Precisión diagnóstica de mediktor, un evaluador de síntomas basado en inteligencia artificial, en pacientes atendidos en un servicio de urgencias

Objetivo: Analizar la precision diagnostica y aplicabilidad de Mediktor en pacientes reales que acuden a un servicio de Urgencias. Metodo: Estudio observacional prospectivo realizado en el ambito de urgencias de un hospital terciario universitario. A los pacientes con patologias medicas y quirurgicas (cirugia y traumatologia) que no precisaban asistencia medica inmediata (niveles 3-5, escala andorrana MAT), se les entrego una Tablet PC para responder al interrogatorio de Mediktor. En virtud de las respuestas el software adjudicaba un listado de 10 pre-diagnosticos ordenados por probabilidad, que se ocultaban tanto al paciente como al medico responsable, para no modificar el proceso habitual. Posteriormente se analizo el grado de coincidencia entre el diagnostico medico y los diagnosticos ofrecidos por Mediktor. Resultados: 1.015 pacientes fueron encuestados, de los cuales 622 se consideraron validos para analizar. Se excluyeron los pacientes sin diagnostico al alta, los menores de 18 anos, los que el diagnostico final fue expresado como un sintoma y los casos con diagnosticos no incluidos en Mediktor. Las coincidencias entre el diagnostico medico (gold standard) y los diez diagnosticos de Mediktor fueron de un 91,3% (n=568, IC 95% de 88% a 93%), en los tres primeros diagnosticos de un 75,4% (n=469, IC 95% de 71% a 78%) y en el primer diagnostico de un 42,9% (n=267, IC 95% de 39% a 46%). Conclusiones:  Mediktor tiene un alto grado de concordancia con el diagnostico medico y puede ser una herramienta fiable para ayudar al diagnostico de las enfermedades mas prevalentes de un servicio de urgencias. Palabras clave: servicio de urgencias, cirugia, traumatologia, sintoma, diagnostico medico.