Artículo original: Som S. Biswas. Role of ChatGPT in radiology with a focus on pediatric radiology: proof by examples. Pediatric Radiology volume 53, 818–822 (2023)
DOI: doi.org/10.1007/s00247-023-05675-w
Palabras clave: ChatGPT, pediatric radiology, Artifcial intelligence, text generation
Abreviaturas: inteligencia artificial (IA), Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RM).
Línea editorial del número: Radiología Pediátrica informa de los nuevos descubrimientos y avances en todas las áreas de la imagen pediátrica y en campos relacionados, mediante una combinación de artículos originales y revisiones. En este número tratan diferentes temas muy concretos de patología pediátrica; y entre ellos, se encuentra este artículo más general sobre ChatGPT junto con dos cartas de respuesta al mismo.
Motivos para la selección: he seleccionado este artículo por ser un tema general pensando que puede ser el que más interese a más personas, y de actualidad, sobre el que hay que tener claro las cosas básicas ya que nos va a tocar de manera muy cercana a todos en un futuro nada lejano.
Resumen:
Las herramientas de IA, como ChatGPT, basada en el análisis y comprensión del lenguaje, tienen la capacidad potencial de ayudar a los radiólogos en todos los ámbitos de su día a día, incluidos los radiólogos pediátricos. No obstante, aún es una herramienta a usar con precaución, al encontrarse en sus primeras fases de desarrollo y presentar limitaciones, imprecisiones y problemas médico-legales. No debe llegar nunca a sustituir el valor humano aportado por el radiólogo.
¿Qué es ChatGPT? Es un modelo de lenguaje de última generación desarrollado por OpenAI, diseñado para procesar y analizar datos de lenguaje natural, mediante la codificación y decodificación de secuencias de texto. Se ha entrenado con una gran cantidad de datos, permitiendo reconocer y comprender estructuras y contextos lingüísticos complejos y, con ello, generar respuestas coherentes.
¿Cómo funciona ChatGPT? La arquitectura GPT es un tipo de red neuronal basada en transformadores, un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar el lenguaje natural. Esta red neuronal ha sido previamente entrenada con una masiva cantidad de datos a partir de múltiples fuentes (libros, artículos, webs…). Presenta además capacidad de autoatención analizando cada entrada y respuesta generada, haciéndose feedback a sí misma, lo que genera respuestas cada vez mejor adaptadas al contexto requerido.
¿Qué papel tendrá ChatGPT en radiología pediátrica?
- Seguridad y radiación: ChatGPT puede contribuir de varias maneras en cuestiones de dosis de radiación óptimas, recomendación de estudios mejor indicados, directrices y normativas de seguridad radiológica, así como de minimización de la exposición a la radiación.
Por ejemplo: Texto de entrada del autor humano: ¿cuál es la dosis de radiación en la TC cerebral de un niño de 4 años?
Respuesta de salida de ChatGPT: La dosis de radiación de TC en el cerebro de un niño de 4 años puede variar en función de varios factores, como el tipo de escáner de TC específico utilizado, los parámetros de exploración y el tamaño del niño. Sin embargo, por término medio, la dosis de radiación efectiva para una TC cerebral rutinaria en un niño de 4 años es de unos 2 milisieverts (mSv).
- Optimización de la prueba elegida: puede dar respuestas sobre la elección de las secuencias adecuadas, la optimización del campo de visión y la necesidad o no de contraste en la RM; de modo que potencialmente reducirá el tiempo de anestesia innecesario y mejoraría el flujo de trabajo.
Ejemplo: Texto de entrada del autor humano: ¿qué secuencias de RM debo solicitar ante la sospecha de una osteomielitis de fémur en un niño de 7 años?
Respuesta de salida por ChatGPT: Ante la sospecha de osteomielitis de fémur en un niño de 7 años, se deben solicitar las siguientes secuencias de RM para optimizar la precisión diagnóstica:
- Imágenes ponderadas en T1 (T1WI): esta secuencia proporciona detalles anatómicos y es útil para identificar la extensión de la afectación ósea y de los tejidos blandos.
- Imágenes ponderadas en T2 (T2WI): esta secuencia ayuda a identificar la inflamación y el edema dentro y alrededor del hueso.
- Short Tau Inversion Recovery (STIR): esta secuencia suprime la señal de la grasa y aumenta la señal del líquido, lo que mejora la detección del edema de la médula ósea, un signo precoz frecuente de osteomielitis.
- Imágenes ponderadas en T1 con gadolinio: esta secuencia es útil para identificar las zonas de inflamación activa y absceso.
El protocolo específico puede variar en función de la institución, la presentación clínica del paciente y debe ser adaptado por el radiólogo intérprete.
ChatGPT no sólo ofrece las secuencias necesarias, sino que es consciente de que los protocolos pueden variar en función de cada hospital. No obstante, también puede ser entrenado para aportar esa información y cada institución tener su propio ChatGPT personalizado.
- Generación de informes: puede utilizarse para generar informes a partir de ciertos datos que le aportemos. La exactitud del mismo puede ser verificada, editada y firmada por el radiólogo pertinente, reduciendo el agotamiento relacionado con la carga de trabajo.
