Ensayo pre-clínico · Estudio aleatorizado en simulación
Real-Time Artificial Intelligence Diagnostic Copilot in Simulated Primary Care Consultations: Randomized Simulation Study
JMIR Formative Research. 2026;10:e104579.
DOI: 10.2196/104579
Evidencia científica · Ensayo pre-clínico
Más acierto diagnóstico con Medsys AI
En un estudio con médicos de familia en consultas simuladas de alta dificultad, el apoyo del Asistente Clínico de Medsys AI en tiempo real se asoció con una mayor capacidad de los médicos para incluir el diagnóstico correcto entre sus propuestas.
+12,3 puntos porcentuales
de acierto diagnóstico de los médicos
Se consideró acierto que el diagnóstico correcto estuviera entre los hasta tres diagnósticos propuestos al terminar la consulta: la medida denominada Top-3.
Estimaciones ajustadas. Intervalo de confianza del 95% de la diferencia: +2,7 a +22,6 puntos.
Medidas complementarias:
32,6%
Reducción relativa de errores (RER)
Menos errores en la medida Top-3, respecto a la condición sin asistencia.
8,1
NNT equivalente
Consultas simuladas asistidas por un acierto Top-3 adicional.
El NNT (number needed to treat) equivalente se refiere a las consultas simuladas de alta dificultad de este ensayo.
Publicado en JMIR Formative Research
Apoyo al razonamiento clínico
Un apoyo mientras el médico construye el diagnóstico
El Asistente Clínico de Medsys AI está diseñado para acompañar el razonamiento del médico durante la conversación: propone hipótesis diagnósticas, preguntas relevantes y exploraciones que pueden ayudar a completar la evaluación. El profesional puede utilizar, ignorar o descartar las sugerencias.
Ensayo pre-clínico aleatorizado
Datos del ensayo
- Médicos de familia
- 13
- Consultas simuladas
- 260
- Casos de alta dificultad
- 40
- Evaluadores independientes
- 3
En este ensayo pre-clínico, los médicos conversaban por voz con pacientes virtuales y decidían qué preguntar y explorar. Cada consulta se asignó aleatoriamente a trabajar con Medsys AI o sin asistencia, sin permitir otras ayudas diagnósticas externas.
La IA recibía la conversación, pero no tenía acceso al guion del paciente virtual.
Diagnósticos evaluados de forma ciega e independiente
Tres médicos de familia en ejercicio, independientes de los participantes, evaluaron los diagnósticos frente al diagnóstico de referencia de cada caso. Recibieron los diagnósticos propuestos por los médicos, las sugerencias de la IA y el diagnóstico de referencia, sin los datos que podían revelar la asignación de la consulta ni si el médico había visto las sugerencias.
Aplicaron criterios definidos previamente para aceptar coincidencias con el diagnóstico patrón oro.
Versión evaluada en el ensayo pre-clínico: Medsys AI-Clinical Assistant V1.0.0.
Resultados por dificultad · Análisis exploratorio
En los casos de mayor dificultad
El grupo de máxima dificultad mostró la mayor mejora absoluta del acierto diagnóstico Top-3 entre los grupos de dificultad analizados.
≈44,8%
Reducción relativa de errores Top-3 en los casos más difíciles
Valoración y uso
Bien valorado por los médicos participantes
Valoraciones medias de los 13 médicos participantes.
Las consultas con IA duraron, de media, unos 35 segundos más, un incremento del 10,7%.
Artículo científico
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