IA plantea nuevos desafíos para el juicio clínico y supervisión médica
El uso creciente de herramientas basadas en algoritmos está transformando la práctica asistencial, pero especialistas advierten que su implementación debe resguardar el razonamiento, la evaluación presencial y la responsabilidad profesional.
La incorporación de inteligencia artificial (IA) en los sistemas de salud está modificando la forma en que se desarrollan diversas tareas clínicas y administrativas. Actualmente, existen plataformas capaces de resumir registros médicos, analizar imágenes, sugerir diagnósticos, priorizar exámenes y apoyar decisiones terapéuticas en tiempo real. Este escenario plantea nuevas oportunidades para optimizar la atención, aunque también abre interrogantes respecto de su impacto sobre las competencias médicas y la seguridad de los pacientes.
La creciente adopción de estas tecnologías ha llevado a organismos internacionales a enfatizar la necesidad de mantener una supervisión humana permanente. La Organización Mundial de la Salud (OMS) sostiene que la IA aplicada a salud debe implementarse bajo principios de transparencia, responsabilidad y control clínico, mientras que la Asociación Médica Estadounidense (AMA) ha advertido sobre la importancia de preservar las capacidades diagnósticas y el razonamiento médico, incluso cuando se emplean sistemas automatizados como apoyo.
"La inteligencia artificial puede ayudar muchísimo en tareas operativas, análisis de datos o búsqueda de patrones complejos, pero el criterio clínico sigue siendo irremplazable. Un algoritmo no examina físicamente a un paciente, no percibe matices emocionales y tampoco interpreta el contexto humano detrás de una enfermedad", explicó el doctor Willian Aranguibel, internista de Los Leones Interclínica.
El especialista señaló que el principal riesgo no radica en la tecnología, sino en una dependencia excesiva de sus recomendaciones. Este fenómeno, conocido como automation bias o sesgo de confianza tecnológica, puede disminuir la capacidad de análisis crítico del profesional y favorecer errores diagnósticos o retrasos terapéuticos cuando las sugerencias algorítmicas se aceptan sin una adecuada validación clínica.
En paralelo, el avance de estas plataformas está impulsando cambios en la formación de los profesionales del área. Además del aprendizaje tecnológico, expertos plantean la necesidad de desarrollar competencias que permitan interpretar críticamente la información entregada por los algoritmos, comprender sus limitaciones y resguardar los principios éticos de la práctica clínica.
Por su parte, el doctor doctor Pablo López, traumatólogo de Tarapacá Interclínica, agrega que "el desafío es formar médicos capaces de interpretar críticamente la información que entrega la inteligencia artificial, entender sus limitaciones y tomar decisiones éticas centradas en el paciente".