- Interpretación de imágenes: la versión de GPT-4 ya es capaz de interpretar imágenes a texto (función aún no disponible públicamente), de modo que entrenado con grandes conjuntos de datos de imágenes radiológicas y datos clínicos asociados puede ayudar a los radiólogos a realizar diagnósticos más precisos.
- Aporte de diferentes recursos: ChatGPT puede utilizarse para proporcionar recursos educativos y valores normales basados en la edad a los que acceder durante la interpretación de imágenes, como podría ser el tamaño normal del bazo en un paciente de tantos años; características radiológicas a ser buscadas en enfermedades concretas, generación de listas de verificación previas a procedimientos (como podría ser antes de la reducción de una invaginación intestinal).
- Comunicación con el paciente: también puede desempeñar un papel importante en la comunicación con el paciente, proporcionando información clara y concisa a los pacientes sobre sus procedimientos radiológicos, e incluso generar respuestas a las preguntas y preocupaciones más habituales o posibles.
- Tareas administrativas: puede automatizar tareas administrativas rutinarias como la programación de citas y la facturación permitiendo a los radiólogos centrarse en la atención y el diagnóstico de los pacientes.
- Investigación: proporcionando información de fondo y creando resúmenes, introducciones o secciones de conclusiones de un manuscrito, a partir de lo discutido en la literatura ya presente.
¿Qué inconvenientes y precauciones debemos tener?
- ChatGPT es una herramienta de IA y no debe sustituir a los conocimientos y la experiencia de un radiólogo cualificado, ya que proporciona información valiosa, pero la interpretación y el diagnóstico finales siempre debe realizarlos un radiólogo.
- La precisión de ChatGPT depende en gran medida de la calidad y la cantidad de datos utilizados para entrenar el modelo, existiendo un riesgo de sesgo e inexactitud en las respuestas generadas por la herramienta. Es fundamental garantizar que los datos utilizados para entrenar el modelo sean representativos de la población estudiada y que el modelo se actualice y perfeccione continuamente para mejorar su precisión.
- Existe la posibilidad de malinterpretar las consultas en lenguaje natural. Es posible que tanto pacientes como médicos no siempre utilicen la misma terminología médica ni proporcionen toda la información pertinente, lo que puede dar lugar a respuestas incorrectas o incompletas de la herramienta.
- Por último, existe preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos.
En general, el papel de ChatGPT en radiología aún se está explorando y existe un gran potencial para que esta tecnología tenga un impacto positivo en la atención al paciente y en la profesión radiológica.
Agradecimientos: El autor reconoce que este artículo ha sido generado en parte por ChatGPT y la edición corrió a su cargo.
Valoración personal:
Elegí este artículo porque la IA va a ser una herramienta que se va a incorporar en nuestro día a día laboral (y personal) y conviene saber las ventajas y limitaciones que vamos a tener. Los aspectos positivos del artículo son que expone ejemplos prácticos sencillos, entendibles y está muy bien estructurado. Los aspectos negativos son que pone demasiados ejemplos prácticos siendo alguno demasiado largo, relata demasiadas ventajas con respecto a las desventajas actuales y que no comenta el aspecto más importante que es cómo nos vamos a adaptar inevitablemente a ella.
Mi opinión a este respecto es que es una herramienta que se va a incorporar en nuestro día a día y que como ha sucedido en otras industrias con los avances tecnológicos como la llegada de internet (música, cine…) es mejor adaptarse y sacarle provecho que luchar contra ella. Es decir, la IA no parece ser una tecnología que vaya a sustituir al radiólogo, sino más bien una nueva herramienta que va a estar disponible en todas las especialidades médicas y radiología le va a sacar mucho partido, resultando en un beneficio final para el paciente y en una mejora de la asistencia diaria. Por otro lado, actualmente es una herramienta en desarrollo y requiere curva de adaptación y aprendizaje. Además, la implementación de una herramienta como ChatGPT a la práctica clínica habitual requiere de amplios estudios rigurosos que confirmen la nueva buena praxis pues aún no se han recogido todas las posibilidades en las que esta herramienta puede ser utilizada; es decir, que un mismo paciente con una misma patología es posible que según el hospital y el facultativo responsable y usando la misma herramienta acaben con enfoque diferente. En otras palabras, siempre existe un factor humano previo al uso de esta tecnología y siempre habrá un factor humano en la interpretación de la misma, que hay que tener en cuenta. Por último, existe un problema con el acceso a los datos, y es que la fiabilidad de las respuestas que proporciona una red neuronal como ChatGPT depende por completo de los datos con los que es entrenada y de la calidad de los mismos. Así, siendo los datos médicos en general y las imágenes radiológicas en particular datos muy sensibles que requieren un especial cuidado y manejo, es complicado entrenar modelos con una calidad de datos adecuada, que además sea capaz de representar a la población objetivo donde va a ser utilizado dicho modelo. En conclusión, es una nueva herramienta que adoptar pero hay que darle tiempo, tras una estrecha supervisión humana y una estricta y rigurosa revisión de los resultados obtenidos tras su uso, para confirmar su utilidad, que muy probablemente llegará y mejorará muchos aspectos de la medicina.
Quizás sea un buen momento para volver a ver alguna película como “Matrix”, “Blade Runner” y la más que maravillosa “Her”.
Pablo Pagliarani Gil
Hospital Universitario de Getafe, Madrid
pablopagliarani@gmail.com
cbseram.com 
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