En este artículo revisamos las potencialidades de las herramientas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la comunicación médico-paciente, especialmente en la reinterpretación de los informes médicos. Exploramos el uso de bots de conversación, como ChatGPT, para adaptar y simplificar textos médicos complejos para los pacientes. Destacamos los beneficios de la IA en la mejora de la legibilidad de los informes, con un estudio piloto que demuestra una mejora del 19-31% en su comprensión. Subrayamos también la necesidad de mantener la supervisión humana, especialmente para garantizar la corrección y confidencialidad de la información clínica. Apuntamos futuras aplicaciones, incluida la adaptación a varios idiomas y las herramientas de asistencia durante la conversación médico-paciente.

Palabras clave: inteligencia artificial, informes médicos, saltos de conversación, comprensión del paciente, comunicación médico-paciente.

La relación entre el médico y el paciente se ha caracterizado históricamente por un enfoque de paternalismo benevolente. El origen de éste se remonta a la antigua Grecia, después se incorporó al cristianismo y se mantuvo hasta hace relativamente poco. Este modelo implica una relación jerárquica estrictamente vertical entre el médico como figura activa y el paciente en un rol pasivo. Es una dinámica que se fundamenta en la percepción de que el enfermo sufre cierta falta de capacidad moral, autonomía o habilidad para tomar decisiones, una perspectiva que tiende a infantilizarlo. El paciente se considera como un objeto pasivo sin derecho a recibir información relacionada con su estado, enfermedad o tratamiento, tras el argumento de que, de todas formas, no lo entiende, ni tampoco tiene la capacidad de entenderla.

Sin embargo, con la aparición de las teorías psicosociales de Josef Breuer y Sigmund Freud y los cambios sociales que defendían los derechos humanos, emergió un creciente interés en poner la atención en el bienestar del paciente. Esta evolución culminó con el desarrollo de la medicina centrada en el paciente, el paradigma predominante en la práctica médica actual.

Este nuevo enfoque busca entender y atender a la persona, no sólo su enfermedad, e involucrar al paciente en la toma de decisiones sobre su salud. Un enfermo activo es un paciente empoderado (Pekonen et al., 2020), es decir, tiene la capacidad de tomar decisiones, satisfacer necesidades y resolver problemas, mediante el pensamiento crítico y con control sobre su vida y su salud. Pero, para poder conseguirlo, es fundamental que éste disponga de suficiente información y la comprenda adecuadamente.

En este sentido, son diversas las investigaciones (DeSai et al., 2021; Estopà y Domènech-Bagaria, 2019; Toledo-Chávarri et al., 2016) que dan un amplio apoyo a la idea de que la comprensión completa de los detalles de los tratamientos, de los procedimientos médicos y de las instrucciones postoperatorias es esencial. Los estudios (Gómez González et al., 2023) destacan que aquellos pacientes bien informados tienden a adherirse de forma más diligente a las recomendaciones de los profesionales sanitarios y muestran mayor disposición a seguir los protocolos médicos ya participar activamente en el proceso de tratamiento.

En este contexto, es crucial destacar el riesgo asociado a la búsqueda de información médica, principalmente en páginas web no oficiales, por parte de los pacientes. La falta de comprensión de los documentos proporcionados por los profesionales sanitarios puede conducir a una desconfianza generalizada en el sistema sanitario y motivar la búsqueda de alternativas online. Sin embargo, la proliferación de información falsa, alarmante o imprecisa en este entorno virtual puede generar confusión, miedo, ansiedad y decisiones peligrosas, como el autodiagnóstico o la automedicación. Hoy en día, las redes sociales, de fácil acceso, son plataformas en las que muchos influenciadores sin formación sanitaria ofrecen consejos de dudosa calidad sobre la prevención y el cuidado de enfermedades. Desde prácticas inofensivas como ponerse un vaso de agua en la cabeza para aliviar la migraña o un algodón mojado en alcohol para no tener resaca hasta sugerencias peligrosas como aplicar zumo de limón en los ojos para tratar la conjuntivitis, inyecciones de desinfectantes para la covid, o, la más conocida, cuidado. Así pues, emerge la necesidad urgente de optimizar la comunicación destinada a los pacientes, a fin de garantizar no sólo el acceso a información relevante sino también su completa comprensión.

Recientemente, el desarrollo de nuevas herramientas basadas en aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) ha introducido una nueva perspectiva que permite al enfermo mejorar la comprensibilidad del lenguaje médico y le acerca al médico para que le ayude en la toma de decisiones sobre su enfermedad.

