Antes de una primera visita de fertilidad, las pacientes suben todo su historial médico: resultados de laboratorio, informes, tratamientos anteriores, etc. Son muchos documentos por paciente de media, y cada laboratorio da formato a sus informes de manera distinta. Alguien tiene que leer todos esos documentos antes de la primera consulta, o usar un agente de IA para agilizar el proceso. Pero si un agente de IA lee mal un documento, nadie se da cuenta, y ese error puede llegar hasta la primera consulta, cuando el médico conoce a la paciente.

En esta conversación, Diego Pérez Sastre, CTO y cofundador de anyformat, y Marta Rivera Alba, Head of Data Science en IVI Fertility, hablan de lo que supuso automatizar la lectura de los documentos médicos de sus pacientes en IVI Fertility. Lo que implicó convertir un conjunto de documentos heterogéneos en un resumen clínico estructurado, señalar los resultados de laboratorio fuera del rango normal y mantener al equipo médico en el proceso, de modo que todos los resultados estuvieran referenciados a los documentos originales de la paciente. En el ámbito sanitario, un agente de IA que no puede demostrar qué ha leído no es autónomo. Con datos de salud sensibles, ese es un riesgo que ninguna clínica puede permitirse.