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Tao LLM (care transitions)

An LLM Chatbot to Facilitate Primary-to-Specialist Care Transitions: A Randomized Controlled Trial

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 2.069 pacientes que acudieron a consultas de especialidad, un chatbot LLM que recoge la anamnesis y redacta la derivación antes de la visita redujo la duración de la consulta con el especialista en comparación con ningún chatbot antes de la visita al especialista.

N
2069pacientes
Diseño
RCT de tres brazos (PreA solo, PreA con apoyo de personal, sin PreA), dos centros sanitarios, China
Desenlace
Duración de la consulta médica, coordinación asistencial percibida por el médico y facilidad de comunicación referida por el paciente (coprimarios)
Relevancia
2Importante — uno de varios pilares.
ResultadoConsulta 3,14 ± 2,25 vs. 4,41 ± 2,77 min (reducción del 28,7 %; p<0,001); coordinación asistencial percibida por el médico 3,69 ± 0,90 vs. 1,73 ± 0,95 (p<0,001); facilidad de comunicación referida por el paciente 3,99 ± 0,62 vs. 3,44 ± 0,97 (p<0,001). Los brazos de PreA solo y PreA con humano fueron equivalentes.
Tao X, et al. Nat Med. 2026;32(3):934-942. 10.1038/s41591-025-04176-7
Discusión y crítica

Uno de los primeros ensayos con aleatorización de pacientes de un LLM orientado al paciente en la atención habitual, que muestra que un chatbot que opera de forma autónoma puede acortar las visitas al especialista y que el codiseño con los actores locales superó al ajuste fino con datos de diálogo locales. Los criterios de valoración son medidas de proceso y de percepción y no resultados clínicos, y el ensayo se realizó en dos centros.