La inteligencia artificial y los botes de conversación

A mediados de noviembre de 2022, tuvo lugar un evento significativo en el ámbito de la IA con la aparición de ChatGPT, una nueva generación de bots de conversación (del inglés: chatbot) basada en técnicas de lingüística computacional, con la capacidad de interpretar y generar textos en varios idiomas. A pesar de que éste es, probablemente, el más conocido por su difusión y utilización por el público no especializado, existen otras plataformas en el mercado con usos tan diversos como traducción, marketing y gestión empresarial, recogida y análisis de datos, generación de páginas web o gestión de redes sociales. Todavía no existe una opinión unánime sobre su espectro de acción, pero el propio ChatGPT define la IA como «la disciplina que se encarga de dotar a las máquinas de habilidades cognitivas similares a las humanas para permitirles llevar a cabo tareas complejas de forma autónoma».

Desde un punto de vista formal, se trata de algoritmos diseñados para la predicción o toma de decisiones y que requieren el procesamiento de conjuntos de datos demasiado grandes para que los softwares convencionales puedan alcanzarlos, el llamado big data. Estos sistemas son capaces de tomar decisiones y aprender de su resultado, es decir, pueden ejercer acciones sin tener que programarse explícitamente. Esta capacidad se conoce como aprendizaje automático (AA) (del inglés machine learning) (Dorado-Díaz et al., 2019).

En ocasiones, el aprendizaje automático requiere la supervisión humana no sólo para garantizar el proceso, sino también para verificar su eficacia. Por ejemplo, en un reciente estudio sobre una nueva plataforma de saltos de conversación, la Med-PaLM 2, se comprobó que alcanzaba una precisión del 86,5 % en exámenes tipo test (Singhal et al., 2023), como el MIR que deben superar los médicos en España antes de empezar su especialización (Mediavilla, 2023).

Un tipo especial de aprendizaje automático aún más sofisticado es el que simula varios niveles de procesamiento repetitivo como las conexiones entre las capas de neuronas en el cerebro (redes neuronales). Este sistema, llamado aprendizaje profundo (AP), se utiliza para analizar conjuntos de datos con patrones más complejos como el procesamiento de la voz, la robótica o la reconstrucción y el análisis de imágenes (Dorado-Díaz et al., 2019). Sin embargo, por su versatilidad y sencilla interacción con el usuario, los bots de conversación son los más conocidos y asociados a la IA.

Hasta ese momento, los bots de conversación se han utilizado en diversos ámbitos dentro de la medicina: para responder a preguntas frecuentes, recoger datos de los pacientes, ayudarles a solicitar y gestionar citas médicas a través de páginas web; como guías interactivas para el autocuidado de síntomas y el triaje, para monitorizar síntomas de forma remota, para promover la educación para la salud, poniendo al alcance de las personas información científica relevante en la que pueden participar, e incluso, se han usado para implementar programas de salud mental y física (Giansanti, 202).

En cuanto a otros tipos de inteligencia artificial aplicada en el ámbito sanitario, suele emplearse sobre todo para facilitar el diagnóstico en diversas especialidades como la psoriasis y el cáncer de piel en dermatología; la detección precoz de la diabetes en endocrinología; la gradación de la retinopatía diabética en oftalmología; el análisis genómico para la detección de enfermedades raras; la identificación de imágenes sugestivas de malignidad en los cortes histológicos, o la predicción de arritmias o muerte por infarto de miocardio en cardiología (Dorado-Díaz et al., 2019; Hamet y Tremblay, 2017).

Sin embargo, donde más impacto ha tenido el uso médico de la IA ha sido en el campo de la radiología, especialmente en lo que se refiere al diagnóstico con resonancia magnética y tomografía computarizada. Los nuevos algoritmos de segmentación y reconstrucción de imágenes 3D han permitido mejorar los flujos de trabajo y precisión diagnóstica mediante técnicas de aprendizaje profundo. Además, la combinación con marcadores biológicos y genéticos abre nuevas posibilidades no sólo en el diagnóstico sino también en el tratamiento personalizado y de precisión (Cowen, 2023).

Esta diversidad ha promovido la respuesta y el interés de las principales publicaciones científicas por la IA, que han desarrollado secciones o incluso nuevas revistas especializadas como Nature (Nature Machine Intelligence), New England Journal of Medicine (NEJM AI) o The Lancet (Lancet Digital Health).

