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La documentación de alta en el departamento de urgencias (DU) es crucial para la continuidad de la atención, pero frecuentemente requiere mucho tiempo y resulta incompleta en el caótico entorno del DU. Buscando solucionar este cuello de botella, investigadores desarrollaron y evaluaron un asistente basado en un Modelo Extenso de Lenguaje (Large Language Model, o LLM) diseñado específicamente para generar notas de alta en urgencias. El estudio, publicado en JAMA Network Open, de nuestra editorial American Medical Association, compara la efectividad de este asistente con la documentación manual tradicional.

El estudio se realizó en un gran hospital en Corea del Sur y utilizó un LLM comercial (Llama3-8B) ajustado con 592 casos reales de DU. Seis médicos de urgencias participaron en una validación prospectiva secuencial, primero escribiendo notas manualmente y luego editando borradores generados por el LLM. Trescientos conjuntos de notas (manual, borrador LLM, nota asistida por LLM) fueron evaluados por tres médicos independientes utilizando métricas de calidad (completitud, corrección, concisión y utilidad clínica).

Los principales resultados fueron:

• Mejora en la Calidad: Las notas asistidas por LLM obtuvieron puntuaciones significativamente más altas en todas las métricas de calidad (completitud, corrección, concisión y utilidad clínica) en comparación con las notas manuales. Comparadas con los borradores puros del LLM, las notas asistidas (editadas por los médicos) fueron más concisas, pero ligeramente menos completas y correctas, manteniendo la utilidad clínica.
  
  
• Reducción Drástica del Tiempo: El tiempo mediano de documentación por nota disminuyó significativamente de 69.5 segundos para las notas manuales a 32.0 segundos para las notas asistidas por LLM.
  
  
• Seguridad y Eficiencia Local: El sistema, llamado Y-KNOT-EDN, fue desarrollado para operar localmente (on-site), utilizando una arquitectura ligera para equilibrar rendimiento y eficiencia computacional, abordando preocupaciones sobre seguridad de datos y viabilidad de implementación hospitalaria.
  
  
• Baja Tasa de Errores Graves: Una auditoría identificó pocas omisiones (principalmente de información de baja relevancia) y solo una confabulación (error factual) en los borradores del LLM, que fue corregida en la mayoría de las notas editadas, reforzando la necesidad de revisión médica.

Los hallazgos sugieren que los asistentes LLM ajustados localmente son una solución prometedora para generar notas de alta de urgencias de alta calidad, reduciendo significativamente la carga de trabajo de los médicos sin comprometer la seguridad, lo que representa un avance importante en el uso de la inteligencia artificial en la práctica clínica.

Para profundizar en la metodología de ajuste fino del LLM, en las métricas de evaluación 4C y en el análisis de similitud textual, recomendamos la lectura del artículo completo.

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