Como la Inteligencia Artificial puede ayudarte con tus diagnósticos

Cuando hablamos de inteligencia artificial parece que estamos hablando de un ente abstracto genérico. Sin embargo, lo que existe son múltiples herramientas. Uno de nuestros principales quebraderos de cabeza es qué herramienta es la que elegiremos para resolver un determinado problema. Además, como todo está evolucionando tan rápido, es posible que lo que estemos hablando hoy ya no sea válido o se haya quedado obsoleto en unos pocos meses.

¿Habéis notado un aumento de petición de historiales por parte de vuestros clientes? Ya lo comentamos en el artículo anterior.  Lo que está pasando es que vuestros clientes están preguntando a ChatGpt a Gemini o a cualquier otra IA, si el diagnóstico y tratamiento de su mascota es correcto.  Ya vivimos algo parecido hace años con Dr. Google. Pero ahora aumentado y con mucha menos necesidad de interpretación por parte del usuario que pregunta. Así que, si ya lo están haciendo nuestros clientes, cometeríamos un grave error si no hiciéramos nosotros lo mismo.

La cantidad de información científica que se genera cada año es brutal (y la IA está ayudando a que aumente de manera casi exponencial). Ni siquiera los especialistas pueden leerse todos los artículos que se publican de su especialidad. Así que, un generalista lo tiene todavía más difícil. Y de repente una herramienta pone todo ese conocimiento a tu alcance en unos pocos segundos. Solo hay que saber preguntar correctamente. Los famosos prompt. ¿Quieres conocer los últimos protocolos propuestos para tratar el mieloma múltiple en el perro? ¿Qué protocolo debes seguir para diagnosticar un hiperadrenocorticismo?

¿Cómo tratar una intoxicación por una determinada planta? ¿Tratamiento para una epilepsia refractaria? Todo a tu alcance en unos pocos segundos. Desde tu ordenador o desde tu móvil.

Tenemos que hacernos la pregunta en qué partes del proceso diagnóstico puede ayudarnos. Diagnosticar bien implica recoger información relevante, explorar, interpretar signos, relacionar antecedentes, priorizar hipótesis, decidir qué pruebas hacer, interpretar esas pruebas y revisar si lo que encaja sobre el papel encaja también con el paciente real que tenemos delante.

Por eso la inteligencia artificial puede aportar valor en varios niveles distintos. No solo en la lectura de una radiografía o en la revisión de una muestra, sino también en la organización de la información, en la generación de diferenciales, en el triaje y en la ayuda a no pasar por alto cosas importantes. ¿Cuántas veces nos ha pasado con ese caso complejo que te llega con historiales de años, múltiples pruebas que tienes que dedicar un montón de tiempo a organizar ese maremágnum de información? La IA no sustituye el razonamiento clínico. Lo que hace es ayudar a que ese razonamiento trabaje con menos ruido.

Una de sus funciones más útiles es ayudar a integrar datos dispersos: antecedentes, signos clínicos, resultados de laboratorio, medicación previa, evolución temporal, cambios en visitas anteriores y hallazgos de imagen. En la práctica, muchos errores diagnósticos no aparecen por desconocimiento puro, sino por ruido, fatiga o dificultad para conectar bien toda la información disponible. La IA puede ayudar a resumir, destacar patrones y sugerir estructuras de razonamiento más ordenada.

Sin duda, uno de los lugares que la IA es ya una realidad, es en el laboratorio. Ya tenemos analizadores que usan IA Vetscan Imagyst de Zoetis o AWALIFE de Ral. Heces, orina, frotis sanguíneos y citologías ya están siendo analizadas por IAs. Y va a seguir creciendo. No solo vamos a tener resultados más rápidos, sino que, además, la IA aporta más homogeneidad al no ser operador dependiente.

¿Te acuerdas cuanto llamabas al laboratorio para que te dieran orientación sobre cómo interpretar un resultado de una prueba o qué pasos deberías dar a continuación? De hecho, ese apoyo era muy importante para elegir un laboratorio de análisis clínicos. Pues eso está cambiando. El laboratorio Urano ha puesto una la IA Oraculus en sus resultados que te da orientaciones sobre el resultado analítico. Olvídate de preguntarle al laboratorio como se interpreta ese resultado. La IA te lo hace.

Lo mismo ocurre con radiografías, tacs y resonancias. Ya hay empresas que ofrecen servicios apoyados por IA. Si bien, todavía les queda camino para llegar a que sea la IA quien interprete todas las imágenes y de un diagnóstico. Todavía están aprendiendo, pero sin duda, lo harán.

Hace un par de días, una compañera de la clínica me enseñó algo que me sorprendió. Tenía que cerrar un gran defecto de piel para una cirugía. Usó Notebook LM para que le hiciera un esquema paso a paso para cerrar el defecto y que plastias serían las más aconsejables en ese caso. Como cirujano experto, no pude poner ni un solo, pero al diseño que hizo la IA para resolver el caso. La IA nos puede ayudar para planificar cirugías, cuidar los puntos críticos, complicaciones habituales y qué información relevante se debe dar al tutor.

Poco a poco la Inteligencia Artificial también se alojará en los diferentes softwares de las clínicas para apoyo en el diagnóstico.

Ahora mismo, para valorar una IA que ayude al diagnóstico debemos hacernos la pregunta si la IA es genérica o está desarrollada específicamente para veterinaria, qué parte del diagnóstico apoya exactamente, qué validación tiene, que errores comete y dónde acaba su utilidad y dónde empieza el criterio del veterinario.

Este último punto es decisivo. Una IA de consulta puede ser excelente para ordenar, resumir, recordar y sugerir, y aun así ser inadecuada para tomar decisiones sin revisión humana. Tengamos presente que las Ias pueden alucinar y dar respuestas erróneas. De hecho, la postura más sensata hoy es esta: las IAs de consulta especializadas pueden ser una ayuda valiosa, pero todavía deben usarse como copilotos, no como pilotos. Pero como he dicho, esto es hoy. Mañana puede haber cambiado.

Debemos aprender a usar estas herramientas para sacarles todo el partido. Y si, se tiene que dedicar tiempo para aprender.