Un nuevo estudio publicado en Medicina del dolor y anestesia regional Corpman et al. (2025) evalúa críticamente el potencial de los chatbots de IA, impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM), como herramientas de apoyo a la toma de decisiones clínicas en anestesiología regional. Con la creciente integración de la IA en la atención médica, esta investigación ofrece un análisis oportuno de su idoneidad para la toma de decisiones perioperatorias en el mundo real.

Antecedentes: El papel cada vez más importante de la IA en la anestesia

Las tecnologías de IA ya han demostrado su utilidad en el reconocimiento de imágenes por ultrasonido y la colocación de bloqueos en anestesia regional. Sin embargo, estas tareas representan solo una fracción de la toma de decisiones clínicas más amplia requerida. El estudio examina si la IA generativa puede ayudar a los anestesiólogos a tomar decisiones complejas, como la selección de bloqueos, la dosificación y la comunicación de riesgos y beneficios.

Diseño del estudio

• LLM evaluados: ChatGPT-4o, Gemini 2.0 Flash, Microsoft CoPilot y OpenEvidence
  
• Nuevo enfoque:Incitación de disparo cero de dos escenarios (básico y complejo) para simular la toma de decisiones clínicas en el mundo real
  
• EvaluaciónAnálisis cualitativo realizado por anestesiólogos regionales experimentados utilizando guías de práctica y literatura revisada por pares.

Pruebas basadas en escenarios

Escenario 1: Paciente de alto riesgo sometido a reemplazo total de hombro

• perfil del paciente:Múltiples comorbilidades que incluyen fibrilación auricular con apixabán, enfermedad renal crónica terminal (ESRD) con hemodiálisis y EPOC
  
• Decisión¿Es seguro el bloqueo nervioso y, de ser así, qué tipo, dosis y duración?

Las principales conclusiones:

• Todos los LLM recomendaron el bloqueo interescalénico a pesar de los riesgos conocidos como la parálisis hemidiafragmática.
  
• Ninguna modelo cuestionó la idoneidad del bloqueo ni pidió detalles aclaratorios.
  
• Las interpretaciones erróneas de las pautas de anticoagulación fueron comunes.
• El contenido del consentimiento informado sugerido variaba y a menudo omitía riesgos y alternativas clave.

Escenario 2: Paciente sano sometido a artroplastia total de rodilla con alta el mismo día

• Enfócate: Selección óptima del bloqueo nervioso periférico para equilibrar la analgesia con la movilización temprana
  

Recomendaciones de LLM:

• Selecciones comunes: ACB+iPACK o ACB+ciática poplítea
  
• En general, son buenos consejos, pero hay excepciones notables:
  
  • El bloqueo ciático de Géminis podría afectar la deambulación
    
  • Sólo unos pocos modelos citaron literatura y cuando lo hicieron, carecía de profundidad específica en anestesiología.

Mejores prácticas para el futuro

Cómo utilizar los LLM de forma segura en entornos clínicos

1. Validar siempre las recomendaciones del LLM con las pautas actuales y el juicio clínico.
   
2. Utilice la IA como herramienta de lluvia de ideas, no es una fuente de asesoramiento definitivo.
   
3. Aplicar ingeniería rápida para refinar consultas y probar la comprensión.
   
4. Incorporar resultados de IA en las discusiones del equipo, nunca como una directiva independiente.
   
5. Informar errores de IA a desarrolladores o investigadores para contribuir a mejoras de seguridad.

Direcciones futuras y reflexiones finales

El futuro de la IA en anestesiología es prometedor. La IA agente, orientada a objetivos y sensible al contexto, puede reducir la dependencia de la precisión manual. La integración con datos de HCE, el aprendizaje personalizado y las evaluaciones de riesgos en tiempo real podrían revolucionar la atención al paciente.

Referencia: Corpman D y otros. Medicamento para el dolor Reg Anesth. Publicado en línea el 3 de julio de 2025. 

Para obtener más información sobre la IA en un contexto médico, consulte Actualizaciones de anestesia en el Aplicación manual de anestesia NYSORA. 

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