Inteligencia artificial en salud: entre la innovación y los desafíos

El crecimiento de la industria de la inteligencia artificial (IA) se ha hecho visible en varios aspectos, tanto en la vida cotidiana como en la laboral y académica. Cada vez es más común encontrar su uso en todo tipo de tareas, desde las más básicas que encontramos en el día a día, como redactar correos o textos a partir de una serie de instrucciones, hasta las más complejas y especializadas en diferentes sectores.

Estas aplicaciones se basan, por lo general, en la capacidad de la IA para identificar patrones y analizar datos con gran precisión, lo que permite realizar predicciones en campos como el financiero y bancario, el ambiental, la investigación científica y, de manera cada vez más significativa, la salud.

Algunas de las principales ventajas del uso de la IA son la automatización de procesos repetitivos y la reducción del tiempo necesario para completar tareas de carácter rutinario. Cuando se utiliza de manera adecuada, la IA puede liberar recursos humanos para actividades más estratégicas y creativas, a la vez que disminuye de forma considerable la probabilidad de error humano en actividades manuales. En sectores específicos, gracias al reconocimiento de patrones y al análisis avanzado de grandes volúmenes de datos, la IA es capaz de realizar predicciones con éxito, facilitando la toma de decisiones y potenciando el progreso tecnológico y científico (1).

Sin embargo, junto con estos beneficios también emergen riesgos y desventajas. Para algunos especialistas, la IA ofrece la oportunidad de enfocar el tiempo humano en actividades más creativas (1). No obstante, existe la preocupación de que, en el ámbito educativo y en la investigación científica, el uso extendido de la IA generativa sustituya o debilite competencias esenciales como el pensamiento crítico y la comprensión profunda (2).

Además, la IA no está libre de cometer errores. A diferencia del error humano, los fallos de la IA suelen manifestarse en forma de información inventada o mal interpretada, lo que fomenta la propagación de datos incorrectos. Esta desinformación puede tener impactos muy distintos según el sector. En la educación, compromete la calidad de la formación; en la industria, puede derivar en decisiones poco eficientes; pero en salud, sus consecuencias son mucho más graves, ya que puede poner en riesgo la seguridad de los pacientes, dañar la confianza en el sistema sanitario y socavar el trabajo de la salud pública (3,4).

Otro aspecto preocupante es el sesgo algorítmico, que ocurre cuando los sistemas de IA producen resultados injustos o discriminatorios debido a que los datos de entrenamiento son incompletos o poco representativos. En medicina, por ejemplo, se ha documentado que los sistemas de diagnóstico asistidos por computadora tienden a ser menos precisos para determinados grupos étnicos, lo cual perpetúa inequidades en el acceso a una atención de calidad (5).

En el sector de la salud, se hacen visibles todas estas ventajas y desventajas. Algunas de las aplicaciones más destacadas de la IA son los diagnósticos tempranos, que permiten prevenir y tratar enfermedades en etapas iniciales, como el cáncer de cuello uterino, de piel, de próstata, las cardiopatías detectadas a partir de electrocardiogramas o la diabetes mellitus. IBM publicó recientemente un modelo de IA capaz de predecir el desarrollo del cáncer de mama maligno, demostrando que la inteligencia artificial no solo aprende patrones para realizar diagnósticos más precisos, sino que también puede ayudar a corregir diagnósticos erróneos realizados previamente por profesionales de la salud (6,7).

Otras aplicaciones se relacionan con el acompañamiento de pacientes y la mejora en la prestación del servicio. Existen ya asistentes robóticos basados en IA que cumplen funciones de información, comunicación, seguimiento y monitorización. Al mismo tiempo, la capacidad de la IA para ofrecer tratamientos personalizados favorece la precisión en los cuidados médicos, adaptando terapias a las características particulares de cada paciente y aumentando la efectividad de los tratamientos (6).

En el ámbito científico, la IA está dinamizando la investigación biomédica y clínica. Empresas como Apple, Google, Amazon y Microsoft han invertido en modelos destinados a optimizar la gestión de datos y reducir costos en salud. Investigaciones sobre neumonías o respuestas al tratamiento del VIH se han beneficiado de estas herramientas de análisis masivo (6). El uso de la IA en salud promete mejorar de forma notable las experiencias de pacientes y profesionales. Entre sus aplicaciones más prometedoras se encuentran el apoyo en el diagnóstico, la implementación de tratamientos de precisión, la prevención basada en el contexto individual de cada paciente, la automatización de procesos hospitalarios y la dinamización de la investigación biomédica. Todo ello abre la puerta a sistemas de salud más ágiles y centrados en el paciente.

El debate ético y regulatorio en torno a la inteligencia artificial en salud es profundo y multifacético. Además de los dilemas sobre la privacidad de los datos, la transparencia de los algoritmos, la rendición de cuentas y la distribución equitativa de beneficios, también surge la necesidad de explorar cómo estas tecnologías pueden integrarse de manera efectiva en sistemas sanitarios existentes. Es fundamental analizar las implicaciones sociales, económicas y legales, así como promover la participación de diversas partes interesadas en la creación de marcos de gobernanza robustos. Con una regulación adecuada y una planificación estratégica, la inteligencia artificial tiene el potencial de convertirse en una herramienta aún más estratégica para reforzar la equidad, mejorar diagnósticos y tratamientos, y fortalecer la salud pública en beneficio de toda la sociedad (8,9).

Referencias

1. De Expertos En Ciencia Y Tecnología E. Inteligencia artificial, ventajas y desventajas [Internet]. VIU Universidad Online. 2025. Available from: https://www.universidadviu.com/es/actualidad/nuestros-expertos/inteligencia-artificial-ventajas-y-desventajas
2. ASOCIACIÓN INTERAMERICANA DE CONTABILIDAD. Desventajas y Riesgos de la Inteligencia Artificial en la Educación Universitaria – AIC [Internet]. AIC. 2024. Available from: https://contadores-aic.org/desventajas-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-universitaria-originalidad-de-ensayos-y-plagios/
3. Gomstyn A, Jonker A. Información errónea de la IA [Internet]. IBM. 2025. Available from: https://www.ibm.com/mx-es/think/insights/ai-misinformation
4. General O of the S. Desinformación sobre la salud [Internet]. HHS.gov. 2025. Available from: https://www.hhs.gov/es/surgeongeneral/reports-and-publications/health-misinformation/index.html
5. Jonker, A., & Rogers, J. (s/f). ¿Qué es el sesgo algorítmico? Ibm.com. Recuperado el 24 de agosto de 2025, de https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/algorithmic-bias
6. Ávila-Tomás JF, Mayer-Pujadas MA, Quesada-Varela VJ. La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas. Atención Primaria [Internet]. 2020 Jun 19;53(1):81–8. Available from: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7752970/
7. Akselrod-Ballin A, Chorev M, Shoshan Y, Spiro A, Hazan A, Melamed R, et al. Predicting breast cancer by applying deep learning to linked health records and mammograms. Radiology [Internet]. 2019 Jun 18;292(2):331–42. Available from: https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182622
8. Rajpurkar P, Chen E, Banerjee O, Topol EJ. AI in health and medicine. Nature Medicine [Internet]. 2022 Jan 1;28(1):31–8. Available from: https://www.nature.com/articles/s41591-021-01614-0
9. Rojas K. Uso, beneficios y riesgos de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud – Universidad [Internet]. Universidad Externado De Colombia. 2024. Available from: https://www.uexternado.edu.co/revista-experto/uso-beneficios-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial-ia-en-el-ambito-de-la-salud/