Council Post: The Mistake Most AI Scribes Make, And Why Omissions Are The Real Risks

Pat Williams, CEO y cofundador de iScribeHealth, sostiene que en los modelos de “AI scribe” y los asistentes clínicos ambientales el problema más frecuente no son las alucinaciones, sino lo que el sistema omite. En una evaluación detallada de dos plataformas frente a encuentros ambulatorios simulados se detectaron 127 errores en 44 notas; las omisiones representaron la mayor parte (83% en un sistema y 54% en el otro). En notas SOAP generadas por modelos tipo ChatGPT-4, el promedio fue de 23.6 errores por caso, con 86% debidos a omisiones. Williams advierte que estas brechas exigen que el médico identifique con precisión lo faltante y pueden afectar la continuidad asistencial.