En pocos años, herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT se popularizaron. Hoy, la IA redacta correos electrónicos, planifica vacaciones e incluso ayuda a predecir las tendencias del mercado de acciones. En el ámbito de la salud, incluso, puede responder preguntas médicas complejas, analizar resultados de laboratorio e incluso aprobar exámenes de la junta médica.
Microsoft anunció hace poco el desarrollo de un nuevo programa de inteligencia artificial que, según afirma, superó cuatro veces a los médicos en la capacidad de diagnosticar enfermedades complejas.
Bill Gates parece creerlo. En una aparición reciente en The Tonight Show, predijo que la IA podría eliminar la necesidad de médicos "para la mayoría de las cosas" en una década. Sostuvo que esto marcará el inicio de una atención médica de bajo costo y gestionada por robots. Dijo que imaginen a Baymax, el personaje de Big Hero 6 de Disney.
Pero Gates está equivocado. La IA transformará de manera profunda la medicina en los próximos años, a medida que los programas desarrollados por Microsoft y otras empresas se integren en la práctica médica. Sin embargo, no reemplazará gran parte de lo que hacen los médicos, al menos en el corto plazo. Por el contrario, la IA se convierte en el asistente más inteligente de la medicina, porque ayuda a los profesionales a trabajar con más eficiencia y a brindar una mejor atención.
Lo que la IA puede hacer tan bien (o incluso mejor) que los médicos actuales
El argumento que respalda la idea de reemplazar a los médicos parte de que la IA ya asume tareas médicas esenciales. Es cierto que la IA se destaca en el análisis de datos digitalizados.
Consideremos el caso de la radiología. En esa especialidad, los médicos dedican gran parte de su tiempo a interpretar radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y otros estudios. Un análisis publicado en Lancet Digital Health en 2019 concluyó que la IA podría igualar o superar a los radiólogos humanos en tareas de clasificación de imágenes.
La dermatología es otra área en riesgo. Las afecciones de la piel se pueden fotografiar y analizar con modelos de IA que hoy rivalizan o superan a los dermatólogos certificados en la detección del cáncer de piel. Lo mismo sucede con la patología. Un metaanálisis publicado en Nature en 2024 reveló que la IA alcanzó una sensibilidad del 96 % y una especificidad del 93 % en el diagnóstico de patología clínica en 48 estudios.
Cuando la información llega en bits y bytes claros, la IA probablemente ya sea superior a los médicos humanos al analizarla. Y si todavía no lo es, casi con seguridad lo será en un futuro cercano.
El reemplazo de los médicos
Incluso en especialidades como radiología, dermatología y patología, la IA no tendrá un dominio completo. En la Clínica Mayo, la IA no se usa para reemplazar a los radiólogos, sino para optimizar la automatización de tareas rutinarias y detectar anomalías que permitan predecir mejor las enfermedades.
La IA no reemplazará a los radiólogos, porque ser radiólogo implica mucho más que interpretar imágenes. Estos profesionales se coordinan con otros médicos, conversan con los pacientes y realizan procedimientos como biopsias guiadas por imágenes o intervenciones en casos de accidentes cerebrovasculares e infecciones.
Los dermatólogos realizan biopsias y tratan afecciones cutáneas en la clínica. Por su parte, los patólogos llevan a cabo autopsias y brindan asesoramiento experto en casos complejos.
Ninguna de estas tareas prácticas se puede delegar a una IA.
¿Y si reemplazamos a los cirujanos? Algunos estudios demostraron que la IA puede aportar precisión, pero no puede realizar procedimientos de manera independiente. De hecho, la cirugía es una especialidad donde la tarea principal, la competencia procesal, tiene pocas chances de quedar bajo dominio de la IA.
Otro problema es que muchos pacientes no están preparados para que la IA participe en su atención, y mucho menos para recibir atención totalmente autónoma. Una encuesta realizada en 2023 mostró que el 64 % de los pacientes confiaría más en un diagnóstico hecho por una IA que en uno realizado por un médico humano. Sin embargo, ese nivel de confianza cayó cuando se trataba de problemas de salud más complejos.
A medida que aparezcan más datos que demuestren la seguridad o incluso la superioridad de la IA en ciertas tareas, es probable que las opiniones de las personas sobre su papel en la atención médica cambien. De todas formas, una característica esencial de la relación médico-paciente, la empatía, es algo que la IA no puede reemplazar. Un estudio publicado en 2011 en Academic Medicine reveló que los médicos más empáticos tenían pacientes con un mejor control de la diabetes. Esto demuestra que la conexión humana mejora los resultados de salud reales.