Sin embargo, la comunicación sigue siendo uno de los principales desafíos en el ámbito de la atención sanitaria. La aparición de ChatGPT y otros saltos de conversación, que se encuentran en fase de desarrollo, ha marcado el inicio de una nueva era para mejorar la interacción entre médico y paciente. Sólo unas semanas después del lanzamiento inicial de ChatGPT, empezaron a publicarse los primeros artículos que exploraban las posibilidades de la inteligencia artificial en la comunicación escrita dirigida a los pacientes (Navarro, 2022). Se destacó el potencial de la IA para adaptar textos médicos altamente especializados al nivel de comprensión del paciente, lo que abre nuevas oportunidades para una comunicación más eficiente en el ámbito de la atención sanitaria.

Dificultad de comprensión de los informes médicos

Como hemos subrayado, es de vital importancia que el paciente comprenda de forma adecuada tanto la información oral como la escrita que le proporciona el personal sanitario sobre su salud. Sin embargo, nuestra atención se centra en la comunicación escrita. Las características de este tipo de comunicación difieren notablemente de las de la comunicación oral. La información transmitida por escrito perdura en el tiempo, puesto que los pacientes se llevan a casa los documentos proporcionados por los profesionales médicos. Este material se presta a una lectura repetida y permite a los pacientes avanzar y retroceder en su revisión, abordar la comprensión inicialmente eludida y reflexionar sobre el contenido con una perspectiva más detenida.

Hay muchos y diferentes tipos de documentos escritos que pueden llegar a manos de los pacientes. Sin embargo, entre todos el informe médico destaca como uno de los textos que contiene la información más trascendental sobre la salud del paciente. Éste engloba tanto el diagnóstico como el tratamiento prescrito y se establece como una guía fundamental que el paciente debe seguir durante su proceso de curación (Delàs, 2005).

Sin embargo, el informe médico presenta una complejidad intrínseca. Estos textos no tienen un único destinatario, sino doble. Por un lado, el informe va dirigido a otros médicos o profesionales sanitarios y, por otro, al enfermo y su familia. Obviamente, ambos colectivos tienen diferentes niveles de conocimiento de la materia e inquietudes específicas sobre el contenido (Domènech-Bagaria et al., 2020). Y éstos serían sólo los principales destinatarios, porque los informes podrían tener muchos más, como investigadores, documentalistas o juristas. Así, el informe médico es un tipo de texto extremadamente complejo, ya que va dirigido a unos lectores con competencias asimétricas en el ámbito médico y debe satisfacer diversas funciones. Esta disparidad resulta especialmente evidente por el lenguaje utilizado, marcado por una terminología técnica, siglas y abreviaciones que pueden resultar herméticas para los no expertos.

Además, esta situación se ve agravada por el tiempo limitado que tienen los profesionales para redactarlo. La presión temporal puede conducir a la presencia de erratas, a un uso excesivo de abreviaciones, de frases incompletas y de una sintaxis caótica que dificulta aún más su claridad y comprensión. Esta redacción en forma de notas, a menudo presentadas en un formato apresurado, acumulan datos sin explicaciones y crean un escenario en el que el paciente puede sentirse desconectado de su informe médico. Las experiencias de los pacientes ilustran esta complejidad. En sus palabras, algunos expresan frustración: «No entiendo nada porque todo son abreviaturas» o «abreviaturas, datos y números, y yo no sé muy bien lo que esto significa» (Toledo-Chávarri et al., 2016).

La IA en la reinterpretación de los informes médicos

Gracias a estudios anteriores como el de Estopa y Domènech-Bagaria (2019) y nuestro análisis, se han podido detectar seis ámbitos principales que generan mayores dificultades de comprensión para los pacientes: terminología médica, siglas y otras abreviaciones, nombres de medicamentos, expresiones propias de personal sanitario, sintaxis poco clara, y excén.

El informe médico es un documento que contiene varios apartados como antecedentes, exploraciones físicas, pruebas complementarias, evolución, diagnóstico y tratamiento, pero puede variar según las necesidades de cada especialidad o centro. Obviamente, existen informaciones que son más relevantes para el paciente. En general, busca qué le sucede y cómo se puede curar. Esto significa que los puntos que más interesan a los pacientes son el diagnóstico y el tratamiento. Sin embargo, paradójicamente, estos apartados incorporan la mayor parte de los elementos que complican la comprensión de este texto médico (Domènech-Bagaria et al., 2020).

