Comunicación y conocimiento: La IA en el campo de la salud

Según el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), se podría llegar a un sistema de salud compuesto por múltiples agentes de IA: uno que gestiona la evaluación de síntomas, otro la programación de citas, un tercero la aseguradora y un cuarto la farmacia. Actualmente ya pueden intercambiar datos, pero aún no son capaces de coordinar la atención al paciente. Para ello le falta una capa semántica que les permita intercambiar mensajes y “pensar” juntos, uniendo la intención, el contexto y el razonamiento. Sería la futura posible “internet de los agentes”. (MIT Technology Review, 27/07/26).

Muchos médicos utilizan ahora la IA para analizar los historiales clínicos de sus pacientes, para interpretar los resultados de exámenes médicos y radiografías y como ayuda para seleccionar tratamientos o apoyos específicos. También se están adoptando ampliamente "asistentes de transcripción" con IA, que "escuchan" las conversaciones entre médicos y pacientes, las transcriben y las resumen. Otras tecnologías basadas en IA están destinadas a predecir la evolución de la salud de los pacientes y otras para recomendar tratamientos. (Hamzelou, 04/24). Una IA guio los cirujanos que operaron un hombre de un tumor cerebral que amenazaba su vista, en el hospital de la University College de Londres. La IA ayudó a identificar las zonas de riesgo que debían evitar mientras retiraban la mayor cantidad posible del tumor con seguridad. (Euronews, 27/08/26).

Sin embargo, Jenna Wiens, científica informática de la Universidad de Michigan, y Anna Goldenberg, de la Universidad de Toronto, en un artículo publicado en la revista Nature Medicine, exponen sus dudas porque no sabemos cuan bien funcionan. Existe la posibilidad de que empeoren la situación de los pacientes, aunque es más probable que las herramientas de IA no sean tan beneficiosas como los profesionales sanitarios suponen, afirma Wiens, quien subraya que no quiere frenar la adopción de herramientas de IA en la atención médica. Simplemente busca más información sobre cómo están afectando a las personas. (Goldenberg & Wiens).

Por ahora, según un estudio de investigadores de Mass General Brigham de Boston (USA), los modelos de IA fallan al ofrecer un diagnóstico preliminar adecuado en más del 80% de los casos, lo que indica que aún no son seguros para su uso clínico sin supervisión. (Euronews, 14/04). Según un radiólogo profesional, "los modelos de IA actuales siguen siendo mediocres interpretando imágenes médicas debido a la falta de bases de datos públicas y masivas de entrenamiento" dado que los datos están protegidos por as leyes de privacidad médicas. "En temas tan delicados como este se comprueba que la IA está aún lejos de ser un sustituto real de los expertos humanos." (Pastor, 29/06).

Existen sistemas de IA de clasificación de pacientes que a veces utilizan datos incorrectos, desactualizados o incompletos, lo que provoca errores. Médicos españoles hicieron un par de experimentos para ver que hacían los médicos con la información de la IA: los resultados mostraron que, en los dos experimentos, los médicos generalmente confiaron en la clasificación de pacientes basada en IA y no utilizaron la información disponible para corregir la clasificación errónea. (Vinas, Blanco y Matute).

Sin embargo, investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard y del Beth Israel Deaconess Medical Center, en Estados Unidos, comprobaron que los modelos de LLM "superaron a los médicos en varias tareas, entre ellas tomar decisiones en el servicio de urgencias con la información disponible, identificar los diagnósticos más probables y elegir los siguientes pasos en el manejo de los pacientes" y especialmente en el razonamiento, siendo peores en la fase de triaje. Agregan que "esto no significa que la IA vaya a mejorar necesariamente la atención" y se requieren más estudios para evaluar el impacto de la IA en la práctica clínica. (Iraola, 5/05). Microsoft y Mayo Clinic presentaron una nueva IA "segura y fiable" para la sanidad. Se desplegó inicialmente en el entorno clínico de Mayo Clinic, para probarse y perfeccionarse con su uso real. El modelo se utiliza para analizar distintos tipos de información clínica y ayudar en tareas como el diagnóstico precoz y una planificación de tratamientos más personalizada. (Euronews, 4/06/26).

"El mercado de la IA está repleto de grandes promesas de transformación radical. El sector sanitario es un objetivo prioritario para estas promesas, acosado por presiones financieras, escasez de mano de obra y la creciente carga que supone el cuidado de una población que envejece. Los desarrolladores de IA se centran en funciones muy diversas, desde la cura del cáncer y la realización de cirugías hasta la optimización de tareas administrativas rutinarias. (...)
Las aplicaciones de IA para la atención médica se están multiplicando rápidamente. La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. ha aprobado más de 1300 dispositivos médicos con IA. (...)
Una encuesta reciente realizada a líderes tecnológicos reveló que el 72% afirmó que su principal prioridad para la IA era reducir la carga de trabajo de los cuidadores y mejorar su satisfacción, mientras que más de la mitad (53%) mencionó la eficiencia del flujo de trabajo y la productividad." (MIT Editorial Staff)

En la República Democrática del Congo, Anthropic, apoyando a la OMS, ha digitalizado el conocimiento de los trabajadores sanitarios y ha utilizado su modelo Claude para analizar los datos recogidos por estos en las visitas a las aldeas, lo cual ha permitido identificar posibles zonas de brote de Ébola y preparar medidas, por ejemplo trasladar reservas de suministros médicos a puntos neurálgicos o zonas de riesgo. (Euronews, 15/10/26). Un equipo de investigadores latinoamericanos desarrolló una IA que permite evaluar el envejecimiento biológico de una persona y sus potenciales problemas cognitivos a través de su habla. Se ha entrenado con aprendizaje automático mediante el análisis automatizado de las características acústicas y lingüísticas del habla de 2.928 participantes hispanohablantes de Argentina, Chile, Colombia, México y Perú. (Hernández).

