Informe radiológico estructurado asistido por modelos de lenguaje en residentes de Radiología: piloto de implementación en Urgencias.

Abstract

Objetivo: Evaluar si un sistema de informe estructurado asistido por Large Language Models puede integrarse de forma práctica en el trabajo de residentes de Radiología durante las guardias. Como objetivos secundarios: describir preferencias de formato mediante evaluación ciega, caracterizar diferencias lingüísticas entre informes manuales y asistidos, e identificar riesgos percibidos para un estudio confirmatorio. Métodos: Estudio piloto con dos componentes. En la fase prospectiva, cuatro residentes generaron 480 informes alternando redacción manual y asistida por LLM (Custom GPT-4o). En paralelo, se analizaron 200 informes anonimizados de adjuntos para contextualizar las métricas. Se empleó una encuesta ad hoc tipo Likert (seis dimensiones) y se calcularon métricas de clasificación y perplejidad como indicadores descriptivos. Resultados: La herramienta fue bien recibida. Las medianas Likert oscilaron entre 4,75 y 4,90 sobre 5. Los residentes distinguieron con precisión qué informes habían sido asistidos (F1 = 0,92), lo que sugiere una huella formal reconocible. Se observó sesgo de autoatribución en las preferencias ciegas. La perplejidad difirió entre residentes y adjuntos (p = 0,03), apuntando a mayor regularidad en profesionales experimentados. Conclusiones: Los hallazgos respaldan la integración inicial del asistente en el circuito de guardias. El interés reside en su función de andamiaje para estandarizar la comunicación entre residentes y médicos peticionarios, no en automatizar el razonamiento diagnóstico.

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