El término inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de procesos propios de la inteligencia humana, como aprendizaje, razonamiento, percepción visual, reconocimiento del lenguaje natural (hablado), toma de decisiones y resolución de problemas, mediante la programación de algoritmos (o conjunto de instrucciones) en sistemas informáticos1–7. La IA ya se aplica en numerosos ámbitos de nuestra vida cotidiana (y seguramente lo hará en muchos más en un futuro próximo), pero el de la salud y atención sanitaria es uno de los que ha suscitado mayor interés8–10. Inicialmente, las herramientas de IA se centraban en abordar tareas muy específicas o repetitivas, pero actualmente se están desarrollando alternativas más flexibles que pueden adaptarse a entornos diferentes, como la ayuda a la toma de decisiones clínicas por parte del facultativo en un paciente individual o el apoyo al propio paciente directamente en su domicilio3–7,10–15.
El grupo JANUS es una iniciativa amparada en el seno del Colegio de Médicos de Barcelona (COMB) (https://www.comb.cat/es/serveis/salut-metge/janus) impulsada por un grupo de profesionales sanitarios que sufren o han sufrido una enfermedad grave y que quieren contribuir a mejorar la experiencia del paciente en su tránsito por el sistema sanitario a partir de sus propias vivencias como pacientes con formación sanitaria, es decir, a partir de la dualidad médico-enfermo (JANUS era el Dios mitológico romano de las dos caras). Recientemente, el grupo JANUS ha publicado un documento en el que reflexionaba sobre diversas mejoras posibles en el ámbito de la consulta externa (comunicación, nuevas formas de consulta, empoderamiento de la persona atendida y mejoras estructurales)16, por considerar la visita ambulatoria un elemento central de la atención sanitaria, ya tenga lugar en atención primaria o especializada, para enfermedad médica o quirúrgica, o en un ámbito público o privado.
En este artículo, el grupo JANUS extiende estas reflexiones al ámbito de la IA con el objetivo de identificar acciones concretas en las que la IA pudiera ayudar al paciente en el ámbito de las consultas externas. Estas reflexiones no pretenden ser una revisión exhaustiva sobre el tema sino tan solo reflejar la experiencia de los miembros de JANUS como enfermos con formación sanitaria ante las expectativas (y riesgos) que la IA puede ofrecer en el ámbito de la atención ambulatoria.
MétodoEn este estudio de investigación cualitativa, se ha utilizado una metodología basada en diálogos deliberativos en reuniones de grupos focales (GF). Los participantes eran miembros del grupo JANUS, la mayoría de ellos sin conocimientos previos sobre IA, que aportaron sus puntos de vista basándose en sus valores individuales y experiencias vividas en su doble vertiente de sanitarios-enfermos sobre la siguiente pregunta inicial: ¿Qué utilidad cree Ud. que podría tener la IA para mejorar la atención al paciente en el ámbito de la consulta externa? En el último trimestre de 2023 se realizaron dos reuniones en formato GF. Dieciséis miembros de JANUS (anexo) participaron en alguna de estas dos reuniones (el 80% en ambas), junto a dos moderadores y dos ingenieros informáticos expertos en IA para aclarar las dudas que pudiesen surgir durante el debate. El 60% eran varones y todos tenían estudios superiores.
Para la recolección y análisis de datos se utilizó el software MAXQDA en el que los diversos conceptos aflorados en la discusión se agrupan en «categorías» (diferentes maneras de expresar el mismo concepto) y en «metacategorías» (agrupaciones de categorías) que permiten identificar grandes áreas de interés (tabla 1)17. La «frecuencia» en la tabla 1 se refiere a las veces que surge la misma categoría. El diálogo fue grabado y transcrito textualmente, y los moderadores tomaron notas adicionales y realizaron un análisis detallado de las transcripciones, notas de campo, notas interpretativas y actividades de los participantes. Es importante señalar que el debate se centró en nuestro sistema público de salud (CatSalut), que es diferente en otros países y entornos.
