Estudio alerta que uso prolongado de la inteligencia artificial podría reducir la capacidad de los médicos para detectar cáncer

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta de consulta rápida y apoyo en múltiples campos. En medicina, ya participa en procesos de diagnóstico y detección de enfermedades, incluso en tareas de alta precisión como la identificación de células cancerosas. Su avance ha permitido agilizar evaluaciones y mejorar ciertos indicadores clínicos.

Sin embargo, una investigación reciente advierte que su uso prolongado podría tener un efecto adverso. El trabajo señala que los médicos que dependen de sistemas automatizados podrían experimentar una reducción en habilidades clave cuando ejercen sin apoyo tecnológico. Este hallazgo abre un debate sobre el impacto real de la IA en la práctica médica diaria.

El estudio, publicado en la revista The Lancet Gastroenterology & Hepatology, examinó a especialistas que realizan colonoscopias en Polonia. Su objetivo fue medir si, tras meses de utilizar inteligencia artificial de forma rutinaria, el rendimiento profesional cambiaba al trabajar sin la asistencia de la herramienta. Los resultados mostraron un descenso significativo en la capacidad de detección de lesiones.

Así se evaluó el rendimiento médico con y sin inteligencia artificial

El ensayo se llevó a cabo en cuatro centros de endoscopia en Polonia que participaron en el proyecto ACCEPT (Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention). A finales de 2021, estos centros introdujeron sistemas de IA para localizar pólipos y lesiones precancerosas. Las colonoscopias se asignaron de manera aleatoria para realizarse con o sin apoyo tecnológico, en función de la fecha programada del examen.

Los investigadores compararon dos periodos: tres meses antes y tres meses después de implementar la IA. La muestra incluyó únicamente colonoscopias diagnósticas. Se excluyeron los casos con uso intensivo de anticoagulantes, pacientes embarazadas, antecedentes de resección colorrectal o diagnóstico de enfermedad inflamatoria intestinal.

El indicador principal fue la tasa de detección de adenomas (ADR), un parámetro que mide la calidad de la colonoscopia. Para el análisis se aplicó un modelo de regresión logística multivariable con el fin de identificar factores independientes que influyen en este indicador.

Advertencias sobre el uso masivo de IA en la medicina

Los datos revelaron que la ADR descendió del 28,4 % antes del uso de IA al 22,4 % después de meses de exposición continua, lo que representa una disminución del 6 %. Este resultado sugiere que la dependencia tecnológica podría reducir la atención al detalle y la confianza en el propio criterio clínico.

Los especialistas advierten que la IA médica no es infalible. Los sistemas pueden presentar errores de detección o fallos técnicos en momentos críticos. Si los médicos reducen su capacidad de observación y diagnóstico autónomo, las consecuencias recaen directamente en la seguridad de los pacientes.

El equipo de investigación recomienda prudencia antes de aplicar la IA de manera masiva en entornos clínicos. Propone combinar el uso de tecnología con programas de formación médica continua que fortalezcan las habilidades manuales y cognitivas. Mantener el entrenamiento sin asistencia tecnológica sería clave para evitar pérdidas de destreza.

“La exposición continua a la IA podría reducir la ADR de la colonoscopia estándar sin asistencia de IA, lo que indica un efecto negativo en el comportamiento del endoscopista”, indica la publicación.

Más allá de la colonoscopia

Aunque los hallazgos corresponden a procedimientos de colonoscopia y a un grupo específico de profesionales, el estudio plantea interrogantes que podrían extenderse a otras áreas médicas. Especialidades como radiología, dermatología o patología digital también están adoptando IA para mejorar la detección de anomalías.

En estos campos, la asistencia tecnológica incrementa la precisión en la identificación de lesiones, pero una dependencia excesiva podría afectar la capacidad de diagnóstico independiente. La integración de IA en la medicina requerirá estrategias que potencien el trabajo humano y no lo sustituyan.

El caso polaco refleja que la tecnología, aunque valiosa, no reemplaza el juicio clínico ni la experiencia acumulada. El desafío radica en encontrar un equilibrio entre innovación y preservación de competencias esenciales. La IA puede ser un aliado, pero el criterio médico sigue siendo una pieza central en la atención de calidad.