
Un equipo de investigadores de University College London desarrolló Diet-MisRAT, una herramienta capaz de clasificar el riesgo de desinformación sobre dietas y nutrición en internet según el daño potencial, y no solo por su veracidad, según una investigación publicada en Scientific Reports. Esta innovación representa un avance frente al aumento de información engañosa sobre salud en redes sociales.
Diet-MisRAT está diseñada para identificar y graduar el nivel de peligro en contenidos sobre alimentación, superando el tradicional filtro binario de verdadero/falso. Este modelo evalúa diversos factores, como el grado de inexactitud o manipulación, la omisión de datos críticos y la posibilidad de causar daños a la salud pública. Así, facilita a las autoridades, plataformas digitales y profesionales la toma de decisiones proporcionales según el riesgo.
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Diet-MisRAT funciona como una herramienta de evaluación de riesgos específica para contenidos digitales sobre alimentos y salud. El sistema traduce los principios de la Organización Mundial de la Salud (OMS) al entorno digital, donde la información puede difundirse a gran escala y amplificarse. Esta aproximación permite detectar no solo falsedades claras, sino también contenidos verídicos que, por omisión o manipulación, pueden inducir a conductas peligrosas.

Ejemplos de daños asociados a la desinformación sobre dietas
La desinformación sobre dietas provocó consecuencias graves, incluso mortales, de acuerdo con University College London. Entre los ejemplos documentados, una adolescente falleció tras seguir un ayuno de solo agua inspirado en recomendaciones encontradas en línea.
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También se identificó el caso de una persona hospitalizada luego de sustituir sal común por bromuro de sodio, siguiendo el consejo de un sistema de inteligencia artificial. Otro incidente relatado fue el de un hombre que desarrolló lesiones cutáneas graves tras adoptar una dieta carnívora, impulsada por tendencias virales y comunidades en redes sociales.
El estudio indica además que el consumo de suplementos dietéticos, promovido por consejos erróneos en internet, está ligado al 20 % de las lesiones hepáticas inducidas por fármacos registradas anualmente en Estados Unidos.
La herramienta también detectó que información engañosa puede inducir a pacientes a abandonar tratamientos médicos eficaces y optar por alternativas alimentarias sin respaldo científico, lo que duplica el riesgo de mortalidad, según los expertos consultados.
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Validación científica y fiabilidad de la herramienta Diet-MisRAT
El proceso de validación de Diet-MisRAT incluyó cinco rondas de pruebas sucesivas. Se comenzó con una revisión por parte de un panel de expertos, siguió la aplicación del modelo con estudiantes de posgrado en nutrición y dietética, y luego con profesionales experimentados. Finalmente, se evaluó el funcionamiento de la herramienta mediante modelos de inteligencia artificial como ChatGPT.
Los resultados evidenciaron una correlación muy fuerte (r = 0,94 y r = 0,97, respectivamente) entre los juicios de los expertos y los de la herramienta. En las pruebas de ChatGPT, la precisión promedio alcanzó el 97,1 %, lo que permite considerar su uso en procesos automatizados con un alto grado de confiabilidad.
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La profesora Anastasia Kalea recalcó la necesidad de contar con especialistas en la calibración de riesgos y validación de la herramienta. Por su parte, el profesor Michael Reiss destacó que los criterios de evaluación pueden aplicarse en programas de formación dirigidos a docentes y profesionales de salud, facilitando la identificación de contenidos engañosos.
La investigación subraya que cada nivel de Diet-MisRAT fue ajustado para reflejar fielmente el potencial de daño, desde mensajes con riesgo bajo hasta aquellos considerados de riesgo muy alto.

Implicaciones para políticas, plataformas y educación en salud
La creación de Diet-MisRAT tiene repercusiones directas en la elaboración de políticas públicas y la regulación digital, afirma University College London. Su integración se propone como una herramienta clave para que las plataformas digitales moderen contenidos y los reguladores apliquen acciones proporcionales al riesgo detectado.
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El profesor Reiss señaló que estos criterios de clasificación de riesgo pueden trasladarse al ámbito educativo, dotando a estudiantes y profesionales de recursos para analizar la veracidad y el potencial daño de la información nutricional.
Asimismo, los desarrolladores de Diet-MisRAT sugieren que incorporar el sistema en motores de búsqueda o modelos de inteligencia artificial contribuiría a prevenir la diseminación de consejos peligrosos antes de que tengan consecuencias reales.
El estudio señala que no existía antes una aproximación capaz de clasificar el riesgo de desinformación de manera escalonada. Diet-MisRAT incorpora una estructura de cinco niveles de riesgo —desde “muy bajo” hasta “muy alto”— alineada con expectativas regulatorias como las de Ofcom en el Reino Unido.
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El autor principal, Alex Ruani, recalcó que la desinformación sobre dieta y nutrición suele operar mediante omisiones y manipulaciones que ocultan riesgos, y que los métodos tradicionales de verificación no son suficientes frente al uso generalizado de inteligencia artificial y la fragmentación de la información en línea.
El University College London añade que la herramienta podría adaptarse en el futuro a otros ámbitos donde la desinformación afecta la salud o la sociedad, ofreciendo así un modelo para la gestión de riesgos en distintos sectores.
Asumir la desinformación digital como un riesgo equiparable al de factores ambientales o biológicos implica que la respuesta institucional y tecnológica debe ser proporcional a la gravedad y urgencia del daño potencial, según concluyen los autores.
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