La inteligencia artificial en medicina ha irrumpido en hospitales y clínicas de todo el mundo, transformando la manera en que se diagnostican y tratan enfermedades. Actualmente, es cada vez más probable que los resultados de una prueba de sangre, una radiografía o una colonoscopía sean analizados primero por un algoritmo antes de llegar a manos de un médico.

Sin embargo, a pesar de su potencial, expertos advierten que la IA no puede ni debe reemplazar el juicio clínico de los profesionales de la salud, según destaca un reciente reportaje de TIME.

Más de 1.000 herramientas médicas inteligentes basadas en IA han recibido autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), y una encuesta de la Asociación Médica Estadounidense citada por TIME indica que más de dos tercios de los médicos en ese país ya utilizan IA en alguna medida.

Estas tecnologías ofrecen aplicaciones que van desde la redacción automática de notas clínicas y resúmenes de historias médicas, hasta la identificación de anomalías sutiles en imágenes que podrían pasar inadvertidas para el ojo humano.

Además, la IA acelera el desarrollo de nuevos medicamentos, como lo demostró el uso de modelos de predicción de estructuras proteicas que contribuyeron al Nobel de Química del año pasado. También facilita la atención personalizada, permite programar citas, responder consultas de pacientes y detectar efectos secundarios de tratamientos, así como emparejar candidatos con ensayos clínicos y monitorear datos de salud en tiempo real para prevenir complicaciones.

El verdadero valor de la IA y médicos en la atención médica solo se alcanzará si su desarrollo y uso se realizan de manera responsable. Los algoritmos actuales son herramientas poderosas para reconocer patrones y tomar decisiones, pero distan de ser infalibles o de igualar la inteligencia humana, pese a las afirmaciones de algunos defensores de la llamada inteligencia artificial general.

TIME recoge varios estudios recientes que ilustran tanto los beneficios como los riesgos de estas tecnologías, incluyendo errores de diagnóstico y la posibilidad de que los médicos pierdan habilidades esenciales al depender demasiado de la IA.

Un ejemplo citado por TIME es el de un equipo de la Universidad de Duke, que evaluó una herramienta de IA aprobada por la FDA para detectar inflamaciones y microhemorragias en resonancias magnéticas cerebrales de pacientes con Alzheimer.

Si bien la herramienta ayudó a los radiólogos a identificar lesiones sutiles, también generó falsas alarmas al confundir imágenes inofensivas con problemas graves. Los investigadores concluyeron que la IA puede ser útil como una segunda opinión, pero que los radiólogos deben analizar primero las imágenes por sí mismos.

La dependencia excesiva de la IA puede tener consecuencias inesperadas. En Europa, un estudio con gastroenterólogos que utilizaron un sistema asistido por IA para detectar pólipos durante colonoscopías mostró que, tras beneficiarse inicialmente de la herramienta, los médicos identificaron menos pólipos precancerosos cuando volvieron a trabajar sin ella.

Los autores del estudio sugieren que los clínicos, al confiar demasiado en la IA, perdieron concentración y capacidad de observación. Este fenómeno, conocido como “deskilling”, se ve reforzado por investigaciones que indican que el uso excesivo de ayudas computarizadas puede reducir la atención a detalles periféricos. Así, una herramienta diseñada para mejorar la práctica médica puede, en ciertos casos, debilitarla.

El riesgo de que la IA propague información errónea o debilite la capacidad de verificación humana es real. TIME compara este efecto con el uso de aplicaciones de navegación, que han hecho que muchos conductores pierdan su sentido de la orientación.

Un estudio reciente, citado por el medio, encontró que quienes utilizan IA con mayor frecuencia tienden a mostrar habilidades de pensamiento crítico más débiles, un fenómeno denominado “cognitive off-loading”. En el ámbito clínico, esto podría traducirse en una menor capacidad para cuestionar o corregir los resultados generados por la IA.

Frente a estos desafíos, la comunidad médica y regulatoria subraya la importancia de evaluar y monitorear continuamente las herramientas de IA. Muchos hospitales asumen que una herramienta aprobada por la FDA funcionará igual de bien en cualquier entorno, pero la realidad es que su desempeño puede variar según la población de pacientes y las condiciones locales.

Por ello, TIME recoge la recomendación del excomisionado de la FDA, Robert Califf, quien insiste en la necesidad de un seguimiento constante de estas tecnologías para garantizar su seguridad y eficacia en la práctica real.

Para avanzar hacia un uso más seguro y efectivo de la IA, algunos expertos proponen un enfoque basado en la Arquitectura de Elección Inteligente (Intelligent Choice Architecture, ICA). Este paradigma busca que las herramientas de IA no sustituyan el juicio clínico, sino que lo refuercen.

En lugar de emitir diagnósticos categóricos, los sistemas ICA destacan áreas de interés y animan a los médicos a examinar con mayor atención, promoviendo el razonamiento clínico y el pensamiento crítico. Un ejemplo de esta estrategia se observa en Apollo Hospitals, el mayor sistema hospitalario privado de la India, que ha implementado una herramienta ICA para prevenir infartos.

A diferencia de sistemas anteriores que solo ofrecían un puntaje de riesgo, la nueva herramienta desglosa los factores que contribuyen al riesgo, permitiendo a médicos y pacientes identificar qué aspectos abordar.

El futuro de la atención médica y tecnología no reside en reemplazar a los profesionales de la salud con algoritmos, sino en diseñar herramientas que potencien el juicio humano y amplíen las capacidades clínicas. La formación de los nuevos médicos debe orientarse a trabajar tanto con IA como sin ella, considerando a la IA como un asistente o una segunda opinión, nunca como un sustituto infalible.

A lo largo de la historia, la medicina ha incorporado nuevas tecnologías sin que ello implique la pérdida de habilidades fundamentales: el estetoscopio amplifica la capacidad auditiva, pero no reemplaza el oído; los análisis de sangre aportan información diagnóstica, pero no eliminan la necesidad de la historia clínica o el examen físico. La IA debe cumplir con ese mismo estándar.

Como concluye TIME, cualquier herramienta que reduzca la capacidad de observación o la toma de decisiones de los médicos aún no está lista para su adopción generalizada, o bien se está utilizando de manera incorrecta.