Inteligencia artificial para mejorar la comprensión de informes médicos: un análisis comparativo de legibilidad

Abstract

Resumen La comunicación sigue siendo uno de los principales retos en la relación médico-paciente. La dificultad de los pacientes para comprender los informes médicos afecta directamente su capacidad de tomar decisiones informadas. El objetivo de este estudio es analizar la capacidad de ChatGPT para generar versiones simplificadas de informes de alta hospitalaria y evaluar tanto su comprensibilidad como su precisión técnica. A través del uso de cuatro fórmulas de legibilidad (índice de lecturabilidad de Fernández-Huerta (IL), perspicuidad de Szigriszt-Pazos (IP), escala Inflesz (EI) e índice de legibilidad μ (Iμ)) y un análisis estadístico comparativo no paramétrico, se evidenció que los informes adaptados por ChatGPT mejoraron su comprensibilidad en un 27% en comparación con los originales, reduciendo significativamente el nivel de dificultad de los textos. La precisión del lenguaje médico (errores/1000 palabras) fue evaluada por un panel de expertos médicos y filólogos. Las principales fuentes de imprecisión identificadas fueron: terminología (2,1‰), medicación (1,6‰), abreviaciones (0,92‰) y las denominadas "alucinaciones" del chatbot (0,18‰). A pesar de que la tasa de errores es baja, sigue siendo una limitación importante.

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