Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha sido propuesta como una herramienta potencial de apoyo a la toma de decisiones clínicas en el ámbito oncológico. En los comités multidisciplinares (CMD), su futura inclusión como "miembro virtual" podría optimizar la eficiencia y estandarización de decisiones, sobre todo en entornos con recursos limitados. Este trabajo tiene como objetivo fundamental el análisis de concordancia entre las decisiones terapéuticas sugeridas por un modelo de IA conversacional y las generadas por un CMD.

Métodos: Estudio observacional prospectivo llevado a cabo entre mayo/2024 y mayo/2025. Se incluyeron 81 pacientes consecutivos presentados en el comité multidisciplinar de tumores digestivos por parte del servicio de cirugía general, con diagnóstico o sospecha de neoplasia digestiva. Para cada caso se recogieron variables clínicas, analíticas, radiológicas y funcionales relevantes. Estas se introdujeron en el modelo de inteligencia artificial ChatGPT-4o, configurado para emitir una recomendación terapéutica individualizada en base a las guías clínicas internacionales (NCCN y ESMO), sin conocimiento de la decisión real del comité. La decisión del modelo se comparó con la recomendación final del comité, clasificando el caso como "concordante" o "discordante". Se calcularon el porcentaje de concordancia global, el índice kappa de Cohen, y se analizaron las decisiones por categorías terapéuticas agrupadas.

Resultados: La IA y el comité coincidieron en 68 de los 81 casos evaluados, lo que representa una tasa de concordancia del 83,95%. El índice kappa obtenido fue de 0,76, lo que indica un nivel de acuerdo sustancial. Las decisiones se clasificaron en cinco grandes categorías terapéuticas: cirugía radical de entrada, neoadyuvancia, tratamiento oncológico, tratamiento local y tratamiento paliativo. El análisis gráfico (fig. 1) muestra la matriz de decisiones cruzadas entre IA y comité por categorías agrupadas, destacando una fuerte concentración en la diagonal, indicativa de una elevada concordancia en decisiones quirúrgicas y oncológicas. La distribución de decisiones por parte de la IA y del comité se representa en la figura 2, donde ambas curvas reflejan una tendencia similar con predominio de la cirugía radical. La tasa global de concordancia se representa mediante un gráfico circular (fig. 3), con un 83,95% de decisiones coincidentes. Las 13 discordancias se concentraron en escenarios clínicos más complejos, como pacientes frágiles, tumores localmente avanzados limítrofes, o lesiones sincrónicas. En algunos casos, la IA propuso cirugía directa mientras que el comité optó por tratamientos conservadores, vigilancia o escalonamientos con neoadyuvancia. También se observaron diferencias en la elección entre resección local o quimiorradioterapia, en función de variables clínicas no estructuradas.

Conclusiones: El modelo de inteligencia artificial basado en ChatGPT-4o mostró una elevada concordancia con las decisiones del comité multidisciplinar en tumores digestivos, especialmente en decisiones protocolizadas o bien definidas en las guías clínicas. En escenarios que requerían una mayor individualización o juicio clínico contextual, se observó mayor discrepancia. Estos resultados sugieren que la IA puede ser una herramienta útil de apoyo a la deliberación multidisciplinar, actuando como una segunda opinión o miembro adicional del comité. Futuros estudios deberán validar estos hallazgos y explorar su aplicabilidad en diferentes contextos asistenciales.