Los transcriptores con IA utilizados en Inglaterra pueden introducir diagnósticos, medicamentos u omisiones incorrectas en los registros clínicos, según casos reunidos por Healthwatch England y testimonios publicados por The Guardian. Médicos advierten que revisar y corregir cada resultado puede reducir o eliminar el ahorro de tiempo prometido.
Estas herramientas escuchan una consulta y generan una transcripción, un resumen u otros documentos que pueden incorporarse a la ficha del paciente. El plan sanitario a diez años del gobierno británico contempla su uso para liberar al personal de parte del trabajo burocrático y administrativo.
Healthwatch recibió reportes sobre un diagnóstico equivocado, un medicamento de nombre parecido y la omisión de una indicación para repetir una receta. En uno de los casos, una nota registró demielinización cuando el resultado correcto señalaba ausencia de demielinización; la paciente detectó el error y logró que fuera corregido.
La organización señala que todavía no existe evidencia suficiente para establecer si estos sistemas generan más o menos inexactitudes que las notas redactadas por profesionales. The Guardian informó que médicos generales y hospitalarios ya utilizaban 27 herramientas distintas en Inglaterra.
Cómo los transcriptores convierten una consulta en un registro
El sistema de los transcriptores capta el audio de la conversación y organiza su contenido en una nota clínica. No sustituye un diagnóstico ni actúa como profesional autónomo: el resultado debe ser comprobado antes de quedar incorporado al historial y utilizarse en decisiones posteriores.
La doctora Shier Ziser Dawood relató que una herramienta añadió Prozac a la nota de una consulta en la que ese medicamento no había sido recetado ni discutido. Según su experiencia, revisar y editar el documento puede tomar casi tanto tiempo como redactar una nota clínica desde el inicio.
Mary Gibbs describió otro problema en los transcriptores, específicamente con el triaje, y es que los resultados pueden resultar largos, repetitivos y contradictorios. El primer profesional debe comprobar la historia generada y el segundo vuelve a revisarla durante la consulta, lo que duplica parte del trabajo que la automatización buscaba reducir.
Healthwatch advierte que los errores pueden aparecer con mayor facilidad cuando participan varias personas, la historia clínica es compleja, existen diferencias de comunicación o intervienen acentos regionales. También identifica dificultades adicionales cuando el inglés no es el primer idioma del paciente.
Los casos no demuestran que todas las herramientas fallen ni que nunca ahorren tiempo. Muestran que su rendimiento varía según el producto, el tipo de consulta y la cantidad de correcciones necesarias antes de usar el documento.
Revisión clínica, consentimiento y límites de la evidencia
Healthwatch encargó una encuesta representativa de 4.039 adultos. El 69% dijo que se sentiría más cómodo con el uso de estas herramientas si el profesional asumiera un compromiso claro de revisar la exactitud del registro.
La información al paciente y el consentimiento también forman parte del despliegue. NHS England publicó una guía específica para el uso de productos de transcripción ambiental con IA en servicios sanitarios, con la supervisión humana como parte del proceso de incorporación de sus resultados.
Una palabra añadida, sustituida o ausente puede alterar el sentido de un antecedente médico. Si el error permanece en la ficha, puede reaparecer en consultas posteriores; por eso, la comprobación debe realizarse antes de que la nota se convierta en un registro clínico operativo.
La seguridad y la supervisión humana también estuvieron en el centro de una reunión de la OMS sobre IA en salud con representantes de 37 países en Lisboa. El uso cotidiano de transcriptores añade una dificultad concreta: controlar cada documento sin trasladar al personal una carga administrativa similar a la que se pretendía reducir.
Healthwatch mantiene abierta una comparación esencial: aún no está claro si estas notas contienen más o menos errores que las creadas por profesionales sin asistencia automatizada. Los casos disponibles respaldan la revisión obligatoria, pero no permiten atribuir una tasa general de fallos a los 27 productos utilizados.
