64 A FONDO ANUARIO 2024 INTELIGENCIA ARTIFICIAL con los algoritmos, lo que facilita mucho la llegada de lo digital y de la medicina de precisión. El director científico de IdISSC ratifica que la IA generativa mejora la comunicación con los pacientes “al traducir conceptos médicos complejos en lenguaje accesible”. Esto permite que comprendan mejor su situación, aumentando su confianza y su capacidad para participar en la toma de decisiones. Suscribe que herramientas como los chatbots de atención médica pueden responder preguntas frecuentes fuera del horario clínico, “mejorando la continuidad del cuidado”. Defiende que, sin embargo,“la relación médicopaciente debe ser preservada”. Asevera que, si la IA puede facilitar ciertas interacciones, “el contacto humano sigue siendo esencial para generar empatía y confianza”. Junto a la mejora de la eficiencia, la IA generativa enriquece la interacción humana, ya que fortalece la comunicación y la relación médico paciente. El responsable del grupo de trabajo de salud digital de SEMG opina que estas herramientas pueden facilitar la creación de materiales educativos individualizados y adaptados al nivel de comprensión de los pacientes, facilitando trasladar la información de sus diagnósticos y tratamientos de forma clara y accesible. Respecto al uso de chatbots o de plataformas interactivas, estima que pueden proporcionar una herramienta de soporte con interacción continua para ofrecer respuestas rápidas a dudas frecuentes, lo que mejora la accesibilidad y, a su vez, disminuye la carga asistencial. La IA optimiza procesos y apoya en los diagnósticos, pero acentúa que “es una herramienta complementaria, mas no sustitutiva de la autonomía del médico”. Una de las promesas de la IA generativa es poder liberar tiempo de médicos, enfermeras y otros profesionales para que puedan centrarse más en la atención directa y humana de sus pacientes. “La capacidad de la IA para reducir la carga administrativa y burocrática, así como para automatizar algunos procesos, pueden aumentar el tiempo que los profesionales sanitarios pueden dedicar a escuchar y examinar a los pacientes reforzando la conexión humana”, pronuncia Esquerda. Para lograrlo,“es fundamental valorar la implantación de IA en clave de proceso, no sólo como un instrumento”. La primera digitalización en el ámbito de la relación clínica en salud habría sido la implantación de la historia clínica electrónica. “Su desarrollo ha supuesto ventajas claras e indiscutibles, como la centralización de la información del paciente, evitar errores, automatización de la receta, con la consecuente mejora de la calidad y seguridad de la atención, pero ha producido una mayor carga administrativa y de registro a los profesionales, con una distorsión directa en la relación con los pacientes y en la comunicación, favoreciendo la deshumanización de la atención”. La frase de “el médico sólo miraba la pantalla y no me miró” es frecuentemente repetida por los pacientes. Avisa de que, para evitar que, con el desarrollo de las IA en salud, no se amplifique la despersonalización, deberán tenerse muy en cuenta los procesos, así como la participación y experiencia del paciente en su desarrollo. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) pueden ayudar a los profesionales sanitarios a comunicarse con los pacientes. De la Iglesia remacha que, en la atención médica, a menudo se dan situaciones en las que los profesionales están luchando, no con un caso de diagnóstico desconcertante o una decisión de tratamiento compleja, ni siquiera con la abrumadora carga de papeleo clínico que deben rellenar, sino con la propia comunicación de la información clínica.“Sorprendentemente, los LLMs pueden ayudar en la tarea más humana que tiene que enfrentar un médico en la consulta: cómo hablar con el paciente. Los LLMs a menudo lo hacen con una claridad y una compasión asombrosas”, expone. Al ser herramientas de propósito general, no orientadas a la práctica clínica o a un problema concreto como sucede con la IA clásica, parecen capaces de amplificar o añadir contexto sobre la experiencia humana; nuestras culturas, nuestras emociones y la importancia de las interacciones sociales en cualquier dominio. Con todo, las herramientas de IA generativa pueden analizar las interacciones médicopaciente y sugerir formas de mejorar la comunicación, ofreciendo frases para mostrar comprensión. De esta forma, “los LLMs muestran empatía, convirtiéndose en un verdadero apoyo para abordar los objetivos de la atención médica, ayudando a los médicos a comunicarse de manera más efectiva con los pacientes que tienen dificultades para ESTAS HERRAMIENTAS PUEDEN FACILITAR LA CREACIÓN DE MATERIALES EDUCATIVOS INDIVIDUALIZADOS PARA LOS PACIENTES expresar sus emociones o que no entienden la información médica compleja”. La IA generativa también puede dar soporte mediante la generación de informes después de la visita, creando automáticamente resúmenes claros y concisos de la visita para el paciente, explicando el diagnóstico, el plan de tratamiento y respondiendo a sus preguntas de manera comprensible. Esto puede ayudar a los pacientes a comprender mejor su condición y sentirse más involucrados en su cuidado. Como ya se ha dicho, la IA generativa proporciona un canal de comunicación 24/7, donde el paciente puede acudir en momentos en los que el facultativo no esté disponible. Este soporte proporcionado por la IA generativa tiene el potencial de fortalecer la relación médico-paciente. “De ninguna manera debería afectar a la autonomía médica, puesto que el profesional sanitario siempre debe de tener la última palabra sobre el procedimiento a seguir y en él debe residir el poder de decisión sobre el plan médico del paciente”, aclara la directora de Desarrollo de Negocio de Genómica, Analítica Avanzada e IA en Fujitsu. La IA generativa es un apoyo al profesional y empodera a los pacientes al brindarles acceso a información médica confiable y comprensible. Pero, es crucial que los pacientes comprendan que la IA es una herramienta y no un sustituto de la opinión médica profesional.
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