La revista Nature publica dos estudios independientes que muestran la capacidad de grandes modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA) para apoyar distintas fases del manejo de pacientes en entornos controlados. El primero analizó MIRA, un agente de IA que opera con historias clínicas electrónicas, el cual alcanzó una precisión diagnóstica del casi 88 %, frente al 78 % de un panel de médicos. El segundo comparó AMIE, un modelo de razonamiento clínico conversacional, con 21 médicos de atención primaria en 100 escenarios de múltiples visitas. AMIE obtuvo rendimientos comparables o incluso superiores a los médicos en precisión de tratamientos, pruebas solicitadas y adherencia a guías clínicas. Los modelos se basan en simulaciones o datos retrospectivos, lo que limita sus conclusiones. Los resultados son similares a otro modelo publicado en Science el pasado mes de abril. 

El uso de la inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico médico se centra en la computación y el procesamiento de datos. Una investigación publicada en Science evalúa la capacidad de diagnóstico de un modelo de lenguaje de gran tamaño avanzado, que consiguió igualar o superar a profesionales de carne y hueso. El equipo llevó a cabo seis experimentos que incluyeron tanto casos clínicos estandarizados como un estudio con casos reales procedentes de historias clínicas en un servicio de urgencias, y se utilizó como referencia el rendimiento de cientos de médicos. La IA fue especialmente útil en situaciones de incertidumbre, como las fases iniciales del triaje en urgencias. No obstante, los autores resaltan que el modelo solo procesaba texto, mientras que la práctica clínica depende también de señales visuales y auditivas.