Dr. Sebastián Amado Leguia:
"ChatGPT permite un diagnóstico diferencial más completo del glaucoma"
El análisis sistematizado de datos y la interpretación de información clínica son algunas de sus ventajas. Sin embargo, el uso debe ser complementario, sin reemplazar el juicio ni la evaluación presencial del especialista.
La alta incidencia del glaucoma y el desafío de aumentar su detección temprana han motivado la incorporación de herramientas tecnológicas que mejoren la precisión diagnóstica y fortalezcan la formación médica.
En esa línea, explica el doctor Sebastián Amado Leguia, los avances en inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, abren la posibilidad de crear métodos que ayuden a analizar datos complejos, interpretar resultados y estructurar el razonamiento clínico de manera más eficiente.
"Estas aplicaciones permiten optimizar los procesos educativos y apoyar el desarrollo de competencias en contextos donde el acceso a tutoría personalizada o especialistas puede ser limitado", comenta el profesional formado en la Universidad Privada Antenor Orrego de Perú y Fundación Visión de Paraguay.
De acuerdo con el oftalmólogo, ChatGPT ha demostrado ser útil en el aprendizaje y actualización de médicos, ayudándoles a reconocer patrones y factores de riesgo relevantes en etapas iniciales del glaucoma. "Al interactuar con casos clínicos y simular escenarios reales, el usuario entrena su capacidad de detección precoz y seguimiento basado en protocolos estandarizados".
- ¿Qué ventaja ofrece esta herramienta en comparación con métodos tradicionales de apoyo diagnóstico?
El principal atributo radica en su capacidad para apoyar el proceso de razonamiento clínico de médicos en formación, facilitando el análisis sistematizado de datos y ayudando a construir un diagnóstico diferencial más completo. A diferencia de los tradicionales, este método permite una interacción inmediata, proporciona explicaciones razonadas y contribuye a que el profesional se cuestione de manera estratégica cada caso. Es importante destacar que ChatGPT es una herramienta complementaria, no un sustituto del juicio clínico ni de la evaluación presencial de un especialista.
- ¿Qué beneficios ha observado en la interpretación de imágenes como OCT, campos visuales o fotografías de nervio óptico?
Fundamentalmente, apoyar la interpretación de información clínica y diagnóstica, ayudando a los médicos en formación a integrar hallazgos y a correlacionarlos con datos clínicos. Sin embargo, debe ser considerado solo como un apoyo educativo o de segunda opinión, nunca como herramienta única o definitiva para la toma de decisiones.
- ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta Paraguay para incorporar ChatGPT en su sistema de salud oftalmológica?
La creación y entrenamiento de algoritmos y modelos de deep learning basados en datos de fondo de ojo y características clínicas específicas de la población paraguaya, ya que la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial existentes se han desarrollado en contextos distintos. También es crucial invertir en infraestructura tecnológica, asegurar la capacitación adecuada del personal y promover la integración ética y validada de estas tecnologías al sistema de salud nacional.
- ¿Qué tipo de entrenamiento requiere un oftalmólogo para integrar esta herramienta de forma efectiva y segura?
Se requiere que los médicos aprendan a formular preguntas clínicas de manera estratégica y orientada a la resolución de problemas, así como a interpretar críticamente las respuestas ofrecidas por ChatGPT.
- ¿Cómo ha sido la recepción por parte de los pacientes?
La experiencia internacional sugiere que la confianza aumenta si es utilizado bajo supervisión médica y se comunica su función de apoyo. Se deben tener en cuenta limitaciones como la falta de precisión en subtipos raros y la necesidad de evaluar integralmente al paciente, considerando comorbilidades y factores asociados al glaucoma.
- ¿Cómo visualiza el futuro del uso de inteligencia artificial en oftalmología?
Los próximos pasos en Paraguay deben enfocarse en fortalecer la educación y el apoyo a médicos en formación, proporcionando herramientas de simulación y ayuda en la toma de decisiones clínicas. Esta tecnología debe ser considerada un instrumento adicional para mejorar el aprendizaje, la sistematización y la eficiencia diagnóstica en entornos supervisados y validados éticamente.
Por Óscar Ferrari Gutiérrez
