Un chatbot LLM para facilitar las transiciones de atención primaria a especializada: un ensayo controlado...

Área de la Ciencia:

• Informática de la salud; Inteligencia artificial en medicina; Sistemas de apoyo a la decisión clínica

Sus antecedentes:

• Las transiciones de la atención primaria a la especializada a menudo implican ineficiencias.; Los modelos de lenguaje grandes (LLM) orientados al paciente ofrecen posibles soluciones para agilizar estos procesos.; El desarrollo de aplicaciones LLM eficaces requiere una cuidadosa consideración de los contextos sanitarios locales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar el chatbot Preassessment (PreA), un LLM codesarrollado con partes interesadas locales, para gestionar las preconsultas de especialistas.; Evaluar el impacto de PreA en la duración de la consulta médica, la coordinación de la atención y la facilidad de comunicación con el paciente.; Comparar la eficacia de un LLM codesarrollado con un LLM ajustado y evaluar la operación autónoma.

Principales métodos:

• Se realizó un ensayo controlado aleatorizado con 2.069 pacientes y 111 especialistas en 24 disciplinas médicas.; Los pacientes fueron asignados a los grupos solo con PreA, con apoyo humano de PreA o sin PreA.; Los resultados clave medidos incluyeron la duración de la consulta médica, la coordinación de la atención percibida por el médico y la facilidad de comunicación informada por el paciente.

Principales resultados:

• El grupo solo con PreA demostró una reducción del 28,7 % en la duración de la consulta médica en comparación con el grupo sin PreA (P < 0,001).; Se observaron mejoras significativas en la coordinación de la atención percibida por el médico (aumento del 113,1 %) y en la facilidad de comunicación informada por el paciente (aumento del 16,0 %) en el grupo solo con PreA (P < 0,001).; Los resultados equivalentes entre el grupo solo con PreA y el grupo PreA-humano confirmaron la capacidad de operación autónoma; el PreA codesarrollado superó a los modelos ajustados.

Conclusiones:

• Los LLM codesarrollados, como PreA, pueden agilizar eficazmente las transiciones sanitarias y mejorar la atención al paciente.; El codesarrollo de partes interesadas es una estrategia superior para la implementación de LLM en comparación con la recopilación pasiva de datos, especialmente en entornos con recursos limitados.; La operación autónoma de LLM es factible y beneficiosa para mejorar la eficiencia del sistema de salud y la atención centrada en el paciente.