Es aquí donde, teniendo en cuenta el poco tiempo y los limitados recursos disponibles en los centros sanitarios, puede ayudarnos la IA. En el proyecto desarrollado entre el Servicio de Angiología y Cirugía Vascular del Hospital Universitario La Fe de Valencia y el Departamento de Filología y Culturas Europeas de la Universidad Jaume I se está analizando y desarrollando la mejor forma de utilizar un bote de conversación para adaptar y reescribir estos textos para los pacientes. Esto implica, en primer lugar, una selección de información, ya que, como hemos visto, no todo es igualmente importante para el paciente. Así, por ejemplo, en lugar de tener una lista interminable de resultados de las analíticas del tipo «hematías: 4,45 × 10^6/µl; hemoglobina: 13,7 g/dl; hematócrito: 43,1 %; volumen corpuscular medio: 97 fL», el paciente podría encontrar simplemente «el análisis de sangre muestra valores dentro de los rangos normales», lo que le tranquilizará mucho más.

En segundo lugar, es necesario desterminologizar todos los tecnicismos médicos, es decir, explicarlos. La IA permite que, junto al término especializado, se incluya una breve aclaración: «hernia inguinal bilateral (es un bulto o una salida de una parte de los órganos internos a través de la pared abdominal en la zona ingle), fibrosis pulmonar (una enfermedad que causa daños en los pulmones), herpes a un lado del cuerpo), hipoacusia (pérdida de la audición) derecha».

Por otra parte, los informes médicos originales están rellenos de siglas, que a menudo son imposibles de descifrar para los no expertos. Además, si las buscamos por internet, no encontraremos una única solución para la sigla que aparece en nuestro informe. En la mayor parte de los casos, existen decenas de posibles significados para una misma sigla. Esta polisemia causa uno de los mayores problemas de comprensión del ámbito sanitario. La ventaja de la IA es que no es necesario introducir una lista de siglas y sus significados, sino que las busca gracias al contexto. Por tanto, en un informe de cirugía vascular, y teniendo en cuenta los datos del texto, si aparece la sigla AAA, la interpretará como aneurisma de la aorta abdominal y no, por ejemplo, como anemia aplástica adquirida, ataque agudo de ansiedad o Asociación de Alcohólicos Anónimos.

Además, es conveniente que en el informe adaptado al enfermo exista una pequeña explicación sobre los medicamentos recetados o recomendados. Sobre todo en casos de pacientes que deben tomar más de un par de medicamentos, porque a menudo se olvidan de qué medicamento era para cada cosa. Esto puede ser perjudicial para su salud, ya que si desconectan de participar en su tratamiento y simplemente los toman como caramelos, pueden llegar a pensar que no les hacen falta, mezclarlos, tomar más dosis de uno y no del otro, etc. Las cajas de los medicamentos tampoco especifican su finalidad (ni probablemente sería posible), lo que dificulta que el paciente pueda organizarlos. Así pues, en lugar de encontrarnos con una lista de nombres poco transparentes (Rosuvastatina 10mg, Bilastina 20mg, etc.), podríamos entender por qué nos los han recetado: Rosuvastatina 10mg (estatina para reducir el colesterol), Bilastina 20mg (antihistamínico), etc.

Asimismo, debe advertirse que en los informes suelen aparecer algunas expresiones propias del lenguaje médico, pero que pueden tener un doble significado, o incluso ofender al paciente. Éstas hay que adaptarlas, como ha hecho la IA: de «portadora de 2 stents en CD» a «se le colocaron dos tubos llamados stents en una arteria del corazón para ayudar a mantener abierta la arteria y mejorar el flujo sanguíneo en el corazón», ya que portador/a para muchas personas tiene como significado primario –y más en relación con la enfermedad– y más en relación con la enfermedad. También hay algunas expresiones que es mejor eliminarlas, puesto que pueden alterar la relación médico-paciente. Por ejemplo, en una formulación como Pregabalina, pero el paciente lo niega. Niega tabaquismo y consumo enólico», el médico está dando a entender que tiene constancia de que el paciente, aunque lo niega, consume pregabalina (un antiepiléptico). Como éste también niega el consumo de tabaco y de alcohol, sospecha que en realidad podría consumirlo. Por tanto, en la práctica, el informe está diciendo que el médico sospecha que el paciente está mintiendo.

