Resumen clínico
Los LLM avanzados ahora pueden proporcionar segundas opiniones diagnósticas y de manejo de alta calidad, especialmente al inicio de la atención cuando la información es limitada, pero deben verse como complementos en espera de validación prospectiva.
El error diagnóstico sigue siendo una fuente importante de daño para los pacientes; herramientas que mejoren el razonamiento clínico temprano podrían impactar significativamente los resultados, la eficiencia y el acceso a la atención.
Un nuevo estudio en Science encuentra que un modelo de lenguaje grande avanzado (OpenAI o1) superó de manera consistente a los médicos en una serie de tareas desafiantes de razonamiento diagnóstico, incluyendo casos del departamento de emergencia del mundo real, lo que plantea la posibilidad de que la IA pueda aumentar significativamente la toma de decisiones clínicas.
En 143 casos de conferencias clinicopatológicas de NEJM, el modelo incluyó el diagnóstico correcto en su diferencial el 78.3% de las veces y lo listó primero en el 52% de los casos; la precisión aumentó al 97.9% cuando se incluyeron diagnósticos cercanos.
En la selección de pruebas diagnósticas, los clínicos juzgaron la recomendación del modelo como
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