El primer ‘médico artificial’ diagnostica a los pacientes con un 91% de acierto

La primera tecnología de diagnóstico médico mediante inteligencia artificial ha acertado en un 91% de los 1.500 casos en los que se ha aplicado, según los resultados de un ensayo presentado este jueves en el Congreso Health 2.0, en Barcelona.

Esta tecnología, llamada Mediktor, ha sido probada en 1.500 pacientes de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid. Mediktor combina la inteligencia artificial con tecnologías de reconocimiento de lenguaje natural y datos del paciente para detectar sus síntomas y poder ofrecer un listado de posibles enfermedades y recomendaciones. Además, ofrece la posibilidad de contactar en línea con un médico para recibir más consejos.

Igual que hace un médico, Mediktor hace al paciente una serie de preguntas sencillas para obtener una lista de posibles diagnósticos. Esta plataforma aprende con cada interacción y, tras 1,3 millones de evaluaciones de síntomas en 195 países, ha adquirido una intuición tan avanzada que simula la de un profesional de la medicina con 40 años de experiencia.

“Las nuevas herramientas de prediagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, aportando enormes beneficios para los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras”, ha dicho el cofundador de Mediktor, Cristian Pascual.

“Sin embargo, para disfrutar de estos beneficios, tenemos que asegurar antes la precisión y el aval científico de estas tecnologías, por eso estamos orgullosos de ofrecer al mercado la primera plataforma de evaluación de síntomas basada en la inteligencia artificial avalada por la comunidad científica”, ha añadido Pascual.

Mediktor es útil especialmente para predecir la necesidad de ingreso o de cirugía de los pacientes durante la primera visita al servicio de urgencias, según ha explicado el doctor Joan Cháfer Vilaplana, de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos. El objetivo al utilizar esta plataforma es reducir los tiempos de espera hasta el ingreso en planta de los pacientes.