Inteligencia Artificial y Medicina
¿Dónde Estamos y Hacia Dónde Vamos?
El Dr. Adam Wilcox y sus colaboradores de la Washington University School of Medicine ofrecen en este artículo una revisión narrativa y prospectiva sobre la evolución de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina, desde los primeros sistemas basados en reglas hasta la era actual de la IA generativa.
La metodología adoptada es la de un análisis histórico-conceptual apoyado en evidencia publicada, que contextualiza cada etapa del desarrollo de la IA —sistemas expertos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos generativos— con sus aplicaciones, limitaciones y logros concretos en entornos clínicos.
El objetivo central del artículo es ofrecer al profesional de salud un marco de referencia crítico y equilibrado que permita distinguir el beneficio real de la IA de la sobreexpectativa que frecuentemente la acompaña.
Los autores documentan cómo cada era tecnológica encontró en la medicina barreras específicas, por ejemplo, escasez de datos clínicos estructurados, restricciones regulatorias, costos de curación de datos y la opacidad inherente a los modelos de caja negra.
Entre los hallazgos más relevantes destaca que el aprendizaje profundo logró impacto clínico real únicamente en imagen médica y genómica, áreas con grandes volúmenes de datos disponibles. En contraste, los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) —pese a mostrar un desempeño técnico inferior a los sistemas de procesamiento de lenguaje natural previos— han sido adoptados con mayor entusiasmo clínico, precisamente por su facilidad de implementación y flexibilidad de uso.
Los autores advierten que la integración de la IA generativa en medicina avanzará más lento que en otros sectores, aunque es improbable que siga el ciclo tradicional de 17 años de traslación del conocimiento a la práctica.
Para el médico especialista que atiende pacientes y forma a las nuevas generaciones, este artículo ofrece una brújula conceptual indispensable: saber en qué etapa tecnológica nos encontramos permite tomar decisiones clínicas y docentes más informadas sobre qué herramientas adoptar, con qué expectativas y bajo qué criterios de evaluación.
¿Cómo podría integrar usted, hoy mismo, alguna herramienta de IA generativa en su consulta o en el aula?
Reflexione sobre una tarea administrativa o docente donde la IA podría liberarle tiempo para lo que más importa: sus pacientes y sus estudiantes.
DOI: https://doi.org/10.1197/jamia.M1157
Wilcox, A., Griffith, M., & Griffith, O. (2025). Looking forward to AI and medicine: Where are we, and where are we going? Missouri Medicine, 122(1), 34–38.
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Dr. Luis Pedraza
Médico · MDET · PhD TIC-IA/BD
