Facturación y codificación en cirugía de pie y tobillo: ¿Podemos confiar en la inteligencia artificial?

Área de la Ciencia:

• Informática médica
• Inteligencia artificial en la salud
• Codificación de la cirugía ortopédica

Sus antecedentes:

• La facturación y codificación de procedimientos ortopédicos es compleja, con numerosos códigos y modificadores.
• Los procedimientos de pie y tobillo presentan una alta variabilidad, lo que complica la codificación en comparación con otras subespecialidades ortopédicas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la precisión de los principales motores de búsqueda de IA en la identificación de códigos de terminología de procedimiento actual (CPT) para procedimientos comunes de pie y tobillo.

Principales métodos:

• Análisis comparativo de los motores de búsqueda de IA (ChatGPT, Bing, Google Gemini) para la generación de código CPT.
• Los códigos generados por la IA se compararon con un estándar de referencia establecido por cirujanos de pie y tobillo entrenados en becas.
• El coeficiente Cohen kappa evaluó el acuerdo entre las plataformas de IA y el estándar de referencia del cirujano.

Principales resultados:

• Los motores de búsqueda de IA generaron códigos CPT correctamente el 44% del tiempo.
• Bing logró la mayor precisión (62% correcta, 23% parcialmente correcta), mientras que ChatGPT tuvo la más baja (23% correcta).
• El acuerdo general de la IA con el estándar del cirujano fue "Justo" (kappa = 0.201), con Bing mostrando un acuerdo "Moderado" (kappa = 0.405).

Conclusiones:

• Las capacidades actuales de IA demuestran potencial, pero requieren precaución para la generación precisa de códigos de procedimiento ortopédico de pie y tobillo.
• Es necesario un mayor desarrollo y validación antes de que la IA pueda implementarse de manera confiable para tareas de codificación médica complejas.