Inteligencia artificial para la identificación de patrones en pediatría: un análisis basado en informes médicos

Abstract

Este estudio evalúa la capacidad de NotebookLM, una herramienta basada en inteligencia artificial desarrollada por Google Labs, para extraer y analizar información relevante de informes médicos pediátricos. Se analizó un conjunto de documentos médicos no estandarizados, evaluando primero la precisión en la extracción de datos demográficos básicos (género y edad) y parámetros de examen físico, obteniendo una precisión del 97,9 % para género y 92 % para edad. Posteriormente, se exploraron preguntas epidemiológicas complejas que interesan a los pediatras, como patrones de enfermedades por edad y estacionalidad, uso de recursos, adherencia al tratamiento y experiencia del paciente. Los resultados demuestran que la IA puede identificar efectivamente tendencias en enfermedades respiratorias, renales, gastrointestinales y neurológicas, así como patrones de derivación a especialistas. Esta tecnología muestra potencial significativo para transformar la gestión de información clínica en pediatría, facilitando análisis epidemiológicos y mejorando la toma de decisiones clínicas, aunque requiere datos estandarizados para maximizar su eficacia.