámbito de la Atención
Primaria, fruto de un acuerdo de colaboración
entre la Consejería de Digitalización, Microsoft y
la Fundación 29, orientado a la aplicación de la
Inteligencia Artificial para la mejora de la asistencia sanitaria de los pacientes, ayudando a los
profesionales sanitarios en el ejercicio de su trabajo.
Pero, antes de entrar en materia, es necesario
que conozcáis el contexto en el que surge este
proyecto.
En su mayoría tienen origen genético (aproximadamente el 80%) y son complejas clínicamente en cuanto a su diagnóstico, manejo y tratamiento. Tienen, además, un importante impacto en la calidad de vida de los pacientes, enfrentándose a serios obstáculos en el día a día, como los dolo res crónicos, dificultades motoras, sensoriales o intelectuales, que causan discapacidades físicas, intelectuales, de visión o de audición, entre otras.
Actualmente el tiempo medio de diagnóstico oscila entre 4 y 10 años. Un diagnóstico precoz podría evitar un agravamiento en el 31% y disminuir el peregrinaje de los pacientes y sus familias para obtener un diagnóstico de confirmación. En esta prueba de concepto (PoC), el proceso comienza en la consulta de Atención Primaria. El profesional sanitario que sospecha que se encuentra ante un caso compatible con una enfermedad rara, puede acceder a la herramienta SERMAS-GPT desde la consulta.
Una vez que accede a la herramienta, antes de que puede realizar cualquier consulta, se avisa al profesional que el proyecto piloto “SermasGPT_Enfermedades raras” consiste en una herramienta experimental que emplea inteligencia artificial con GPT-4, de OpenAI y que en las entradas previas o búsquedas/consultas, y en la posible posterior redefinición de las mismas, nunca puede utilizar datos personales ni información confidencial, solo datos genéricos y anónimos.
También se informa previamente que esta herramienta no toma decisiones. Cualquier resultado debe ser siempre supervisado por el profesional.
SermasGPT es, por tanto, una herramienta web experimental que utiliza la inteligencia artificial generativa para sugerir diagnósticos potenciales de enfermedades raras a partir de los síntomas introducidos por el profesional. Se basa en GPT-4, un modelo avanzado de IA desarrollado por OpenAI.
El flujo de trabajo de SermasGPT es sencillo:
• El médico introduce una breve descripción clínica de los síntomas del paciente. Para proteger
la privacidad del paciente, esta descripción no
debe contener ningún dato personal identificable.
• SermasGPT procesa esta información de los síntomas utilizando el modelo GPT-4 para generar
una lista clasificada de posibles diagnósticos de
enfermedades raras que pueden coincidir con la
descripción, con el fin de que el profesional pueda hacer un diagnóstico diferencial.
• Para cada diagnóstico sugerido, el médico puede hacer clic para que se revelen los síntomas
más comunes de esa enfermedad, recibir más
información sobre la misma, conocer los posibles pasos para el diagnóstico y hacer un diagnóstico diferencial.
• El médico también puede pedir a SermasGPT
que proporcione un razonamiento clínico para
explicar la probabilidad de cada diagnóstico sugerido.
• Con esta información adicional sobre cada
diagnóstico potencial, el médico puede determinar si está justificada una evaluación adicional o la derivación a otro especialista.
El objetivo de SermasGPT es proporcionar ayuda
para la toma de decisiones clínicas y aumentar el
rango de diagnóstico incluyendo posibles enfermedades raras que los médicos pueden no reconocer inmediatamente basándose únicamente
en los síntomas. Sin embargo, no pretende sustituir el asesoramiento médico profesional ni confirmar un diagnóstico real.
A través de este proyecto se busca servir de ayuda al profesional de atención primaria cuando
sospeche que se encuentra ante un paciente con
síntomas clínicos compatibles con una enfermedad poco frecuente de forma que, introduciendo
los síntomas observados de forma totalmente
anonimizada, la herramienta devuelva un diagnóstico diferencial que pueda orientar al profesional para continuar el estudio en el ámbito
asistencial que proceda y llegar a un diagnóstico
de confirmación, inicio de un plan terapéutico y
seguimiento.
Debido a la baja prevalencia de estas enfermedades ha sido necesario desplegar el piloto en todos
los puntos asistenciales de Atención Primaria de
la Comunidad de Madrid (Centros de salud y consultorios locales).
Aunque aún es pronto para que podamos obtener
datos que aporten información concluyente, confiamos en que el uso de esta herramienta dentro
del proyecto SermasGPT, suponga una ayuda a
los profesionales y permita disminuir el tiempo
medio de diagnóstico de estas enfermedades.'
Fuente: Nuria Ruiz Hombrebueno, Directora General de Salud Digital de la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid,en las páginas 43 a 44 de la Revista I+S nº 158 de la Sociedad Española de Informática de la Salud
Resaltados en negrita cursiva y enlaces en el texto nuestros
- [28/09/2023] [Microsoft] El Servicio Madrileño de Salud, pionero en la aplicación de Inteligencia Artificial Generativa para la mejora del diagnóstico en pacientes con enfermedades raras.La aplicación web que, como proyecto piloto, será accesible desde los centros de Atención Primaria de la Comunidad de Madrid a finales de septiembre, se basa en el modelo de lenguaje de Inteligencia Artificial de OpenAI, GPT-4, sobre Azure OpenAI Service de Microsoft
- [18/03/2024] Especial de la Revista de la SEIS sobre Inteligencia Artificial Generativa
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