Precisión de la inteligencia artificial como método de apoyo diagnóstico en la consulta de otorrinolaringología

Accuracy of artificial intelligence as a diagnostic support tool in the otorhinolaryngology outpatient consultation.

Abstract

OBJETIVOS: Evaluar la concordancia diagnóstica entre una herramienta de inteligencia artificial (IA) basada en modelo de lenguaje extenso y el juicio clínico de médicos otorrinolaringólogos en pacientes con enfermedades frecuentes de esta especialidad, así como analizar su efecto en la confianza diagnóstica del médico y la percepción de utilidad clínica.

MATERIALES Y MÉTODOS: Estudio observacional, transversal y descriptivo, en el que se analizaron expedientes clínicos electrónicos. Se incluyeron médicos otorrinolaringólogos y residentes que evaluaron casos clínicos reales de rinitis, otitis media aguda, vértigo postural paroxístico benigno y disfonía. Se comparó el diagnóstico clínico emitido por el médico con el diagnóstico sugerido por una herramienta de inteligencia artificial (ChatGPT-4). Se midió la concordancia diagnóstica, la confianza del médico y la percepción de utilidad mediante cuestionarios estructurados.

RESULTADOS: La concordancia diagnóstica global entre la IA y el médico especialista fue del 68% de coincidencia bruta; sin embargo, el índice kappa de Cohen fue de 0.132 (concordancia escasa) para el primer paso diagnóstico y de 0.235 (concordancia discreta) tras la incorporación de estudios de extensión. La confianza diagnóstica pre y pos-IA no tuvo diferencia estadísticamente significativa.

CONCLUSIONES: La herramienta de IA evaluada mostró una concordancia diagnóstica escasa a discreta con el juicio clínico del especialista. A pesar de su limitada concordancia, los médicos en formación la percibieron como útil. La IA no debe considerarse sustituto del juicio clínico especializado, sino un complemento.

PALABRAS CLAVE: Aprendizaje automático; lenguaje; decisiones clínicas; informática médica; inteligencia artificial.