El New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai (NYEE) demostró cómo la GPT-4 puede igualar o superar a los oftalmólogos humanos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades oculares.
Los resultados, detallados en un estudiar publicado en JAMA Ophthalmology, analizan cómo la IA puede ayudar a los oftalmólogos en sus procesos de toma de decisiones.
En el equipo de investigación del Monte Sinaí participaron 12 especialistas y tres estudiantes en prácticas del Departamento de Oftalmología de la Facultad de Medicina Icahn.
Compararon las respuestas de los especialistas humanos y de la IA a una serie de preguntas y casos de pacientes relacionados con el glaucoma y los trastornos de retina. Se evaluaron las respuestas de GPT-4 y se comprobó que igualaban o superaban las de los especialistas humanos, sobre todo en glaucoma.
Aquí tienes más detalles sobre cómo funcionaba:
- Configuración del estudio: La investigación se llevó a cabo con un equipo de 15 profesionales de la oftalmología del Departamento de Oftalmología del Monte Sinaí, formado por médicos adjuntos y estudiantes en prácticas especializados en glaucoma y enfermedades de la retina.
- Recopilación de datos: Para la evaluación, el equipo utilizó un conjunto completo de 20 preguntas sobre oftalmología (divididas a partes iguales entre temas de glaucoma y retina) y 20 casos de pacientes anónimos para mantener la privacidad. Se seleccionaron para reflejar una serie de casos tomados de las clínicas del Monte Sinaí.
- Uso de la IA: Se pidió a la GPT-4 de OpenAI que respondiera a las preguntas y analizara los casos de los pacientes. El objetivo de la IA era responder como un oftalmólogo en ejercicio, utilizando taquigrafía clínica cuando procedía para reflejar el estilo conciso típico de las notas clínicas.
- Evaluación: El estudio empleó un sistema de calificación para evaluar tanto la precisión como la exhaustividad de las respuestas del GPT-4 y de los especialistas humanos. Esto permitió comparar directamente el rendimiento de la IA con el de los profesionales formados.
- Resultados del glaucoma: En el caso del glaucoma, GPT-4 proporcionó respuestas muy precisas y más completas que los especialistas humanos. Esto indica la gran capacidad del GPT-4 para comprender y asesorar en casos de glaucoma, lo que podría ofrecer un valioso apoyo a los oftalmólogos de esta subespecialidad.
- Resultados de retina: En las consultas y situaciones de pacientes relacionadas con la retina, GPT-4 se equiparó a los especialistas humanos, demostrando su capacidad para diagnosticar y recomendar correctamente tratamientos para afecciones de la retina. Además, GPT-4 proporcionó a menudo respuestas más elaboradas, lo que sugiere un análisis y comprensión exhaustivos de los casos, lo que podría ser especialmente beneficioso en el manejo de situaciones de pacientes más complejas o matizadas.
El Dr. Andy Huang, residente de oftalmología en NYEE y autor principal del estudio, compartió sus ideasEl rendimiento de GPT-4 en nuestro estudio fue revelador. Reconocimos el enorme potencial de este sistema de IA desde el momento en que empezamos a probarlo y nos fascinó observar que GPT-4 podía no solo ayudar sino, en algunos casos, igualar o superar, la experiencia de especialistas oftalmológicos experimentados."
El Dr. Louis R. Pasquale, Subdirector de Investigación Oftalmológica y autor principal del estudio, también se mostró impresionado por los resultados: "La IA sorprendió especialmente por su destreza en el manejo de casos de pacientes con glaucoma y retina, igualando la precisión y exhaustividad de los diagnósticos y sugerencias de tratamiento realizados por médicos humanos en formato de nota clínica."
"Al igual que la aplicación de IA Grammarly puede enseñarnos a ser mejores escritores, GPT-4 puede darnos una valiosa orientación sobre cómo ser mejores clínicos, especialmente en términos de cómo documentamos los hallazgos de los exámenes de los pacientes."
El Dr. Huang prevé un futuro para la IA en oftalmología, señalando su potencial para ayudar a los oftalmólogos ofreciéndoles asistencia en el diagnóstico y reduciendo su carga de trabajo, sobre todo en casos complejos.
La IA ha tomado bien las aplicaciones en salud ocular, como en 2018 a 2020, cuando DeepMind utilizó el aprendizaje automático para analizar con precisión la tomografía de coherencia óptica (OCT) tridimensional de alta resolución para diagnosticar numerosas afecciones.
En 2023, los investigadores desarrollaron un modelo de IA para precisar detectar los primeros signos de la enfermedad de Parkinson de los escáneres oculares.
Otro fue entrenado para detectar Parkinson, cardiopatías y otras enfermedades, de nuevo a partir de escáneres oculares, y otra a detectar determinadas enfermedades en los lactantesde nuevo a partir de escáneres de retina.
