Cuando ChatGPT acertó donde los médicos fallaron
El verano pasado, Amy Gleason se convirtió en una firme creyente de la inteligencia artificial. Su hija Morgan, de 27 años, llevaba más de una década lidiando con un trastorno autoinmune debilitante. Cansada de vueltas y diagnósticos que no encajaban, subió 16 años de historial médico a ChatGPT. El resultado: la máquina identificó una enfermedad diferente a la que los doctores habían diagnosticado. Ese nuevo veredicto le permitió a Morgan acceder a un ensayo clínico que antes le estaba vedado.
La historia, recogida por The Washington Post, no es un caso aislado. La administración de Donald Trump está sentando las bases para que los chatbots puedan diagnosticar enfermedades y recetar medicamentos. Pero los médicos advierten: la inteligencia artificial puede crear más problemas de los que resuelve.
El sistema sanitario ya está al límite
Quienes defienden una adopción más rápida de la IA señalan que el statu quo es insostenible. Un artículo de Robert Pearl en Forbes detalla las cifras: las enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes siguen mal controladas en millones de estadounidenses, contribuyendo a hasta el 50 % de los infartos, derrames cerebrales y fallos renales. Los errores de diagnóstico matan o incapacitan a casi 800.000 personas cada año. Además, más del 60 % de los pacientes evitó una consulta médica en el último año por la dificultad de agendar una cita.
Ante este panorama, los defensores de la IA generativa sostienen que la opción más segura es acelerar su integración, no frenarla.
La IA ya supera a los médicos en ciertas tareas
Un estudio liderado por Harvard, con colaboración de Stanford y publicado en Science, probó el modelo OpenAI o1 preview en 76 casos reales de urgencias del hospital Beth Israel Deaconess en Boston. En las tres fases de atención —triaje, primer contacto médico e ingreso— el sistema igualó o superó el rendimiento de médicos experimentados en tareas clínicas basadas en texto.
La evolución es vertiginosa. A finales de 2022, el modelo médico de Google, Med-PaLM, apenas alcanzó un 67 % en el examen de licencia médica de EE.UU. Cuatro meses después, Med-PaLM 2 obtuvo un 87 %, nivel de médico experto. Si la tendencia continúa, los sistemas de IA podrían ser entre ocho y dieciséis veces más potentes dentro de tres años.
El debate entre el entusiasmo y la cautela
A pesar de los avances, persiste el escepticismo entre médicos y legisladores. Pearl lo denomina «sesgo de instantánea»: juzgamos la tecnología por lo que puede hacer hoy, no por lo que será capaz de lograr mañana. Sin embargo, las enfermedades crónicas afectan al 75 % de los adultos en EE.UU., y las visitas médicas duran una media de 16 minutos cada tres o cuatro meses. Una aplicación de IA conectada a un monitor de presión arterial o un glucómetro podría ofrecer un seguimiento continuo y alertar al médico ante desviaciones peligrosas.
Para que esto funcione, hacen falta cambios en la formación de pacientes y en el sistema de pagos, que actualmente recompensa más las consultas presenciales que la prevención. Los defensores argumentan que, al alinear los incentivos, la IA podría ahorrar cientos de miles de millones de dólares y, sobre todo, vidas.
Un futuro incierto pero imparable
La administración Trump avanza, pero el debate sigue abierto. La historia de Morgan Gleason muestra el potencial transformador de la IA: donde los médicos no encontraron respuesta, un chatbot abrió una puerta. Sin embargo, los casos de éxito no borran el riesgo de diagnósticos erróneos a gran escala ni la necesidad de supervisión clínica. El camino hacia la IA médica ya se ha iniciado; la pregunta es si la sociedad estadounidense está preparada para recorrerlo con la rapidez que exige la urgencia sanitaria.
