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Introducción

Esta presentación del Dr. Peter McCaffrey patólogo y líder en IA en UTMB y el Sistema UT, presenta una perspectiva optimista sobre el valor y el potencial transformador de la IA en el cuidado de la salud.

Dr. McCaffrey se centra particularmente en los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y sus implicaciones para la práctica clínica.

El presentador reconoce las ansiedades que rodean la regulación inminente y las consideraciones éticas, pero enfatiza que el campo de la salud siempre ha tratado con herramientas poderosas que requieren discreción profesional.

El Panorama Evolutivo de la IA, Especialmente los LLMs

• Mejora Tecnológica Acelerada: La tecnología, especialmente la IA, está mejorando a un ritmo cada vez más rápido, impulsada por el aumento de la disponibilidad de datos, avances en GPUs y bucles de retroalimentación cerrados desde la implementación.
• Capacidad del Modelo e Inteligencia Emergente: Los modelos modernos de aprendizaje profundo, particularmente los LLMs, tienen miles de millones o incluso billones de parámetros, permitiéndoles descubrir funciones complejas y conectar conceptos dispares, llevando a una "inteligencia emergente".
• Alucinaciones como Propiedad Inherente: Los LLMs son fundamentalmente "módulos alucinatorios" que "improvisan" sobre predicados de texto. Su naturaleza no determinística significa que es imposible garantizar un rendimiento perfecto, haciendo que los errores raros (ej. 1 en 1,000 o 1 en un millón) sean significativos en un contexto de salud.
• La Importancia del Aumento de Contexto (RAG): El verdadero valor y futuro de la IA en el cuidado de la salud, más allá de la mejora lingüística básica, radica en la "fundamentación" o "aumento de contexto" (Generación Aumentada por Recuperación - RAG). Esto involucra proporcionar a los LLMs datos adicionales y relevantes para guiar sus respuestas y restringir las discusiones, lo cual es crítico para la utilidad en entornos de salud.
• El Riesgo de "Empobrecimiento": Si los modelos de IA se entrenan cada vez más con contenido generado por otros modelos de IA, en lugar de "verdad fundamental" generada por humanos, podría llevar a rendimientos decrecientes o incluso un "empobrecimiento" de la inteligencia con el tiempo.

Casos de Uso Transformadores de IA en Diagnósticos y Tamizaje

La idea central es que la IA puede proporcionar "inferencia" -- el valioso trabajo basado en el pensamiento de los profesionales de la salud -- que actualmente es un recurso limitado y costoso. Incluso la inferencia de IA parcial o sub-óptima puede ser transformadora al abordar situaciones donde actualmente no ocurre inferencia humana.

El presentador presenta una matriz de casos de uso de IA basada en métodos de diagnóstico existentes/nuevos y modalidades clásicas/nuevas:

• Métodos Existentes en Modalidades Clásicas: La IA puede automatizar y escalar prácticas existentes, como estimar la edad gestacional desde sonografía o detectar calcificación de arterias coronarias (CAC) en tomografías computarizadas.
  • Calcificación Incidental de Arterias Coronarias (ICAC): La IA puede actuar como una "red de seguridad" identificando puntajes altos de CAC en tomografías de rutina no cardiacas. Esto marca pacientes que pueden estar en alto riesgo pero nunca han visto a un cardiólogo, potencialmente aumentando la adherencia a estatinas y facilitando intervenciones tempranas.
  • Mamografía: Los estudios muestran que una doble lectura humano más IA no es inferior a una doble lectura humano más humano para la interpretación de mamografías, potencialmente aliviando la carga de las dobles lecturas humanas.
• Nuevos Métodos en Modalidades Clásicas: Usar datos existentes para nuevos propósitos, como tamizar para Diabetes Tipo 2 en una radiografía de tórax.
  • Anemia Subclínica (bandera LGI): La IA puede analizar tendencias sutiles en pruebas comunes e económicas de CBC (conteo completo de células sanguíneas) para predecir tendencias lentas hacia la anemia, permitiendo un triaje más temprano para condiciones como el cáncer de colon.
  • Radiomics: La IA puede detectar patrones sutiles e imperceptibles en imágenes (ej. datos de ECG de alta resolución o valores de muestras de sangre no publicados de pruebas de laboratorio) que los humanos no pueden discernir visualmente, llevando a la detección temprana de condiciones como baja fracción de eyección.
• Nuevos Métodos en Nuevas Modalidades: Casos de uso emergentes que involucran fuentes de datos novedosas, como evaluar el riesgo temprano de enfermedad de Parkinson desde patrones de tecleo o reconocimiento de depresión desde patrones de voz.
• Biopsia Líquida (MCED): Aunque prometedora para la detección temprana de cáncer desde muestras de sangre periférica, estas pruebas son costosas y producen un número significativo de falsos positivos, creando cargas logísticas y financieras relacionadas con el cuidado de seguimiento.

El presentador sugiere que la tendencia futura será hacia el tamizaje impulsado por IA y flujos de trabajo de múltiples IA, con humanos progresivamente menos involucrados en los pasos de tamizaje inicial, actuando más como adjudicadores confirmatorios.