Análisis MAXQDA de los conceptos (n), las categorías y metacategorías identificadas en los grupos focales. La frecuencia se refiere a las veces que se comenta la misma unidad de sentido (categoría)
| Meta-categoría | Categoría | Frecuencia |
|---|---|---|
| Limitaciones/sesgos de la IA (n=20) | Sesgos y errores de la IA | 10 |
| Aspectos en los que la IA no puede sustituir a las personas | 5 | |
| IA y aspectos psicosociales | 3 | |
| IA y emociones | 2 | |
| Soporte en la toma de decisiones asistenciales (n=18) | IA como soporte en la toma de decisiones clínicas | 9 |
| Asistencia a domicilio para pacientes | 4 | |
| IA para triaje y priorización de pacientes | 3 | |
| Evaluación de la IA en la mejora de resultados | 2 | |
| Recogida de información y gestión (n=16) | IA para funciones de gestión y de gestión de recursos humanos | 8 |
| IA para integrar información en casos complejos | 4 | |
| IA para mejorar la preparación de la visita | 3 | |
| Control de calidad en la búsqueda de información | 1 | |
| Habilidades comunicativas y accesibilidad (n=7) | IA para mejorar las habilidades comunicativas | 3 |
| Importancia de la relación médico-paciente | 2 | |
| IA para mejorar la accesibilidad | 2 |
IA: inteligencia artificial.
Para proporcionar una cierta referencia externa, las reflexiones de estos GF se contrastaron con: (1) las ofrecidas por la propia IA, en este caso ChatGPT 3.5, uno de los chatbots de IA más utilizados en la actualidad. Un chatbot es un programa informático que simula la conversación humana con un usuario final; y (2) la reciente propuesta de 5 grandes objetivos para la mejora de la seguridad del paciente y la calidad de la atención prestada («The Quintuple Aim for Health Care Improvement» [QAHCI]), avaladas por el National Committee for Quality Assurance y la Joint Commission en EE.UU.18. Estos 5 objetivos son: mejorar la salud del paciente, mejorar su experiencia en la atención prestada, reducir los costes, tener en cuenta las condiciones de trabajo de los profesionales y promover la equidad en salud.
ResultadosReflexiones generalesEfectos directos, indirectos y sinérgicos de la inteligencia artificialLa IA podría mejorar la experiencia del paciente en el ámbito ambulatorio a través de 3 vectores diferentes pero complementarios (fig. 1): (1) efectos directos sobre el propio paciente (y/o su entorno familiar o social [p. ej., cuidadores]) que se enumeran en la tabla 2 y se discuten en el siguiente apartado (Propuestas específicas); (2) efectos indirectos, a través de las mejoras que la IA pueda inducir en el sistema sanitario (profesionales, tecnología, flujos de trabajo, etc.). Por ejemplo, mayor accesibilidad al, y mejor funcionamiento del sistema sanitario, incluyendo información sanitaria relevante que el paciente pueda exportar a su propia historia clínica electrónica (HCE) desde su ámbito personal. La IA podría también liberar al profesional sanitario de labores administrativas, y con ello «ganar tiempo» para la relación humana entre médico y enfermo, lo que también mejoraría la experiencia del paciente; y (3) efectos sinérgicos, que la mejoría de la experiencia del paciente gracias a determinadas actuaciones de IA pudiera revertir en el propio sistema sanitario, haciéndolo mejorar en su eficacia y/o seguridad.