Investigadores del Instituto Lundquist confirman la preocupación por lo que ocurre en el campo sanitario:

"Investigadores del Instituto Lundquist para la Innovación Biomédica (EEUU), evaluaron el desempeño de cinco de los modelos más utilizados en la actualidad: Gemini (Google), DeepSeek, Meta AI, ChatGPT (OpenAI) y Grok (xAI). Los resultados son preocupantes: la mitad de las respuestas a preguntas basadas en evidencia científica se clasificaron como “algo” o “altamente” problemáticas. (...) Grok, de la compañía xAI, obtuvo los peores resultados: el 58 % de sus respuestas fueron clasificadas como altamente problemáticas." (Villareal)

Sin embargo, es posible obtener buenos resultados, como demostraron investigadores de la red Mass General Brigham (una red de médicos y hospitales estadounidenses sin fines de lucro). Pusieron a 21 chatbots de IA como Claude 4.5 Opus, DeepSeek, Gemini 3.0 Pro, GPT-5 o Grok 4 a evaluar decenas de casos clínicos con el objetivo de establecer cuál era su nivel de acierto en un diagnóstico temprano (con los datos iniciales del paciente). "El resultado es que esas versiones más recientes de los chatbots más potentes no pudieron producir un diagnóstico diferencial adecuado en alrededor del 80% de los casos cuando sólo tenían información básica del paciente. (...) Cuando el chatbot tiene más y más información como los datos de un análisis físico, los resultados de laboratorio y las imágenes diagnósticas, la cosa cambia y la IA llega al diagnóstico final en más del 90% de los casos." (Xataka, 16/04/26). Y Google asegura que su IA "Co-clinician" iguala o supera al médico en la mitad de las consultas (68 de las 140 dimensiones evaluadas): en la evaluación de 98 consultas de evidencia clínica, el sistema registró cero errores críticos en 97 casos. El médico sigue siendo mejor en detectar señales de alarma, en guiar exámenes físicos críticos, en el juicio clínico integral. (Infobae, 12/05/26).

La IA también interviene en la investigación bioquímica, ayudando a desarrollar nuevos fármacos y a descubrir nuevas "dianas" para estos.

Nvidia, Google DeepMind y el Instituto Europeo de Bioinformática del Laboratorio Europeo de Biología Molecular usan IA para mapear las proteínas de 2.800 virus para prevenir futuras pandemias. La información está disponible para cualquier laboratorio en la base de datos AlphaFold. Es una información fundamental porque las proteínas son la vía de entrada y reproducción de los virus, y puede ayudar a desarrollar tratamientos y vacunas. (Infobae, 29/09/26). Otro estudio masivo fue el de científicos de la Universidad de Stanford, que presentaron un algoritmo entrenado con datos de 112 millones de células de 12 especies biológicas para clasificar patologías e identificar estructuras sanas. El modelo considera valores de expresión génica en lugar de palabras y forma un espacio matemático común para situar y medir la semejanza o diferencia entre células. (Roberti).

Un equipo científico liderado por el Hospital Universitario Príncipe de Asturias ha desarrollado un sistema de IA capaz de detectar la presencia de Trichomonas vaginalis, uno de los microorganismos responsables de una infección de transmisión sexual (ITS) no viral muy frecuente. (Agencia Sinc, 8/10/26). Y un equipo científico del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) y de BSC-CNS/ISGlobal, de Barcelona, creó ChromAgeNet, una IA que detecta el envejecimiento en las células madre de la sangre. (Euronews, 9/10/26).

No se ha de olvidar el campo de la salud mental, donde el uso de la IA (los chatbots y los agentes personales) puede producir una pérdida de autonomía a nivel psicológico, no solo por la personalización de los contenidos seleccionados – que conduce al reforzamiento de las opiniones personales y descarte de las divergentes – sino también la profundización de algunos estados mentales alterados. Se han conocido múltiples casos en que los chatbots son usados por usuarios en crisis como consejeros o como una especie de terapeuta. Las relaciones románticas con la IA evolucionan de forma similar a las humanas: ambas pasan por etapas como exploración, intimidad y ruptura.️ ¡Las personas llegan a simular bodas y embarazos con sus parejas virtuales! (CSIC, 8/07/26). Preguntada al respecto, OpenAI dijo haber incorporado medidas para detectar señales de riesgo en las conversaciones y redirigir a los usuarios hacia líneas de ayuda profesional. (Infobae, 6/10/26).

"Las decisiones relativas al tratamiento de los pacientes y la carga de responsabilidad asociada deben permanecer siempre en manos de las personas y nunca delegarse en la IA." (Tolentino, 74)