Desafíos e Implicaciones para la Práctica de la Salud

• El Peligro de la Información: Si las herramientas de IA pueden descubrir condiciones latentes, incluso si las instituciones de salud eligen no ejecutarlas, los pacientes (o firmas legales) podrían obtener sus datos médicos, ejecutar herramientas de IA ellos mismos e identificar diagnósticos "perdidos". Esto crea una obligación legal y ética significativa para los proveedores de salud de abordar las condiciones descubiertas.
• Diluvio de Tareas de Adjudicación y Limitaciones de Ancho de Banda: El uso generalizado de IA para tamizaje inevitablemente generará un volumen masivo de "banderas" o diagnósticos potenciales, muchos de los cuales serán falsos positivos. Los sistemas actuales de salud carecen del ancho de banda para manejar este diluvio de tareas de adjudicación, potencialmente llevando al surgimiento de nuevos roles enfocados únicamente en la adjudicación clínica.
• Impacto en el Flujo de Trabajo del Médico y Reembolso (RVUs):
  • La IA puede automatizar significativamente los "pasos preparativos" del diagnóstico (ej. recuperación y síntesis de información de EHRs), que pueden consumir hasta la mitad del tiempo de un médico.
  • Dado que el modelo de reembolso RVU (Unidad de Valor Relativo) a menudo vincula la compensación al tiempo tomado para una tarea, las ganancias de eficiencia de la IA podrían reducir el componente de tiempo percibido del trabajo del médico, potencialmente reduciendo el reembolso por caso.
  • Sin embargo, esta eficiencia también podría permitir a los médicos procesar volúmenes más altos de casos o cambiar su enfoque a tareas nuevas y complejas de manejo diagnóstico, ampliando su alcance.
• La "Frontera Tecnológica Dentada": Aunque la IA puede estandarizar los productos de trabajo, potencialmente disminuyendo la "singularidad" del estilo de reporte individual del médico, la estandarización a menudo se prefiere para la calidad y consistencia en entornos clínicos.
• Confiabilidad y Confianza: Dada la naturaleza no determinística de la IA generativa, asegurar la confiabilidad y construir confianza es fundamental. El presentador sugiere que para la IA basada en chat en el cuidado de la salud, el enfoque debería estar en interfaces de usuario que faciliten la citación eficiente y comparación de verdad fundamental, permitiendo a los médicos verificar rápidamente la información generada por IA.
• Desafíos de Validación: Escalar la validación para modelos de IA, particularmente los generativos, es difícil. Las soluciones pueden incluir anotación de verdad fundamental humana (potencialmente compensada) y pipelines de IA adversarial (donde otras IAs critican la salida de la IA inicial).
• Sesgo de Anclaje: El orden en que la IA y los humanos interactúan importa. Si la IA proporciona su opinión primero, puede anclar el juicio humano, potencialmente llevando a hallazgos alternativos perdidos. Se necesitan estudios rigurosos para entender y mitigar este sesgo.

Gobernanza de UTMB y Perspectiva Regulatoria

UTMB ha establecido un enfoque estructurado para el despliegue de IA:

• Intake Centralizado y Promoción: Todas las herramientas de IA pasan por un proceso de intake centralizado para definir requisitos e identificar campeones clínicos. Sin campeones fuertes, la adopción no procede.
• Pilotos de Validación y Supervisión Estratégica: Las propuestas exitosas proceden a programas piloto de validación antes de la inversión de capital. Un Consejo General de IA supervisa los grandes desembolsos de capital, asuntos de responsabilidad y priorización estratégica de alto nivel.
• Regulación Inminente: La legislación de Texas (ej. TAIGA, HB1709) está en sesión, con el objetivo de definir casos de uso de IA de "alto riesgo" (incluyendo el cuidado de la salud) y establecer requisitos para "desarrolladores" y "implementadores". Estas regulaciones probablemente reflejarán los estándares CLIA, requiriendo auditabilidad del uso de IA, datos, precisión y detección de sesgo.
• Necesidad de Ambientes de Validación Dedicados: Para cumplir con las demandas regulatorias futuras y asegurar un despliegue seguro y efectivo, los sistemas de salud necesitarán ambientes dedicados que simulen datos reales (ej. dentro de Epic) para validación continua pre y post-despliegue de herramientas de IA.

Un Futuro Optimista para los Profesionales de la Salud

El presentador concluye con una nota optimista, viendo la IA como una "utilidad cognitiva" o "compañía de energía" que infunde capacidades inteligentes en los flujos de trabajo de salud. Esto significa:

• Mayor Acceso a Inferencia: La IA permitirá que más personas reciban más inferencia médica en más situaciones, cerrando la brecha actual entre el cuidado de salud deseado y el entregable.
• Alcance Ampliado para Profesionales: En lugar de disminuir su papel, la IA sobrealimentará a los profesionales de la salud, ampliará su alcance y les permitirá convertirse en "navegadores y gestores" de jornadas diagnósticas y el tapiz de inteligencia que fluye a través de la comunidad. Esto cambia el papel de consulta artística y puntual a manejo diagnóstico integral.