Usar IA para interpretar analíticas y diagnósticos médicos

La inteligencia artificial está transformando la manera en que los pacientes entienden sus propios resultados médicos. Joanna Stern, periodista tecnológica con más de una década en el Wall Street Journal, pasó un año completo integrando herramientas de IA en cada área de su vida, incluida la salud. En una conversación con el Dr. Eric Topol, médico e investigador especializado en tecnología médica, Stern comparte experiencias concretas con analíticas, mamografías, ecografías mamarias y odontología, mientras Topol aporta el contexto clínico necesario para entender qué está cambiando realmente.

Analíticas de sangre: del buzón de voz al podcast generado por IA

Todo comenzó cuando Stern recibió sus resultados de analítica con una anotación preocupante: el colesterol LDL estaba elevado. La comunicación del médico fue un buzón de voz de 30 segundos dictado por una enfermera: "Evita las grasas, haz más ejercicio." Sin más detalles ni explicaciones.

En lugar de conformarse, Stern subió el PDF de sus resultados a Google NotebookLM, una herramienta gratuita que permite cargar documentos y obtener resúmenes, preguntas de repaso o incluso un podcast generado automáticamente con dos voces de IA. El sistema le explicó qué significaba el LDL elevado, aunque los consejos finales replicaron casi exactamente lo que ya le había dicho la enfermera.

La experiencia ilustra un punto que el Dr. Topol subraya con énfasis: muchos pacientes ya recurren a chatbots para interpretar sus analíticas porque los médicos raramente tienen tiempo de revisarlas en profundidad. Usar IA para comprender los resultados antes de la cita médica es una práctica cada vez más extendida y válida, siempre que no sustituya la supervisión clínica.

IA en mamografía y ecografía de mama: un estándar que se está imponiendo

Stern tiene historial familiar de cáncer de mama y tejido mamario muy denso, lo que dificulta la lectura de las imágenes. En el capítulo más relevante para la salud preventiva femenina del libro, describe su experiencia con dos herramientas de IA durante su mamografía anual y su ecografía:

• ScreenPoint (algoritmo Transpera): validado en un estudio sueco con más de 100.000 mujeres. Detectó casi un 30% más de cánceres de mama que la revisión convencional sin IA.
• KIOS: herramienta de IA para ecografía mamaria. Identificó tres zonas sospechosas que la radióloga revisó en detalle comparándolas con estudios de seis meses antes.

La radióloga, la Dra. Lori Margoles del Mount Sinai, no delegó su criterio en la IA; la usó como segunda opinión visual. Descartó dos de las tres zonas marcadas al no observar cambios respecto a la ecografía anterior. La tercera, de aparición nueva, motivó una RM de mama adicional.

El Dr. Topol señala que ambas herramientas tienen aprobación de la FDA y que algunas redes de radiología en el país ya las ofrecen, aunque en ciertos centros implican un coste adicional de hasta 40 dólares. En el Mount Sinai, el servicio es gratuito.

IA en odontología: segunda opinión antes de aceptar un tratamiento costoso

Uno de los capítulos más prácticos del libro trata sobre la odontología. Stern investigó cómo herramientas de IA como Pearl, Overjet y Rydia se están integrando en los sistemas de diagnóstico dental, y advierte sobre el riesgo de sobrediagnóstico. El propio Dr. Topol admitió haber sido víctima de esto: le realizaron una limpieza profunda en dos cuadrantes que resultó innecesaria.

La recomendación es clara: si un dentista propone un tratamiento costoso o extenso, pedir una segunda opinión o buscar un centro que utilice herramientas de diagnóstico asistido por IA puede evitar procedimientos innecesarios y un gasto injustificado.

ChatGPT para interpretar informes médicos complejos

Cuando Stern recibió los resultados de su RM de mama indicando que necesitaba dos biopsias, la ansiedad fue inmediata. Subió el informe a ChatGPT, después de eliminar cualquier dato identificativo, y obtuvo una explicación comprensible de un documento técnico que incluso su ginecóloga no había entendido del todo.

Esta es quizás la aplicación más directa de los grandes modelos de lenguaje en salud: transformar textos médicos complejos en información comprensible para el paciente, sin reemplazar la consulta médica. Stern le otorgó la puntuación más alta en su evaluación de IA para salud: 10 sobre 10.

Tres reglas para evaluar cualquier herramienta de IA en salud

El Dr. Topol propone tres criterios para valorar cualquier herramienta de IA aplicada a la salud:

1. Pruébala de forma rigurosa: no aceptes los resultados sin verificarlos.
2. Compara con el estándar humano: ¿es mejor, igual o peor que el especialista?
3. Evalúa el coste: tanto económico como computacional y energético.

Conclusión

La IA no va a reemplazar al médico, pero ya está cambiando la experiencia del paciente. Subir una analítica a NotebookLM, pedir a ChatGPT que explique un informe médico complejo o elegir un centro de mamografía que use algoritmos validados son decisiones concretas y accesibles. El mayor riesgo no es usar estas herramientas, sino hacerlo sin sentido crítico o en sustitución de la atención médica.