En el emocionante entorno de una conferencia médica en Minneapolis, Gurpreet Dhaliwal, profesor de medicina en la Universidad de California en San Francisco, se presentó ante una audiencia ansiosa por presenciar un espectáculo inusual: el proceso de diagnóstico de un caso clínico en tiempo real. Los asistentes atestiguaron cómo, a medida que se revelaban detalles sobre una paciente y su posible padecimiento, Dhaliwal desnudaba su razonamiento, evaluando diversas hipótesis y rechazando alternativas hasta llegar a la conclusión de que la mujer probablemente sufría una peligrosa acumulación de presión abdominal. Su respuesta, correcta y vital, fue recibida con aplausos.
Considerado uno de los mejores en el campo de la diagnóstico médico, Dhaliwal es conocido por su excepcional dominio de la fisiología y su habilidad para hacer que los procesos de pensamiento clínico sean comprensibles. “Observarlo es como ver a Steven Spielberg con un guion”, comentó un periodista de renombre. A pesar de este reconocimiento, Dhaliwal se resiste a ser etiquetado como un “maestro” del diagnóstico; para él, el enfoque debe estar en la continua búsqueda de la mejora profesional.
El debate central que plantea Dhaliwal es si algunos médicos son inherentemente mejores diagnosticianos que otros, o si esta habilidad se puede cultivar en todos los clínicos. Con aproximadamente 1.000 millones de visitas a consultorios médicos al año en Estados Unidos, incluso una tasa de error del 10% puede representar una gran cantidad de diagnósticos erróneos, que en 2023 se informó que causan 371,000 muertes anuales y 424,000 discapacidades. Un informe de 2015 de las Academias Nacionales de Ciencias reconoció que la mayoría de las personas experimentarán al menos un error diagnóstico durante su vida, lo que subraya la gravedad de la situación.
Investigaciones recientes sugieren que muchos errores de diagnóstico surgen de fallos en el pensamiento, como sesgos cognitivos o cerraduras prematuras en el razonamiento. Este problema, como se enfatizó por el profesor Pat Croskerry, ha sido descuidado en la educación médica. Dhaliwal, con su enfoque metódico, busca mejorar su propio proceso de diagnóstico. Durante su formación, estudió a médicos admirados por su capacidad para identificar enfermedades raras o dominar diagnósticos comunes.
Sin embargo, las directrices tradicionales para alcanzar la excelencia son insatisfactorias: “Ve muchas cosas. Lee mucho”. Así nació su curiosidad por lo que realmente separa a un diagnosticador excepcional de uno competente. Durante un curso sobre razonamiento clínico, Dhaliwal comenzó a entender las complejidades del proceso mental que implica el diagnóstico, prestando atención a cómo se organiza el conocimiento y se aplica.
En su trayectoria profesional en el Centro Médico de Veterans Affairs de San Francisco, ha seguido un sistema que incluye hacer un seguimiento minucioso de los resultados de sus pacientes para aprender de sus errores. Esta práctica le ha llevado a desarrollar un enfoque apasionado hacia su trabajo, convencido de que se puede entrenar para ser un mejor diagnóstico. Su perspicacia resuena con el consejo antiguo de figuras como William Osler, quien incitó a los médicos a ser sinceros consigo mismos y a no temer la verdad.
En un giro innovador, Dhaliwal también participó en una competencia de diagnóstico contra un agente de inteligencia artificial llamado Dr. CaBot. Aunque ambos lograron llegar a un diagnóstico correcto en un caso complejo, su razonamiento diverge: Dhaliwal pudo identificar unaumulación de un objeto extraño en el cuerpo del paciente, mientras que el AI se quedó en los síntomas presentados.
Esta cercanía en la capacidad de diagnóstico entre un experto humano y una máquina plantea preguntas interesantes sobre el futuro de la medicina. Estudios recientes han mostrado que modelos de lenguaje de inteligencia artificial, como GPT-4, pueden diagnosticar enfermedades con una precisión del 97%, superando a médicos residentes en ciertos contextos. Esta realidad ha generado tanto escepticismo como expectativa, y es evidente que la inteligencia artificial ayudará a identificar diagnósticos que podrían escapar a un médico humano.
El impacto de la inteligencia artificial en la atención médica está aún por descubrirse. Aunque Dhaliwal concibe que la IA transformará radicalmente el cuidado de la salud, sostiene que la práctica médica, en su esencia, continuará demandando un toque humano insustituible. Muchas decisiones médicas son complejas y personalizadas, aquel espacio intermedio donde se debe ponderar el bienestar de los pacientes en función de sus valores individuales.
A medida que la IA empieza a tomar un lugar destacado en la medicina, existe la oportunidad de que esta tecnología no solo complemente a los médicos, sino que también libere su tiempo para enfocarse en esos aspectos humanos de la atención médica. Ante la escasez de médicos y la creciente demanda de atención, la AI podría ser una valiosa herramienta para optimizar tanto la precisión diagnóstica como la calidad del cuidado. En un horizonte no muy lejano, la posibilidad de obtener respuestas a preguntas médicas comunes desde la comodidad del hogar podría ser una realidad tangible, pero con el entendimiento de que el camino hacia un diagnóstico más profundo seguirá requiriendo la huella humana, aquella que a menudo ofrece no solo respuestas, sino también esperanza y consuelo.
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