La IA en la atención médica será el copiloto inteligente del médico
En lugar de reemplazar a los profesionales, la IA en el ámbito sanitario se convierte en un potente copiloto. A medida que las organizaciones integran más esta tecnología en los procesos de atención y los médicos la adoptan con mayor frecuencia, la IA podría liberarlos de muchas tareas para que puedan concentrarse en el pensamiento complejo, la toma de decisiones con matices y la relación con los pacientes.
Un ejemplo claro de este acompañamiento es el uso cada vez más frecuente de herramientas de IA para generar diagnósticos diferenciales. Por ejemplo, en el caso de enfermedades raras pediátricas, la IA resulta útil para identificar combinaciones de características y así afinar el diagnóstico.
Plataformas específicas como OpenEvidence, que está disponible solo para médicos con un Identificador Médico Nacional, ayudan a acceder rápido a las últimas investigaciones y a respuestas basadas en evidencia ante preguntas complejas.
Otra área donde la IA está dando apoyo es la automatización de la documentación clínica de las notas médicas. Hoy, los médicos dedican casi la mitad de su jornada laboral a la carga de datos. En algunas especialidades, sobre todo en la medicina ambulatoria, los asistentes de IA basados en voz alivian esa carga y permiten ahorrar tiempo.
Todas estas son herramientas que acompañan a los médicos en lugar de reemplazarlos.
¿Qué determinará el futuro papel de la IA en la atención sanitaria?
Las capacidades de la IA crecen con rapidez. Sin embargo, su adopción entre los médicos es desigual, sobre todo en entornos clínicos donde los flujos de trabajo no se optimizaron para integrarla.
Por ejemplo, en el caso de la IA ambiental para la documentación, algunos médicos la consideran invaluable. Otros la abandonan al poco tiempo por distintas razones. A veces, las notas que genera no se adaptan a su especialidad o requieren demasiada edición. En otros casos, los profesionales no logran incorporarla a su rutina o creen que su método actual, como el dictado, funciona igual de bien.
De hecho, en algunas áreas, la IA tuvo un rendimiento insuficiente. Al identificar la sepsis en el hospital, muchos médicos rechazaron o ignoraron las alertas generadas por algoritmos. Esto muestra la importancia del criterio humano en situaciones complejas.
La regulación de la IA también está en desarrollo. La iniciativa de Precertificación de Salud Digital de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la Ley Europea de IA buscan aportar claridad. Sin embargo, persisten grandes interrogantes sobre la privacidad, los sesgos y la responsabilidad legal. Si un sistema de IA no diagnostica un cáncer, ¿quién es responsable? Por estas incertidumbres, muchos sistemas de salud dudan a la hora de implementar por completo las herramientas de IA.
¿Cómo se puede optimizar la IA en la atención sanitaria?
Primero, los desarrolladores de IA tienen que enfocarse en resolver problemas clínicos concretos: mejorar las decisiones o aumentar la eficiencia.
Un buen ejemplo en medicina de urgencias es la herramienta de IA "Queen of Hearts", que ayuda a interpretar hallazgos sutiles en el electrocardiograma que podrían indicar que un paciente sufre un infarto. Este software recibió la designación de dispositivo innovador de la FDA y podría quedar autorizado para su uso en pocos meses.
Otro desafío es la velocidad con la que avanza la IA. La educación médica debe acompañar ese ritmo. Algunos programas de formación, como las facultades de medicina de Stanford y Harvard, empezaron a integrar la IA en sus planes de estudio. Sin embargo, la mayoría de los médicos y enfermeros en actividad todavía no están capacitados para trabajar con estas herramientas de forma eficaz. Esto tiene que cambiar.
En el futuro, la IA podría asumir parte de la carga cognitiva y administrativa, y permitir que los médicos se dediquen a lo que solo los humanos pueden hacer: conectar, empatizar y realizar tareas prácticas que la IA no puede reemplazar. Es importante que los profesionales cuenten con la capacitación necesaria para supervisar, interpretar y colaborar con estos sistemas.
Lo siento, Bill Gates. El futuro de la IA en la atención médica no será el de médicos robot al estilo Baymax. Será una atención más inteligente, brindada por humanos equipados con herramientas inteligentes.
*Con información de Forbes US.