En Wolters Kluwer, creemos que las herramientas de IA deben basarse en contenido curado y derivado de la evidencia, no solo en datos. A medida que UpToDate® evoluciona, nuestro enfoque sigue siendo ofrecer contenido que refleje la integridad del conocimiento clínico, no solo las capacidades de la tecnología.
La procedencia es la piedra angular
Hoy en día, los clínicos enfrentan un volumen abrumador de información médica; y el desafío no es solo el acceso, sino la capacidad de discernir.
La velocidad sin sustancia es un riesgo. Las decisiones clínicas requieren confiabilidad, contexto y responsabilidad. Estas decisiones deben basarse en hechos y evidencia, no en tecnología probabilística.
En la IA clínica, esto significa poder rastrear una recomendación hasta la evidencia y el criterio profesional que la respaldan. La verificación no es opcional; es fundamental. Por eso, la procedencia no es un detalle técnico; es un imperativo clínico.
Los tres pilares de la procedencia
1. Orígenes: Construir sobre bases de conocimiento confiables
Existe una percepción errónea común de que, si la IA pudiera resumir toda la literatura médica en tiempo real, los clínicos tomarían mejores decisiones. Pero el razonamiento clínico no se trata solo de síntesis, sino de saber qué información importa, cuándo y por qué. Ninguna tecnología actual puede hacer esas distinciones de manera independiente.
Nuestra funcionalidad GenAI, UpToDate Expert AI, se basa en el contenido clínico de UpToDate. El proceso editorial subyacente para dicho contenido no solo es riguroso, sino también intencional y anticipatorio, diseñado para reflejar los escenarios clínicos que enfrentan los usuarios.
Cada línea del contenido clínico subyacente de UpToDate, en el que se fundamenta UpToDate Expert AI, está escrita por expertos, revisada por pares y actualizada regularmente. Cada estudio agregado a UpToDate se evalúa por su relevancia, alineación con el contexto clínico, solidez metodológica, capacidad para informar o cambiar la práctica, y una consideración equilibrada de riesgos y beneficios.
2. Derivación: Cómo se crean los insights de manera transparente
En lugar de aplicar tecnología genérica a grandes volúmenes de contenido, los sistemas diseñados para clínicos deben reflejar cómo los clínicos piensan, priorizan y toman decisiones.
La transparencia es igualmente crítica. Los clínicos deben poder ver cómo el sistema llegó a una respuesta, no solo el resultado, sino también el razonamiento por detrás de ella.
Y la trazabilidad debe ser fluida. La verificación sigue siendo inmediata, intuitiva y esencial.
3. Responsabilidad: Experiencia clínica detrás de cada insight
El diseño de un sistema generativo no es neutral: refleja el juicio, la experiencia y la intención de las personas que lo construyen. Los sistemas sólidos no son solo tecnología aplicada al contenido; están moldeados por equipos que entienden tanto la práctica clínica como las capacidades de la IA.
Este tipo de trabajo requiere habilidades híbridas y liderazgo. Exige fluidez en medicina basada en evidencia, pensamiento crítico y apertura para crear conocimiento significativo de nuevas maneras. Nuestro enfoque se basa en una estrecha colaboración entre clínicos y tecnólogos, trabajando juntos. Cada elemento está alineado con el proceso de razonamiento clínico y se refuerza mediante mecanismos diseñados para promover la seguridad del paciente.
Lo que distingue a nuestro sistema es la profundidad y amplitud de la experiencia clínica detrás de él. En el corazón de UpToDate Expert AI hay un equipo dedicado de médicos y farmacéuticos en ejercicio con experiencia en atención especializada, administración hospitalaria, seguridad del paciente, educación médica, publicación y tecnología de contenido. Su trabajo se basa en una amplia base, la red global de UpToDate con más de 7.600 colaboradores, líderes establecidos en sus campos, respaldados por un cuerpo interno de editores médicos capacitados en metodología basada en evidencia.
Esta experiencia colectiva no es solo una credencial: en medicina, tener tu nombre en el trabajo significa responsabilidad, propiedad y un compromiso con la calidad. Por el contrario, los sistemas que funcionan de manera anónima corren el riesgo de erosionar la confianza. Al hacer visible la experiencia detrás del sistema, reforzamos el principio de que la GenAI en medicina debe construirse no solo con habilidad técnica, sino con integridad.
Nuestro documento técnico, “Building the bridge—Generative AI and the future of clinical knowledge” (“Construyendo el puente: La IA generativa y el futuro del conocimiento clínico”), cubre nuestra perspectiva sobre cómo herramientas como UpToDate Expert AI están construyendo el puente entre los cambios en la recopilación de conocimiento clínico y la innovación. Descárguelo para obtener más insights.