Propuestas JANUS sobre sobre cómo la inteligencia artificial (IA) pudiera mejorar la experiencia del paciente en el ámbito ambulatorio a través de sus efectos directos (sobre el paciente) e indirectos (sobre el profesional/sistema sanitario [fig. 1])
| Sobre el paciente |
| Facilitar el acceso al profesional/sistema sanitario |
| Gestión visitas / pruebas complementarias / resultados |
| Comunicación virtual, rápida y accesible (e-mail, televisita) |
| Gestión del tiempo |
| Chatbots validados para |
| Facilitar acceso a información médica de calidad (p.ej., portal de salud: https://www.clinicbarcelona.org/portalclinic) |
| En situaciones agudas, proporcionar información de calidad y/o contacto con profesionales sanitarios para recomendar acciones concretas (p.ej., tratamiento, acudir a un centro sanitario…) (e-doctor/e-triaje) |
| Conectividad con historia clínica electrónica (HCE) para: |
| Preparar próxima visita ya agendada (p.ej., cuestionarios autoadministrados) |
| Monitorización a distancia (wearables, cuestionarios) |
| Recordatorios para: |
| Adherencia y cumplimiento terapéutico |
| Pruebas complementarias y visitas ya programadas |
| Orientación en el centro sanitario (center maps), ya en uso en algunos centros (https://www.clinicbarcelona.org/noticias/clinic-maps-la-app-para-orientarse-por-el-clinic) |
| Sobre el profesional/sistema sanitario |
| Gestión historia clínica electrónica (HCE) |
| Resumen y valoración HCE de pacientes complejos |
| Identificación de puntos de conflicto (p.ej., alergias, pruebas duplicadas) |
| Adherencia terapéutica y posibles interacciones farmacológicas |
| Identificación de posibles condicionantes socioeconómicos |
| Acceso a información wearables y cuestionarios autoadministrados |
| Transcripción automática a la HCE de la conversación con el paciente durante la visita para |
| No utilizar médicos como mecanógrafos |
| Ganar tiempo para la relación humana (empatía)= |
| Ayuda a la toma de decisiones asistenciales |
| Acceso directo a guías clínicas validades desde HCE |
| Tratamiento personalizado (recomendación automática IA) |
| Apoyo administrativo que «libere tiempo asistencial» |
| Mas tiempo de atención directa al paciente (empatía): la importancia de escuchar y tocar16 |
| Priorización y gestión de pruebas complementarias/visitas sucesivas |
| Generación de informes médicos en lenguaje no técnico inteligible |
Este debate afecta tanto a pacientes como a profesionales. En relación con los pacientes, es importante considerar sus aspectos psicológicos para que no disminuya su confianza en el sistema sanitario si se relaciona con una IA, por lo que es importante considerar la emotividad, empatía y gestión emocional de cualquier sistema de IA en el ámbito ambulatorio. En relación con los profesionales, se discute la posible reticencia de los de mayor edad a incorporar herramientas de IA debido a su formación más clásica y humanista y menos tecnológica, mientras que las nuevas generaciones (tanto de profesionales como de pacientes) expresan mayor confianza en la IA. En cualquier caso, se considera que la tecnología en general (incluyendo la IA) debe complementar, pero nunca substituir al profesional clínico11.
Inmediatez de la respuesta frente a calidad de los datos y recomendacionesLa calidad de los datos utilizados por la IA es un aspecto clave para su funcionamiento correcto y seguro1. Si no es así, la IA puede sugerir un diagnóstico incorrecto o actuaciones diferentes a las recomendadas por las guías clínicas que podrían ser inapropiadas para el paciente e incluso acarrear posibles consecuencias penales para los profesionales o el propio sistema sanitario. En este sentido, el uso por parte del paciente o el profesional de herramientas de IA de calidad no contrastada pudiera no ofrecer la calidad asistencial necesaria bajo la apariencia de una falsa accesibilidad al sistema sanitario. Deben considerarse así iniciativas sobre la calidad de la información proporcionada, como la denominada «IA etiquetada» (https://keymakr.com/blog/data-labeling-in-healthcare-applications-and-impact).
La inteligencia artificial como tercer pilar del sistema sanitario: hacia la medicina personalizada, predictiva, preventiva y participativa (P4)El sistema sanitario actual se basa en dos pilares fundamentales: la atención primaria y la atención especializada. La IA puede facilitar la incorporación de un tercer pilar: el propio paciente, tanto como generador de información sanitaria relevante a través de wearables, un término que literalmente significa «vestible» y que se refiere a artículos como relojes, pulseras, auriculares, gafas, zapatillas, llaveros u otros accesorios que «vistamos» que sean capaces de medir y transmitir información clínica potencialmente relevante (como actividad física, frecuencia cardíaca, temperatura corporal o saturación de oxihemoglobina, entre otros), o de chatbots (quizás desde su propio domicilio). Ello puede facilitar el tránsito desde la medicina tradicional (reactiva frente a una situación clínica que ya se ha producido) a una actuación personalizada, predictiva, preventiva y participativa (medicina P4)19.
