Un nuevo estudio de NYU Langone Health revela que las herramientas de IA mejoran significativamente la legibilidad de los materiales educativos para pacientes de las principales organizaciones, lo que promueve el empoderamiento del paciente y mejores resultados de salud.
Las inteligencias artificiales están logrando avances significativos en el cuidado de la salud. Un nuevo estudio de NYU Langone Health demuestra que la IA puede mejorar sustancialmente la legibilidad de los materiales educativos para pacientes (PEM) en línea.
La investigación se centró en los materiales de apoyo para la salud (PEM) de los sitios web de la Asociación Americana del Corazón (AHA), la Sociedad Americana del Cáncer (ACS) y la Asociación Americana del Accidente Cerebrovascular (ASA). Estos materiales son cruciales para ayudar a los pacientes a tomar decisiones informadas sobre su salud, pero a menudo están redactados a un nivel de lectura demasiado alto para que muchos pacientes los comprendan.
El estudio, recientemente publicado En el Journal of Medical Internet Research, se evaluaron las capacidades de tres grandes modelos de lenguaje (LLM) —ChatGPT, Gemini y Claude— para optimizar la legibilidad de estos materiales.
Estas herramientas de IA generativa simplifican textos complejos al predecir la siguiente palabra de una oración basándose en datos extensos. Este proceso permite a la IA reescribir artículos complejos en un lenguaje más accesible.
Aspectos destacados del estudio
Los investigadores seleccionaron aleatoriamente 60 PEM de los sitios web de la AHA, la ACS y la ASA. Las puntuaciones de legibilidad originales fueron significativamente superiores al nivel recomendado para sexto grado, con un promedio de 10.7, 10 y 9.6, respectivamente.
Luego de ser procesados por los LLM, la legibilidad de estos materiales mejoró notablemente:
- ChatGPT redujo el nivel promedio de lectura a 7.6.
- Géminis lo bajó a 6.6.
- Claude lo mejoró a un promedio de 5.6.
El número de palabras también disminuyó, lo que hizo que los materiales fueran más concisos y fáciles de entender.
“Nuestro estudio muestra que los modelos de lenguaje amplios y ampliamente utilizados tienen el potencial de transformar los materiales educativos para pacientes en contenido más legible, lo cual es esencial para el empoderamiento del paciente y mejores resultados de salud”, dijo el autor principal Jonah Feldman, director médico de transformación e informática en NYU Langone, en un comunicado de prensa.
Feldman, quien también se desempeña como profesor asistente en la Facultad de Medicina Grossman Long Island de la Universidad de Nueva York, enfatizó que incluso los materiales educativos elaborados por expertos podrían beneficiarse de mejoras impulsadas por inteligencia artificial.
La investigación muestra cómo las organizaciones de atención médica pueden aprovechar la IA para hacer que la comunicación clínica sea más amigable para el paciente.
Estudios anteriores han demostrado el potencial de la IA para generar explicaciones de resultados médicos centradas en el paciente, redactar respuestas a consultas sanitarias electrónicas y crear resúmenes comprensibles de informes complejos.
“La amplitud de las posibles ofertas de IA muestra cómo se puede aprovechar la tecnología para transformar la experiencia del paciente en todos los sistemas de atención médica, y no solo en Estados Unidos”, agregó el coautor Paul Testa, director de informática sanitaria en NYU Langone y profesor clínico en la Facultad de Medicina Grossman de NYU.
NYU Langone ya está incorporando estas herramientas de IA en un ensayo controlado aleatorizado para evaluar su eficacia en la elaboración de resúmenes de alta hospitalaria fáciles de entender para el paciente. El objetivo es comprobar si unas instrucciones más claras mejoran la comprensión y la satisfacción del paciente tras el alta.
“Generar evidencia real mediante ensayos aleatorizados es crucial para validar la eficacia de las herramientas de IA en entornos clínicos”, añadió el coautor Jonah Zaretsky, subdirector de medicina del Hospital Langone de la Universidad de Nueva York (Brooklyn) y profesor clínico adjunto de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York. “Este enfoque garantiza que la documentación generada por IA no solo sea precisa, sino también realmente beneficiosa para los pacientes y sus familias”.
Este estudio fue autofinanciado por NYU Langone, lo que demuestra su compromiso con el avance de la atención médica mediante tecnologías innovadoras. Además de Feldman, Testa y Zaretsky, el equipo de investigación incluyó al autor principal, John Will, y a las coautoras Mahin Gupta y Aliesha Dowlath.
Fuente: NYU Langone Health