Guía ESMO sobre el uso de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) en la práctica clínica

La Sociedad Europea de Oncología Médica (ESMO) ha presentado durante su congreso anual la «Guía ESMO sobre el uso de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) en la práctica clínica» (Elcap por sus siglas en inglés). Se trata del primer conjunto estructurado de recomendaciones para incorporar los modelos lingüísticos de inteligencia artificial (IA) a la oncología de forma segura y eficaz. La guía se ha publicado en la revista Annals of Oncology.

ELCAP distingue tres niveles de aplicación de los modelos de lenguaje en la práctica clínica, atendiendo a quién los utiliza y con qué fin.

·      El primer tipo (Tipo 1) corresponde a las aplicaciones orientadas al paciente, como los chatbots educativos o los asistentes digitales que ofrecen información sobre síntomas y tratamientos. Según ESMO, estas herramientas deben complementar la atención profesional, no reemplazarla, y operar dentro de circuitos supervisados, con protocolos claros de escalada y fuertes medidas de protección de datos.

·      El segundo tipo (Tipo 2) se refiere a las herramientas diseñadas para los profesionales sanitarios, desde sistemas de apoyo a la toma de decisiones hasta soluciones que ayudan a redactar informes o traducir documentación médica. En este caso, ESMO subraya la necesidad de validación formal, transparencia en las limitaciones del modelo y responsabilidad explícita del médico por cualquier decisión clínica derivada de su uso.

·      El tercer tipo (Tipo 3) abarca los sistemas institucionales de respaldo, como aquellos integrados en las historias clínicas electrónicas que extraen datos, generan resúmenes automáticos o vinculan pacientes con ensayos clínicos. Antes de su implantación, estos sistemas deben pasar por pruebas exhaustivas y contar con una gobernanza institucional sólida, además de someterse a monitorización continua para detectar sesgos o cambios en su rendimiento.

“La prioridad de la ESMO es garantizar que la innovación se traduzca en beneficios cuantificables para los pacientes y en soluciones viables para los médicos. Con Elcap se proporciona un marco pragmático y específico para la oncología que adopta la IA al tiempo que mantiene la responsabilidad clínica, la transparencia y una sólida protección de los datos”, detalla Fabrice André (presidente de ESMO)

Es evidente el papel cada vez más importante de la IA en la oncología. Como ocurre con otros entornos, la fiabilidad de los resultados depende de la integridad y la corrección de los datos introducidos. Lo que analiza Elcap son los LLM de asistencia que funcionan bajo supervisión humana, apoyando a los médicos mediante el suministro de información o la redacción de contenidos, en lugar de realizar acciones independientes.

Elcap fue desarrollado entre noviembre de 2024 y febrero de 2025 por un panel internacional de 20 miembros que abarcaba los campos de la oncología, la IA, la bioestadística, la salud digital, la ética y la perspectiva del paciente. Al distinguir entre los sistemas orientados al paciente, al médico y los institucionales de soporte, se establecen diferentes expectativas: vías supervisadas para los pacientes, herramientas validadas y transparentes para los médicos y sistemas bien gestionados y supervisados continuamente integrados en los registros sanitarios electrónicos.

De cara al futuro, Fabrice André hace hincapié en que las normas compartidas son tan importantes como los algoritmos para garantizar la confianza en la atención oncológica basada en la IA. “El uso responsable de la IA en oncología requiere normas compartidas tanto como algoritmos; el Elcap establece cómo implementar modelos lingüísticos de manera que mejoren la calidad, la equidad y la eficiencia de la atención oncológica, sin comprometer la confianza en el juicio clínico”.