Principios éticosLos principios éticos son ineludibles y deben regular la IA en la atención sanitaria a través de potenciar la autonomía del paciente, promover los derechos humanos, la seguridad y el interés público, asegurar la trasparencia e inteligibilidad, la responsabilidad y rendimiento de cuentas y asegurar la inclusividad y la equidad para promover una IA que sea sostenible y responsable11,20.
Propuestas específicasEn la tabla 2 se muestran diversas propuestas específicas. En relación con los posibles efectos directos de la IA sobre el paciente destacan: (1) facilitar y priorizar su acceso al profesional/sistema sanitario/chatbot especializado, presencial o virtualmente (telemedicina21), en función de los resultados de las pruebas complementarias solicitadas, quizás generando un mensaje (SMS, e-mail) automáticamente por la IA; (2) optimizar la gestión del tiempo del paciente en sus visitas ambulatorias agendadas o urgentes22–25; (3) conectividad con la HCE del paciente para facilitar su monitorización a distancia (variables biológicas, cumplimiento terapéutico) o preparar la próxima visita ya agendada (p.ej., cuestionarios autoadministrados); y (4) orientación y guía en el centro sanitario (center maps), ya en uso en algunos hospitales.
En relación con los efectos sobre el profesional/sistema sanitario (por tanto, con potencial para afectar indirectamente al paciente) destacan: (1) ayuda de la IA para mejorar la gestión de la HCE, incluyendo el resumen y valoración de pacientes complejos, identificación de puntos de conflicto (p.ej., alergias, pruebas duplicadas), adherencia terapéutica y posibles interacciones farmacológicas, identificación de posibles condicionantes socioeconómicos, acceso a información de wearables y cuestionarios autoadministrados; (2) transcripción automática a la HCE de la conversación con el paciente durante la visita teniendo en cuenta aspectos éticos y de confidencialidad para no utilizar médicos como mecanógrafos y ganar tiempo para la relación humana (empatía); (3) ayuda a la toma de decisiones asistenciales mediante el acceso directo a guías clínicas validades desde la HCE y las recomendaciones terapéuticas consiguientes presentadas por la IA; y (4) apoyo administrativo que «libere tiempo asistencial» para la atención directa al paciente (empatía), por ejemplo mediante la priorización y gestión de pruebas complementarias, agendas de visitas sucesivas y/o generación de informes médicos en lenguaje no técnico inteligibles para el paciente sin formación sanitaria.
Contraste externoEn la tabla 3 se muestra la respuesta ofrecida por ChatGPT 3.5 a la pregunta «¿Cómo se puede aplicar la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del paciente en consultas externas?». Destaca la similitud de sus respuestas con los resultados mostrados en la tabla 2. Finalmente, en la tabla 4 se muestra que las propuestas JANUS se alinean adecuadamente con las planteadas por el quíntuple objetivo para evaluar la calidad y la seguridad sanitaria18.
