Hace años que hay estudios que evidencian que la inteligencia artificial brilla en medicina, al menos sobre el papel: ya hemos visto que alcanza el sobresaliente en el MIR de 2025 o que GPT-4 vence a los médicos a la hora de diagnosticar enfermedades. Pero como paciente, de tu profesional de la medicina esperas algo más que un sobresaliente en una prueba.

Al fin y al cabo, la carrera de medicina tiene una extensa base teórica, pero también una dilatada parte de práctica: no sirve de nada que te sepas todos y cada uno de los huesos del cuerpo y luego te desmayes al ver sangre. Y aquí la inteligencia artificial se marea, según un estudio reciente de la Universidad de Oxford.

Los chatbots IA de salud pueden ser el nuevo teléfono estropeado

Así, el paper concluye que aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) son capaces de identificar correctamente el 94,9% de condiciones relevantes en los escenarios de prueba por sí solos, cuando hay humanos usando esos mismos LLM para el diagnóstico de esos mismos casos, el porcentaje de identificación de esas condiciones descendía por debajo del 34,5%. Es más, esas mismas personas eran capaces de autodiagnosticarse mejor usando métodos de toda la vida que normalmente emplearían en casa.

El quid de la cuestión que plantea el equipo de investigación de la universidad británica es resaltar la idoneidad o no de usar IA para el asesoramiento médico y qué criterios se emplean para evaluar la implantación de chatbots.

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