La precisión de las verificaciones digitales de síntomas tanto para la clasificación como para el diagnóstico es generalmente baja, lo que podría representar un riesgo para la seguridad del paciente, según una revisión de estudios publicada en npj Digital Medicine.
Los investigadores compilaron 10 estudios que evaluaron un total de 48 controles de síntomas en línea. La mitad de los estudios utilizaron pacientes reales, mientras que la otra mitad estudió casos falsos. La revisión encontró que la precisión diagnóstica de la primacía, o la lista del primer diagnóstico correcto, osciló entre el 19 % y el 38 %. La precisión diagnóstica de los tres primeros, que se evaluó en siete estudios, osciló entre el 33 % y el 58 %.
La precisión del triaje, es decir, enviar a los usuarios al nivel correcto de asistencia, fue mayor, con un rango entre 49% y 90%. Tres estudios también analizaron los casos según el estado de emergencia y dos encontraron que los controles de síntomas eran más precisos en la clasificación de casos emergentes. Sin embargo, un estudio encontró que la precisión del triage para las emergencias oftálmicas era menor que para los casos no urgentes, con un 39 por ciento frente a un 88 por ciento.
"Nuestra revisión encontró que tanto la precisión del diagnóstico como la clasificación eran generalmente bajas. Además, existe una variación considerable entre los controladores de síntomas a pesar de que se presentan parámetros de síntomas uniformes. También notamos que la precisión del diagnóstico y la clasificación de los controladores de síntomas, así como la variación en el desempeño, dependieron en gran medida de la agudeza de la afección evaluada", escribieron los autores de la revisión.
"En general, estos problemas plantean múltiples preocupaciones sobre el uso de controles de síntomas como herramientas para tratar a los pacientes, especialmente dado su papel cada vez más aprobado dentro de los sistemas de salud como servicios de clasificación que dirigen a los pacientes a las vías de tratamiento adecuadas".
PORQUE IMPORTA
Los investigadores notaron algunas limitaciones en la revisión, incluido el uso de casos de pacientes simulados y el enfoque de los estudios en países de altos ingresos como Estados Unidos y el Reino Unido. También dijeron que se podría introducir un sesgo en los estudios retrospectivos donde la información se recopila después del evento, la variación en el rendimiento podría atribuirse a la diferencia entre los estudios y los controles de síntomas habilitados por IA podrían mejorar con el tiempo.
Sin embargo, los hallazgos plantean inquietudes sobre el uso de controles de síntomas, particularmente cuando los sistemas de salud los promueven para enviar a los pacientes al lugar correcto de atención. Los autores del estudio dijeron que también hay preocupaciones de transparencia sobre cómo se construyen los controles de síntomas y qué contexto, datos demográficos de los pacientes e información clínica se utilizan.
"Dado el creciente impulso hacia la adopción de esta clase de tecnologías en numerosos sistemas de salud, este estudio demuestra que confiar en los controles de síntomas podría conllevar riesgos significativos para la seguridad del paciente", escribieron. "Se justifican estudios primarios a gran escala, basados en datos del mundo real, para demostrar el rendimiento adecuado de estas tecnologías de una manera no inferior a las mejores prácticas actuales. Además, se requiere una evaluación urgente de cómo se regulan e implementan estos sistemas. "
LA MAYOR TENDENCIA
Hay una serie de empresas que ofrecen controles digitales de síntomas. La compañía de atención médica digital Babylon, que hasta hace poco se incorporó a varios NHS Trusts, ofrece un chatbot de triaje respaldado por IA. La compañía retiró esos contratos del NHS a medida que crece su segmento de servicios basados en el valor en los Estados Unidos.
La startup japonesa Ubie lanzó su control de síntomas respaldado por IA en los Estados Unidos a principios de este año. Recientemente recaudó $ 26.2 millones en fondos de la Serie C. Otras compañías en el espacio incluyen Ada Health, K Health e Infermedica.