Propuestas ChatGPT (diciembre 2023) para la mejora de la experiencia del paciente en el ámbito ambulatorio a través de la inteligencia artificial (IA)
| Agendamiento y gestión de citas: Implementar sistemas de agendamiento automatizado que utilicen IA para programar citas de manera eficiente, considerando la disponibilidad del paciente y del médico. Además, la IA puede enviar recordatorios automáticos de citas y manejar cambios en la programación |
| Asistentes virtuales para información: Desarrollar asistentes virtuales basados en IA que puedan responder preguntas comunes de los pacientes, proporcionar información sobre procedimientos, requisitos previos a las citas, o cualquier otra información relevante. Esto puede reducir la carga sobre el personal administrativo y mejorar la accesibilidad de la información para los pacientes |
| Triaje virtual: Utilizar chatbots o sistemas de triaje virtual basados en IA para evaluar los síntomas de los pacientes antes de la cita, ayudando a determinar la gravedad de la situación y priorizando las citas según la necesidad. Esto puede mejorar la eficiencia del proceso y asegurar que los pacientes reciban atención adecuada de manera oportuna |
| Historias clínicas electrónicas avanzadas: Implementar sistemas de historias clínicas electrónicas que utilicen IA para analizar grandes cantidades de datos de pacientes. Esto puede ayudar a los médicos a obtener información más rápida y precisa sobre el historial médico de un paciente, lo que facilita la toma de decisiones clínicas |
| Imágenes médicas y diagnóstico asistido por IA: Utilizar algoritmos de IA para analizar imágenes médicas, como radiografías, tomografías y resonancias magnéticas. Esto puede acelerar el proceso de diagnóstico y mejorar la precisión, permitiendo a los médicos dedicar más tiempo a la interacción directa con los pacientes |
| Seguimiento remoto y monitorización: Implementar soluciones de monitorización remota que utilicen dispositivos conectados y sensores, respaldados por IA, para supervisar la salud de los pacientes entre consultas. Esto puede ser especialmente útil en el caso de enfermedades crónicas, permitiendo una intervención temprana en caso de problemas |
| Personalización de la experiencia del paciente: Utilizar sistemas de recomendación basados en IA para personalizar la experiencia del paciente, ofreciendo información relevante y recursos específicos según las necesidades individuales de cada paciente |
| Implementar estas tecnologías no solo puede mejorar la eficiencia operativa en entornos de atención médica, sino también proporcionar una experiencia más personalizada y centrada en el paciente. Sin embargo, es crucial abordar las preocupaciones éticas y de privacidad al implementar soluciones de IA en el ámbito de la salud |
Distribución de las propuestas JANUS sobre el posible impacto de la inteligencia artificial en la experiencia del paciente ambulatorio en relación con los 5 grandes objetivos para la mejora la seguridad del paciente y la calidad de la atención prestada (The Quintuple Aim for Health Care Improvement)18
| Salud poblacional | Menores costes | Bienestar del profesional | Equidad en salud | |
|---|---|---|---|---|
| Facilitar el acceso al profesional/sistema sanitarioChatbots validadosConectividad con historia clínica electrónica (HCE)Recordatorios | Chatbots validadosFacilitar acceso sistema sanitarioMonitorización a distanciaMás tiempo dedicación a promoción salud | Seguridad clínicaAyuda en logística de procesos CC.EE.Gestión de las consultas | Gestión historia clínica electrónica (HCE)Ayuda a la toma de decisiones asistencialesApoyo administrativo que «libere tiempo asistencial» | Identificación de condicionantes socioeconómicosFacilitar accesibilidad al sistema de saludAmpliar canales de contacto con profesionales |
Estos resultados muestran que: (1) la IA ofrece diversas oportunidades de mejora de la experiencia del paciente en el ámbito ambulatorio (tabla 2); (2) existe la posibilidad de retroalimentación positiva, bidireccional y complementaria entre la experiencia del paciente y el funcionamiento del sistema sanitario (fig. 1); y (3) la IA aplicada al ámbito de la salud tiene el potencial de rediseñar el sistema sanitario de forma muy significativa, al colocar al paciente realmente en su centro a través de una medicina P4. En conjunto, esta información puede ser útil para planificar y eventualmente mejorar la atención sanitaria en el ámbito ambulatorio.
Estudios previosNumerosos estudios previos han abordado el potencial (y limitaciones) de la IA en el ámbito sanitario11,26. Las publicaciones sobre las aplicaciones de la IA en el ámbito ambulatorio son menos habituales y están centradas básicamente en el contexto de atención primaria3–5,12. Ninguna de ellas, sin embargo, combina la perspectiva dual de profesional sanitario-paciente que aporta el grupo JANUS16 en este trabajo, ni se centra en los posibles beneficios (y limitaciones) de la IA sobre el enfermo directamente.
Propuestas JANUSRecomendaciones generalesSe han identificado diversos efectos potencialmente beneficiosos directos tanto sobre el paciente como sobre el sistema sanitario, pero también se ha resaltado la posibilidad de sinergias entre ambos (fig. 1). A nuestro juicio, este es un aspecto importante no específicamente señalado en estudios previos.
