No hace falta que les diga que la IA está en todas partes.
O que se está utilizando, cada vez más, en los hospitales. Los médicos están utilizando la IA para ayudarles con la toma de notas. Herramientas basadas en IA están examinando los historiales clínicos de los pacientes, identificando a personas que puedan requerir cierto apoyo o tratamientos. También se utilizan para interpretar los resultados de pruebas médicas y radiografías.
Cada vez más estudios sugieren que muchas de estas herramientas pueden arrojar resultados precisos. Pero aquí surge una pregunta más importante: ¿Se traduce realmente su uso en mejores resultados de salud para los pacientes?
Aún no tenemos una buena respuesta.
Así lo defienden Jenna Wiens, informática de la Universidad de Michigan, y Anna Goldenberg, de la Universidad de Toronto, en un artículo publicado esta semana en la revista Nature Medicine.
Wiens me dice que ha pasado años investigando cómo la IA podría beneficiar a la atención sanitaria. Durante la primera década de su carrera, intentó presentar la tecnología a los clínicos. En los últimos años, dice, es como si «se hubiera accionado un interruptor». Los proveedores de atención sanitaria no solo parecen mucho más interesados en la promesa de estas tecnologías, sino que también han comenzado a desplegarlas rápidamente.
El problema es que muchos proveedores no están evaluando rigurosamente lo bien que realmente funcionan.
Tomemos las herramientas de “IA ambiental”, por ejemplo. También conocidas como escribas de IA, “escuchan” las conversaciones entre médicos y pacientes, para luego transcribirlas y resumirlas. Hay múltiples herramientas disponibles y ya están siendo ampliamente adoptadas por los proveedores de atención sanitaria.
Hace unos meses, un miembro del personal de un importante centro médico de Nueva York que desarrolla herramientas de IA para médicos me comentó que, anecdóticamente, los facultativos están “entusiasmados” con la tecnología: les permite concentrar toda su atención en sus pacientes durante las consultas y les evita una gran cantidad de papeleo que consume mucho tiempo. Los primeros estudios respaldan estas anécdotas y sugieren que las herramientas pueden reducir el agotamiento clínico.
Todo eso está muy bien. Pero, ¿qué hay de los resultados de salud de los pacientes? "Los investigadores han evaluado la satisfacción de los profesionales sanitarios y de los pacientes, pero no realmente cómo estas herramientas están afectando la toma de decisiones clínicas", afirma Wiens. "Simplemente no lo sabemos".
Lo mismo ocurre con otras tecnologías basadas en IA utilizadas en ento os sanitarios. Algunas se utilizan para predecir las trayectorias de salud de los pacientes, otras para recomendar tratamientos. Están diseñadas para hacer que la atención sanitaria sea más eficaz y eficiente.
Pero incluso una herramienta que es “precisa” no mejorará necesariamente los resultados sanitarios. La IA podría acelerar la interpretación de una radiografía de tórax, por ejemplo. Pero ¿hasta qué punto confiará un médico en su análisis? ¿Cómo afectará esa herramienta a la forma en que un médico interactúa con los pacientes o recomienda tratamientos? Y, en última instancia: ¿Qué supondrá esto para esos pacientes?
Las respuestas a esas preguntas podrían variar entre hospitales o departamentos y podrían depender de los flujos de trabajo clínicos, dice Wiens. También podrían diferir entre médicos en distintas etapas de sus carreras.
Tomemos como otro ejemplo a los escribas de IA. Algunas investigaciones sobre el uso de la IA en la educación sugieren que estas herramientas pueden afectar la forma en que las personas procesan cognitivamente la información. ¿Podrían afectar la forma en que un médico procesa la información de un paciente? ¿Afectarán las herramientas la forma en que los estudiantes de medicina piensan sobre los datos del paciente, de modo que repercuta en la atención médica? Estas preguntas deben ser exploradas, dice Wiens. «Nos gustan las cosas que nos ahorran tiempo, pero tenemos que pensar en las consecuencias imprevistas de esto», afirma.
En un estudio publicado en enero de 2025, Paige Nong, de la Universidad de Minnesota, y sus colegas descubrieron que alrededor del 65% de los hospitales de EE. UU. utilizaban herramientas predictivas asistidas por IA. Solo dos tercios de esos hospitales evaluaron su precisión. Aún menos los evaluaron en busca de sesgos.
El número de hospitales que utilizan estas herramientas probablemente ha aumentado desde entonces, afirma Wiens. Esos hospitales, o entidades distintas de las empresas que desarrollan las herramientas, necesitan evaluar cuánto ayudan en ento os específicos. Existe la posibilidad de que puedan dejar a los pacientes en peor situación, aunque es más probable que las herramientas de IA simplemente no sean tan beneficiosas como los proveedores de atención médica podrían suponer, afirma Wiens.
“Sí creo en el potencial de la IA para mejorar realmente la atención clínica”, afirma Wiens, quien subraya que no quiere detener la adopción de herramientas de IA en el sector sanitario. Solo quiere más información sobre cómo están afectando a las personas. “Tengo que creer que en el futuro no será todo IA ni nada de IA”, dice. “Está en un punto intermedio.”
Este artículo apareció originalmente en The Checkup, de MIT Technology Review boletín semanal de biotecnología. Para recibirlo en su bandeja de entrada cada jueves y leer artículos como este antes que nadie, suscríbase aquí.