Especialistas advierten que, aunque las herramientas basadas en inteligencia artificial permiten orientar síntomas o interpretar exámenes de forma rápida, no reemplazan el juicio clínico ni la evaluación médica presencial.
El uso de Inteligencia Artificial en salud ha crecido de forma sostenida en los últimos años, permitiendo que cada vez más personas consulten síntomas, interpreten resultados de exámenes o reciban orientación preliminar a través de plataformas digitales antes de acudir a un centro médico. Sin embargo, expertos advierten que estas herramientas deben entenderse como un apoyo informativo y no como un sustituto del diagnóstico clínico, ya que la evaluación integral realizada por un profesional sigue siendo fundamental para garantizar seguridad y precisión en la atención médica.
Hoy, aplicaciones y sistemas digitales basados en algoritmos ofrecen respuestas inmediatas frente a consultas de salud, lo que ha facilitado el acceso a información médica preliminar y ha ampliado las posibilidades de apoyo en procesos clínicos.
Diversos estudios han demostrado su potencial. Una investigación publicada en la revista científica Nature Medicine evidenció que ciertos sistemas de inteligencia artificial pueden alcanzar niveles de precisión comparables a especialistas en áreas como dermatología o diagnóstico por imágenes.
No obstante, el mismo estudio advierte que el rendimiento de estos sistemas puede disminuir cuando se aplican a poblaciones distintas a aquellas con las que fueron entrenados, lo que plantea desafíos importantes en su implementación a gran escala.
En esa misma línea, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha señalado que la incorporación de inteligencia artificial en salud debe avanzar bajo marcos éticos y regulatorios claros, resguardando siempre la seguridad de los pacientes y la responsabilidad clínica.
En Chile, el interés por estas tecnologías también ha aumentado. Sin embargo, especialistas coinciden en que ninguna plataforma digital puede reemplazar la evaluación clínica completa cuando esta es necesaria.
Para Carlos Núñez Toledo, médico especialista de Cordillera Interclínica, uno de los principales riesgos está en la autointerpretación de síntomas sin una adecuada contextualización médica.
“Las plataformas basadas en inteligencia artificial trabajan con probabilidades estadísticas, pero no integran antecedentes personales complejos, enfermedades previas ni factores de riesgo individuales”, explica el especialista.
Aunque estas herramientas pueden ordenar información o identificar patrones en datos clínicos, Núñez enfatiza que no sustituyen la evaluación integral realizada por un profesional de la salud.
“Cuando una persona toma decisiones médicas basándose exclusivamente en una aplicación, el margen de error puede aumentar considerablemente”, advierte.
Otro riesgo relevante es el retraso en la consulta médica. Si una plataforma digital minimiza la importancia de un síntoma o entrega una orientación tranquilizadora sin suficiente respaldo clínico, el paciente podría postergar una evaluación oportuna.
“En patologías cardiovasculares, oncológicas o infecciosas, el tiempo es un factor crítico. Un retraso de semanas puede impactar significativamente en el pronóstico”, agrega Núñez.
Por esta razón, los especialistas destacan que las plataformas digitales deben incluir advertencias claras sobre el carácter referencial de su orientación, recordando que no reemplazan la evaluación médica presencial.
El uso de inteligencia artificial en salud también plantea desafíos importantes en materia de protección de datos personales.
La información médica es considerada altamente sensible, por lo que su manejo requiere estrictos estándares de confidencialidad y seguridad.
Para José Ondarza, especialista de Los Leones Interclínica, es fundamental que las plataformas digitales garanticen el resguardo adecuado de los datos clínicos de los usuarios.
“En una consulta presencial, el paciente entrega sus antecedentes en un entorno regulado y bajo normas estrictas de confidencialidad. Cuando esos datos se ingresan en plataformas digitales externas, deben existir garantías claras sobre cómo se almacenan, procesan y protegen”, señala.
La Organización Mundial de la Salud también ha advertido que los sistemas de inteligencia artificial deben cumplir estándares rigurosos de protección de datos, transparencia en el uso de la información y trazabilidad de las decisiones automatizadas.
A esto se suma otro desafío: los posibles sesgos algorítmicos.
Si los sistemas fueron entrenados con bases de datos poco diversas, sus resultados podrían ser menos precisos para determinados grupos de población, lo que podría ampliar brechas existentes en salud.
“Los algoritmos aprenden de los datos con los que fueron entrenados. Si esas bases no representan adecuadamente la diversidad clínica de la población, el margen de error puede aumentar en ciertos pacientes”, explica Ondarza.
Por ello, recalca que aunque estas herramientas puedan orientar o entregar información preliminar, no deben considerarse un diagnóstico médico.
“El diagnóstico es un acto clínico que integra antecedentes del paciente, examen físico, contexto y juicio profesional”, afirma.
En este escenario, especialistas coinciden en que la integración de inteligencia artificial en la medicina es inevitable y puede generar importantes beneficios, siempre que su implementación se realice con responsabilidad.
El desafío, concluyen, no es frenar el avance tecnológico, sino incorporarlo de manera ética y segura, manteniendo como pilares de la práctica clínica la relación médico–paciente, la escucha activa y el juicio clínico profesional.