Se ha discutido la importancia de la potencial falta de empatía que el paciente puede experimentar si es respondido por un chatbot en vez de por un profesional sanitario humano. Sin embargo, es interesante observar que un estudio muy reciente realizado en San Diego (California, EE.UU.) comparó el grado de calidad y empatía de las respuestas proporcionadas por profesionales médicos a 195 preguntas formuladas por pacientes frente a las ofrecidas por un conocido chatbot (ChatGPT), demostrándose que estas últimas tenían un grado de calidad y empatía superiores a las proporcionadas por los médicos27. En cualquier caso, formular las preguntas (prompts) de forma adecuada es clave para obtener la repuesta correcta y evitar lo que ha dado en llamarse «alucinaciones» de la IA28.
Se ha constatado que la percepción positiva del paciente sobre la inmediatez de la respuesta proporcionada por la IA no puede obviar en ningún caso la imprescindible calidad de datos y recomendaciones. En este sentido, las respuestas de la IA podrían recomendar la consulta a «portales de salud» ya existentes en los que completar la información con calidad médica contrastada.
Recomendaciones específicasMuchas de las recomendaciones específicas que han surgido de este análisis (tabla 2) son similares a las publicadas por estudios previos3–7,12–14 lo que, de alguna forma, las valida. Sin embargo, su factibilidad práctica depende del sistema sanitario concreto en el que se pretendan implementar.
Otro aspecto relevante identificado en este estudio es que la IA puede permitir disponer de información sociosanitaria de cada paciente para personalizar mejor su atención clínica, o que permita la participación de los individuos sanos (futuros pacientes) y pacientes actuales en la gestión de su propia salud, ya que a través de wearables o cuestionarios autoadministrados puedan recopilar, registrar y rastrear indicadores de salud que proporcionen una fuente rica de información que empodere, capacite y comprometa al paciente en la toma de decisiones compartidas. En este sentido, se considera que la IA tendría que evolucionar desde sus aplicaciones actuales en el ámbito sanitario, relativamente «estrechas» (realizar tareas concretas de forma repetida en el back-stage de la consulta médica), a una perspectiva más amplia y flexible que permita evolucionar del actual sistema sanitario (basado en la atención primaria y especializada) a otro que incluya también al propio paciente como actor clave para implementar la medicina P419.
Fortalezas y limitacionesLas principales fortalezas de este estudio son que: (1) se ha centrado en la perspectiva del paciente y no en el sistema sanitario, como habían hecho la mayoría de estudios previos; (2) en los GF han participado personas en su doble condición con educación sanitaria que han aportado su doble experiencia previa como profesionales y pacientes (grupo JANUS)16; y (3) se ha centrado en el ámbito de las consultas externas, lo que puede facilitar la implementación práctica de algunas de sus recomendaciones. Por otra parte, entre sus limitaciones potenciales hay que señalar el relativamente reducido tamaño de los GF y su ámbito geográfico (circunscrito a Barcelona), lo que puede hacer necesario validar estas propuestas en otros ámbitos.
ConclusionesEl grupo JANUS considera que la IA ofrece numerosas posibilidades, directas, indirectas y sinérgicas, de mejorar la experiencia del paciente en el ámbito de consultas externas, aunque al mismo tiempo hay que considerar de forma cuidadosa sus posibles limitaciones y riesgos. Se plantea que la IA puede contribuir al rediseño del sistema sanitario, actualmente basado en dos pilares (atención primaria y especializada), incorporando un tercer elemento fundamental: el paciente (o el futuro paciente) en el centro del sistema, desde su domicilio o a través de la exportación de sus propios datos clínicos y biológicos.
Responsabilidades éticasSe cumplen todas las exigidas.
FinanciaciónNinguna.
Conflicto de interesesNinguno.
Los autores agradecen al Colegio Oficial de Médicos de Barcelona y, en particular, a la Sra. Nuria García Sánchez, su apoyo logístico para la celebración de las reuniones de trabajo. Por limitaciones editoriales, los componentes del grupo JANUS que han participado en las reuniones de trabajo se recogen en el anexo.
