Janne Cadamuro, Federico Cabitza, Zeljko Debeljak, Sander De Bruyne, Glynis Frans, Salomon Martin Perez , Habib Ozdemir, Alexander Tolios , Anna Carobene, Andrea Padoan.Potenciales y peligros de ChatGPT y los modelos de inteligencia artificial de lenguaje natural para la comprensión de los resultados de las pruebas del laboratorio clínico. Una evaluación del European Federation of Clinical Chemistry y del Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI). De Gruyter- Clin Chem Lab Med April 2023.
Resumen
Objetivos: ChatGPT, una herramienta basada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), está en la mente de todos y ya se han propuesto varias aplicaciones potenciales en el cuidado de la salud. Sin embargo, dado que aún no se ha probado la capacidad de esta herramienta para interpretar los resultados de las pruebas de laboratorio, el grupo de trabajo de EFLM sobre Inteligencia Artificial (WG-AI) se ha propuesto la tarea de cerrar esta brecha con un enfoque sistemático.
Métodos: los miembros del WG-AI generaron 10 informes de laboratorio simulados de parámetros comunes, que luego se pasaron a ChatGPT para su interpretación, de acuerdo con los intervalos de referencia (RI) y sus unidades, utilizando un aviso optimizado. Los resultados fueron posteriormente evaluados de forma independiente por todos los miembros del WG-AI con respecto a la relevancia, corrección, utilidad y seguridad.
Resultados: ChatGPT reconoció todas las pruebas de laboratorio, pudo detectar si se desviaban del RI y dio una interpretación prueba por prueba, así como una interpretación general. Las interpretaciones fueron más bien superficiales, no siempre correctas y, sólo en algunos casos, juzgadas con coherencia. La magnitud de la desviación del RI, rara vez juega un papel en la interpretación de las pruebas de laboratorio, y la inteligencia artificial (IA) no hizo ninguna sugerencia significativa con respecto a los diagnósticos de seguimiento o los procedimientos adicionales en general.
Conclusiones: ChatGPT en su forma actual, al no estar específicamente capacitado en datos médicos o datos de laboratorio en particular, solo puede considerarse una herramienta capaz de interpretar un informe de laboratorio en el mejor de los casos, prueba por prueba, pero no en la interpretación de un conjunto como imagen diagnóstica. Las generaciones futuras de IA similares con datos de entrenamiento de la realidad médica seguramente podrían revolucionar los procesos actuales en el cuidado de la salud, a pesar de que esta implementación aún no está lista.
Introducción
El laboratorio de medicina siempre ha luchado con el hecho de que, aunque contribuye a la mayoría de las decisiones médicas con los resultados de sus pruebas, rara vez es capaz de interpretar estos resultados en el contexto de la clínica del paciente, especialmente cuando esta información no suele ser proporcionada por los médicos solicitantes o no es directamente consultado en el laboratorio. Por lo tanto, los valores numéricos generalmente solo se proporcionan al médico, que es responsable de su correcta interpretación. Sin embargo, si esta interpretación no se comunica al paciente, se quedará solo con un informe de laboratorio y sin una guía clara sobre cómo interpretarlo. En consecuencia, muchos pacientes recurren a la información disponible en Internet, comúnmente conocida como “Dr. Google."
Recientemente, se puso a disposición del público un chatbot de inteligencia artificial (AI) disponible gratuitamente llamado "Chatbot Generative pre-trained Transformer" (ChatGPT para abreviar), que simula una comunicación similar a la humana. Se ha demostrado que este chatbot aprueba el the United States Medical Licensing Exam (USMLE), un conjunto de tres pruebas estandarizadas de conocimiento de nivel experto, que se requieren para obtener la licencia médica en este país. Además, se ha especulado que ChatGPT puede ser de ayuda para los médicos, por ejemplo, brindando apoyo para la toma de decisiones clínicas u ofreciendo apoyo para el diagnóstico diferencial o los planes de tratamiento preliminares . En un estudio reciente, se demostró que la capacidad de ChatGPT para resolver preguntas de razonamiento de orden superior en patología tenía un nivel relacional de precisión.
Con 500 millones de usuarios actualmente, es más que probable que los pacientes ya estén utilizando esta herramienta para traducir sus resultados de laboratorio a términos sencillos, especialmente si se tiene en cuenta que muchos motores de búsqueda en línea están listos para integrar (o ya han integrado) AI-chatbots. Dado que la capacidad de ChatGPT para interpretar los resultados de las pruebas médicas de laboratorio aún no se ha probado, el European Federation of Clinical Chemistry y del Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI) se propuso analizar más de cerca a ChatGPT en este sentido.
Nos enfocamos en una serie de casos clínicos ficticios (pero realistas), cada uno con diferentes condiciones patológicas que ChatGPT v4.0 pidió que interpretaran. Las declaraciones obtenidas de la herramienta de IA se verificaron en cuanto a su corrección, seguridad para el paciente, utilidad y relevancia.
Hasta donde sabemos, este es el primer intento de inspeccionar la capacidad de ChatGPT para evaluar los resultados de laboratorio, simulando un escenario de la vida real al imitar a pacientes que necesitan una interpretación médica.....
(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica 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 18 de Mayo.
Cordiales saludos.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina
