En el mundo de la medicina de urgencias, donde cada segundo cuenta, la toma de decisiones rápidas es crucial. Sin embargo, los sesgos cognitivos, especialmente aquellos relacionados con el "juicio", pueden influir significativamente en las decisiones médicas, comprometiendo la salud de los pacientes. Estos sesgos actúan como "atajos mentales" que utilizan los profesionales para formar juicios basados en información incompleta o demasiado generalizada, lo que puede llevar a diagnósticos erróneos o tratamientos inadecuados.

Un equipo de investigadores liderado por el profesor Emmanuel Lagarde del Instituto Nacional de Salud e Investigación Médica de Francia (INSERM) ha puesto en marcha un estudio innovador que promete cambiar las dinámicas en los servicios de urgencias. Utilizaron inteligencia artificial (IA) para detectar y clasificar a los pacientes, recurriendo a más de 480,000 entradas de datos del Servicio de Urgencias del Hospital Universitario de Burdeos, desde enero de 2013 hasta diciembre de 2021.

El método del equipo consistió en entrenar una IA para que clasificara pacientes según sus historiales clínicos, replicando así los posibles sesgos cognitivos del personal de enfermería. Posteriormente, modificaron los historiales para alterar referencias de género y observaron cómo la IA ajustaba sus puntuaciones de triaje (la evaluación de la gravedad del paciente). La diferencia en las puntuaciones antes y después de la modificación permitió a los investigadores estimar el impacto de los sesgos cognitivos.

Los hallazgos, que se publicaron en la revista 'Proceedings of Machine Learning Research', revelaron que muchas condiciones médicas en mujeres tienden a ser subestimadas comparadas con las de hombres; aproximadamente un 5% de las mujeres fueron clasificadas como "menos críticas", mientras que un 1.81% como "más críticas". En contraste, el 3.7% de los hombres fueron considerados "más críticos", frente al 2.9% que fueron considerados "menos críticos". Alarmantemente, este sesgo se intensificaba en función de la inexperiencia del personal enfermero.

El prof. Lagarde explicó: "Esta investigación demuestra cómo los grandes modelos lingüísticos pueden ayudar a detectar y anticipar los sesgos cognitivos humanos, logrando así una gestión más equitativa de las emergencias médicas". Además, Ariel Guerra-Adames, estudiante de doctorado y primer autor del estudio, subrayó que este método proporciona un recurso invaluable para identificar y abordar los sesgos que guían la toma de decisiones en la atención médica.

La aplicación de la IA en los servicios de urgencias no solo tiene el potencial de mejorar la eficacia en el diagnóstico y tratamiento de los pacientes, sino que también podría sentar las bases para transformaciones radicales en la formación del personal médico, impulsando un futuro más justo y preciso para la atención médica. Este avance podría marcar el comienzo de una nueva era en la medicina de urgencias, donde la inteligencia artificial no solo asista en la toma de decisiones, sino que también ayude a eliminar prejuicios y mejorar los resultados para todos los pacientes.