PRECISIÓN DIAGNÓSTICA DE MEDIKTOR, UN EVALUADOR DE SÍNTOMAS BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL, EN PACIENTES ATENDIDOS EN UN SERVICIO DE URGENCIAS

Resumen

Objetivo: Analizar la precisión diagnóstica y aplicabilidad de Mediktor en pacientes reales que acuden a un servicio de Urgencias.

Método: Estudio observacional prospectivo realizado en el ámbito de urgencias de un hospital terciario universitario. A los pacientes con patologías médicas y quirúrgicas (cirugía y traumatología) que no precisaban asistencia médica inmediata (niveles 3-5, escala andorrana MAT), se les entregó una Tablet PC para responder al interrogatorio de Mediktor. En virtud de las respuestas el software adjudicaba un listado de 10 pre-diagnósticos ordenados por probabilidad, que se ocultaban tanto al paciente como al médico responsable, para no modificar el proceso habitual. Posteriormente se analizó el grado de coincidencia entre el diagnóstico médico y los diagnósticos ofrecidos por Mediktor.

Resultados: 1.015 pacientes fueron encuestados, de los cuales 622 se consideraron válidos para analizar. Se excluyeron los pacientes sin diagnóstico al alta, los menores de 18 años, los que el diagnóstico final fue expresado como un síntoma y los casos con diagnósticos no incluídos en Mediktor. Las coincidencias entre el diagnóstico médico (gold standard) y los diez diagnósticos de Mediktor fueron de un 91,3% (n=568, IC 95% de 88% a 93%), en los tres primeros diagnósticos de un 75,4% (n=469, IC 95% de 71% a 78%) y en el primer diagnóstico de un 42,9% (n=267, IC 95% de 39% a 46%).

Conclusiones:  Mediktor tiene un alto grado de concordancia con el diagnóstico médico y puede ser una herramienta fiable para ayudar al diagnóstico de las enfermedades más prevalentes de un servicio de urgencias.

Palabras clave: servicio de urgencias, cirugía, traumatología, síntoma, diagnóstico médico.