SermasGPT: así funciona el ChatGPT sanitario que diagnostica enfermedades raras

Más de seis mil médicos ya han tenido acceso a ella desde su puesta en marcha

Ana Más

Lo explicaban desde la web oficial de la Comunidad de Madrid el pasado día 12 de enero en una nota de prensa: más de 6.000 médicos de Atención Primaria han tenido acceso a la Inteligencia Artificial generativa para mejorar la agilidad y precisión en el diagnóstico de enfermedades raras. Algo que ha sido posible gracias a SermasGPT, una herramienta tecnológica puesta en marcha por el Gobierno regional en 2023, que ha recibido desde entonces 13.600 visitas y a la que los profesionales de la salud han valorado positivamente otorgándole cuatro puntos sobre cinco en cuanto a su grado de aceptación.

Se trata de un sistema pionero desarrollado en colaboración con Microsoft, la Fundación 29 y la Consejería de Digitalización, con una finalidad muy concreta: agilizar la detección y reducir los errores al detectar patologías poco frecuentes.

Así, ante cualquier sospecha de que exista una patología poco frecuente, los facultativos de Atención Primaria de la región, pueden derivar antes al paciente al especialista o especialistas adecuados, acelerando así la realización de pruebas. Y es que los médicos introducen los síntomas del paciente y reciben en pocos minutos, un primer análisis que incluye posibles diagnósticos y recomendaciones de pruebas.

SermasGPT: Una herramienta de gran ayuda para los profesionales

Miguel López-Valverde, Consejero de Digitalización de la Comunidad de Madrid, explicaba que «la inteligencia artificial generativa está ofreciendo grandes avances para la sanidad madrileña, ya que puede convertirse en una herramienta de gran ayuda para los profesionales en sus tomas de decisiones«, y más en estos casos de enfermedades consideradas raras o poco frecuentes, que afectan a menos de 5 por cada 10.000 habitantes. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), existen más de 7.000 y en España se calcula que hay cerca de 3 millones de personas afectadas.