Durante décadas, los médicos han dependido de “consultas en la acera” informales: consejos rápidos que se solicitan a los especialistas durante los descansos o las rondas. Hoy en día, muchos médicos están recurriendo a una nueva fuente para obtener esos conocimientos rápidos: inteligencia artificial (IA). Herramientas como ChatGPT y plataformas especializadas como OpenEvidence son cada vez más comunes y ofrecen respuestas inmediatas y completas que superan los métodos tradicionales.
El cambio está impulsado por la practicidad. La IA proporciona disponibilidad y velocidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana, llenando los vacíos en los sistemas sobrecargados. Si bien no es perfecto, su utilidad es clara. Los médicos reconocen el valor de una herramienta que casi siempre ofrece información útil, incluso si requiere una revisión cuidadosa.
El debate no es sobre la perfección, sino sobre si mejor es suficientemente bueno. Los críticos exigen estándares increíblemente altos para la IA en la atención sanitaria, superando los aplicados a los médicos humanos. Esta renuencia a adoptar la IA se debe a que se centra desproporcionadamente en errores raros en lugar de en la mejora general. Así como los automóviles sin conductor son estadísticamente más seguros que los conducidos por humanos, las herramientas de inteligencia artificial pueden mejorar la atención médica, incluso con imperfecciones ocasionales.
El contexto más amplio es esencial: la atención sanitaria en Estados Unidos es profundamente defectuosa. A pesar de los avances médicos, el sistema está plagado de caos, burocracia y costos insostenibles. La IA ofrece un camino hacia la transformación, pero sólo si pasamos del miedo a los fracasos aislados a la evaluación de los beneficios generales.
No es necesario que la IA sea perfecta para mejorar la atención; simplemente necesita ser mejor que el status quo actual. El futuro de la medicina no se trata de eliminar el error humano, sino de aumentar la capacidad humana con herramientas que ofrezcan velocidad, escalabilidad y una búsqueda incesante de mejores resultados.