Por último, la sintaxis de los informes médicos es muy parecida a unas notas que toma un profesional para sí mismo o para otro. Por tanto, para los que no forman parte de su comunidad de práctica es extremadamente difícil orientarse a ella. La IA nos permite reordenar estas informaciones y reconstruir las frases para que contengan verbos y conectores y para que tengan un orden natural. Así, podemos garantizar una mayor legibilidad del texto y que el paciente pueda saber qué informaciones se relacionan entre sí.

La efectividad de la reedición de los informes médicos con ChatGPT fue analizada en este mismo estudio piloto sobre cincuenta informes de alta del Hospital La Fe mediante un análisis de legibilidad lingüística. Los resultados mostraron una mejora de entre el 19 y el 31% de los niveles de comprensibilidad y legibilidad, con lo que los textos pasaban de ser clasificados como difíciles o muy difíciles a normales o poco difíciles (datos pendientes de publicación) (Hospital La Fe, 2023).

Limitaciones de los botes de conversación en la reedición de los informes médicos

Pese a los beneficios evidentes, el uso de ChatGPT y otros bots en la reedición de textos médicos puede suponer una amenaza para la confidencialidad de la información clínica y personal del enfermo. Dado el carácter delicado de la información contenida en los informes médicos, la supervisión especializada del personal médico y su ratificación se convierten en imperativas.

La creciente conciencia sobre los riesgos asociados a la IA, y por extensión a los bots, está introduciendo normas reguladoras en la legislación de los distintos países. En España, por ejemplo, esta protección se garantiza mediante el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que exige el consentimiento informado del interesado y el derecho a no ser objeto de una decisión automatizada (artículo 22), aunque la simple intervención humana, como la revisión, invalida su aplicación (Agencia Española de Protección de Datos, 20).

Por otra parte, la introducción de errores o alucinaciones –según el lenguaje propio de la IA– constituye un riesgo inherente en el propio diseño de los algoritmos en los que se basa. Además, todos los sistemas de IA tienen sesgos a consecuencia de su diseño o de las bases de datos de las que se alimentan o utilizan para su adiestramiento. La generación de información falsa o sesgada representa una de las principales limitaciones en la actualidad, parcialmente corregida en las versiones posteriores de ChatGPT 4. Aunque sus auténticas prestaciones no son completamente conocidas, la ampliación del número de parámetros (fuentes) permite, a priori, unas respuestas más coherentes y precisas.

Aplicaciones futuras

Aunque los medios de comunicación ponen el foco en los riesgos para la humanidad asociados con la inteligencia artificial, este proyecto se presenta como un ejemplo positivo de cómo esta tecnología puede aprovecharse en beneficio de los pacientes y la comunicación médico-paciente.

Sin embargo, es imprescindible abordar los riesgos potenciales asociados con el uso de la IA en este contexto. Debe asegurarse que el uso de la IA no sustituya la conversación interpersonal entre los profesionales de la salud y los pacientes. El informe adaptado generado por la IA debe ser concebido como una herramienta de asistencia para ambos, que fomente una mejor comprensión y facilite la comunicación, pero sin reemplazar la importancia de la interacción humana. Es crucial que los profesionales sanitarios mantengan una comunicación abierta y clara con los pacientes, utilizando el informe adaptado como ayuda para mejorar la transparencia y el entendimiento mutuo.

Otra oportunidad que se abre es la de utilizar la IA para obtener informes adaptados en varios idiomas. Por ejemplo, a partir de un informe original redactado en castellano, podemos conseguir una versión adaptada en catalán o inglés que puede mejorar significativamente la comunicación y la comprensión del paciente.

Por último, el desarrollo de herramientas de asistencia online durante la conversación médico-paciente puede parecer lejana, pero posible. Nos referimos a una especie de alarma visual o auditiva que advierte al facultativo cuando está usando un lenguaje excesivamente complejo y, por tanto, con riesgo de perder la conexión lingüística y afectiva con el paciente.

En cualquier caso, a pesar de las críticas y precauciones asociadas a sus riesgos, como la posible pérdida de puestos de trabajo, la IA y los bots ya se han integrado plenamente en nuestras vidas. Nos corresponde asumir la responsabilidad de aprovechar las oportunidades que nos ofrecen como herramientas de ayuda y, al mismo tiempo, neutralizar o minimizar sus amenazas, utilizándolos de forma adecuada y responsable.