Damien Gruson, Bernard Gouget, Woochang Lee, Ronda Greaves, Yan Liu , Sven Ebert He Sarina Yang, Swarup Shah. De la automatización a la inteligencia artificial con agentes en medicina de laboratorio: una opinión de la División de Tecnologías Emergentes de la IFCC. Clin Chem Lab Med.2025; 64(5): 985-988. Departamento de Bioquímica Clínica, Cliniques Universitaires St-Lux, Bruselas, Bélgica y Université Catholique de Louvain, Bruselas, Bélgica y otras Instituciones.
N.del E.: Algunas consideraciones sobre el titulo de esta presentación (Chat Claude 5.0)
Significado y funciones de "Agente de inteligencia artificil: Se refiere a sistemas de IA capaces de actuar de forma autónoma para cumplir objetivos, en lugar de solo responder a una consulta puntual. A diferencia de la IA tradicional basada en prompts, un sistema agéntico puede descomponer una meta compleja en subtareas, planificar los pasos necesarios, utilizar herramientas externas (como buscadores, código o bases de datos), tomar decisiones según los resultados obtenidos y corregir su curso de acción sin intervención humana constante. Mantiene además memoria o contexto a lo largo de todo el proceso, lo que le permite ejecutar tareas extendidas de principio a fin."
Introducción
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido rápidamente en un pilar fundamental de la investigación y la práctica sanitaria. En e laboratorio de medicina, las aplicaciones del aprendizaje automático y los grandes modelos lingüísticos (MLL) ya han demostrado su potencial en diagnóstico, apoyo a la toma de decisiones clínicas y optimización de flujos de trabajo. Si bien estos sistemas de IA pueden generar información y recomendaciones valiosas, aún dependen de usuarios humanos para interpretar e implementar sus resultados.
La IA con agentes representa un cambio fundamental en este paradigma. A diferencia de los modelos tradicionales que se limitan a la predicción, los sistemas con agentes pueden razonar, planificar y actuar de forma autónoma a lo largo de múltiples etapas de un proceso. Los gemelos digitales complementan esta evolución al crear réplicas virtuales dinámicas y actualizadas continuamente de sistemas de laboratorio o trayectorias de pacientes, lo que reduce la brecha entre la simulación y la práctica del mundo real.
Al combinar la descomposición de tareas, la toma de decisiones y la orquestación de diversas herramientas digitales, la IA con agentes funciona menos como un asistente pasivo y más como un «colega digital» . Este marco emergente amplía las capacidades de la IA tradicional al integrar el razonamiento en cadena, la investigación profunda, la orquestación de herramientas multimodales y la ejecución autónoma.
En el contexto del laboratorio, esta evolución es particularmente transformadora. La IA con capacidad de agencia tiene el potencial de ir más allá de la automatización estática y la generación de informes de datos, permitiendo que los laboratorios operen como ecosistemas adaptativos que brindan valor continuo y orientado a resultados.
Por ejemplo, consideremos el objetivo común de emitir un resultado de troponina seguro y oportuno: una IA con capacidad de agencia podría consultar de forma autónoma el sistema informático del laboratorio (LIS), el software intermedio y los registros electrónicos de salud (EHR); recuperar resultados históricos, el estado de los instrumentos y los procedimientos operativos estándar; procesar la muestra mediante la automatización total del laboratorio; aplicar reglas de uso de pruebas; validar y generar informes estructurados; interpretar los resultados con recomendaciones de seguimiento; y comunicar los hallazgos inusuales al personal.
Estudios preliminares indican que esta arquitectura podría superar a los modelos LLM de referencia en tareas clínicas al aprovechar el razonamiento estructurado y la orquestación de herramientas. Sin embargo, la transición de la asistencia a la autonomía también intensifica la necesidad de interpretabilidad, transparencia y supervisión humana claramente definida ("intervención humana") para garantizar la rendición de cuentas de todas las acciones automatizadas.
(*) Una vez que está en la página del artículo, pulsando el botón derecho puede acceder a su traducción al idioma español. Este blog de bioquímica clínica, que es sin fines de lucro, está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales el uso que le den a la misma..
Nueva presentación el 26 de Septiembre.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Cordiales saludos.
Ciudad de Buenos Aires. R. Argentina