Estudio alerta que la dependencia de la IA podría afectar la capacidad médica para detectar cáncer

El uso de inteligencia artificial (IA) en medicina ha revolucionado la forma en que se detectan enfermedades, aportando mayor precisión y rapidez en diagnósticos como tumores o células cancerosas. Sin embargo, un estudio reciente publicado en The Lancet Gastroenterology & Hepatology advierte de un posible efecto adverso: los médicos podrían perder parte de sus habilidades clínicas al depender demasiado de estas herramientas.

La dependencia de la IA podría afectar la capacidad médica para detectar cáncer

La investigación, realizada en cuatro centros de endoscopia en Polonia, siguió durante meses a endoscopistas experimentados que utilizaban IA para identificar pólipos y lesiones precancerosas en colonoscopias. Posteriormente, se evaluó su desempeño sin la asistencia tecnológica, revelando un descenso significativo en su rendimiento.

“Estos centros introdujeron herramientas de IA para la detección de pólipos a finales de 2021, tras lo cual las colonoscopias se asignaron aleatoriamente para realizarse con o sin asistencia de IA según la fecha del examen. Evaluamos la calidad de la colonoscopia comparando dos fases diferentes: 3 meses antes y 3 meses después de la implementación de la IA”, se lee en el apartado de Métodos del estudio.

Los resultados mostraron que la tasa de detección de adenomas —considerada un indicador clave en este tipo de procedimientos— se redujo del 28,4% antes de introducir la IA al 22,4% tras su uso prolongado. Esto equivale a una caída del 6% en la calidad diagnóstica cuando los profesionales trabajaban sin apoyo tecnológico.

El estudio advierte que la dependencia de la IA podría afectar la capacidad médica para detectar cáncer. “La exposición continua a la IA podría reducir la ADR (Tasa de Detección de Adenomas) de la colonoscopia estándar sin asistencia de IA”, señalan los investigadores.

El dilema de la dependencia tecnológica

El hallazgo plantea un reto importante para el futuro de la medicina: cómo integrar la inteligencia artificial sin comprometer las destrezas clínicas fundamentales. Mientras que la IA activa sigue ofreciendo ventajas al mejorar la detección de lesiones, su uso constante parece vincularse a una pérdida de autonomía cuando no está disponible.

Aunque los autores aclaran que el estudio se limita a la colonoscopia y a un grupo reducido de profesionales, el debate trasciende a toda la práctica médica. La cuestión central no es si la IA debe aplicarse en salud, sino cómo hacerlo para reforzar el trabajo humano en lugar de reemplazar sus capacidades esenciales.

Investigación expone el uso masivo de IA en artículos científicos

Un análisis revela que en 2024, cuatro de cada 10 resúmenes científicos en oncología llevan la marca de la inteligencia artificial. El hallazgo, publicado en Science Advances y dirigido por Dmitry Kobak del Hertie Institute, confirma que la participación de estas herramientas en la escritura académica ya no es mera especulación, sino un fenómeno verificable.

El estudio revisó más de 15 millones de textos biomédicos y concluyó que alrededor del 13,5% de ellos contiene estructuras lingüísticas propias de modelos de lenguaje como ChatGPT.

Para lograrlo, los investigadores diseñaron un sistema capaz de rastrear una “huella digital” basada en la recurrencia de expresiones y giros gramaticales poco habituales en autores humanos. Voces como “además”, “también” o “sin embargo” aparecen con una frecuencia atípica en los textos elaborados por IA, lo que facilita diferenciarlos dentro de una vasta base de publicaciones.

Las disparidades entre disciplinas resultan llamativas: oncología encabeza el ranking con un 40% de resúmenes influenciados por IA, seguida por neurología (35%) y genómica (30%). A ello se suma que los países con mayor nivel tecnológico muestran porcentajes más altos de adopción en sus artículos científicos.

Aunque la investigación subraya que la irrupción de la inteligencia artificial alcanza campos tan sensibles como la biotecnología y la medicina, apenas el 2% de los trabajos analizados reconoce de manera explícita haber utilizado estas herramientas.