Precisión diagnóstica del ChatGPT-4 para apendicitis aguda en el Servicio de Emergencia del Hospital Ramiro Prialé Prialé, Huancayo, 2022

• Autores: Barrera Chuquiarque, Diana Evelyn, Rojo Camayo, Victor Ricardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Continental
• Repositorio: CONTINENTAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/16718
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12394/16718
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Apendicitis; Medicina general; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.01.00

La inteligencia artificial (IA) se ha integrado progresivamente en la medicina, con aplicaciones en la práctica clínica, análisis de imágenes y diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, la apendicitis aguda, una de las patologías quirúrgicas más frecuentes, aún enfrenta retos diagnósticos, con tasas significativas de diagnósticos erróneos y apendicectomías innecesarias, especialmente en mujeres. Ante este panorama, se exploró el potencial del ChatGPT-4 como una herramienta accesible y comprensible para apoyar en el diagnóstico clínico de la apendicitis aguda, con el fin de reducir errores y optimizar necesidad de la atención quirúrgica. El objetivo de esta investigación fue determinar la precisión diagnóstica del ChatGPT-4 para apendicitis aguda en el servicio de emergencia del Hospital Ramiro Prialé Prialé. Se realizó un estudio cuantitativo, descriptivo y transversal. La población estuvo conformada por pacientes entre 18 a 59 años que fueron atendidos en el tópico de cirugía en el servicio de emergencia en el año 2022. La muestra incluyó 495 historias clínicas, las cuales fueron ingresadas al ChatGPT-4 para determinar la presencia o ausencia de apendicitis aguda. Estos resultados se compararon con la base de datos del servicio de anatomopatología, donde se registran las biopsias consideradas el método diagnóstico de certeza para esta investigación. Según los indicadores de validez, el ChatGPT-4 tuvo una sensibilidad de 89 %, especificidad de 98 %, valor predictivo positivo de 75 % y valor predictivo negativo de 99 %. Respecto al likelihood ratio positivo y negativo sus valores fueron 37 y 0,11 respectivamente; además, el índice de exactitud fue 97 %, el score F1 de 0,815 y el área bajo la curva ROC fue de 0,93. En cuanto a la confiabilidad, el coeficiente de correlación de Matthew fue de 80 %. Los investigadores concluyeron que ChatGPT-4 tiene una adecuada precisión diagnóstica para la apendicitis aguda. Sin embargo, se recomienda realizar más estudios en diferentes hospitales y con un rango de edad más amplio para validar estos hallazgos.