Un reciente estudio mostró que los médicos que se acostumbraron a usar IA para detectar posibles signos de cáncer luego tuvieron más dificultades para encontrarlos cuando realizaron el procedimiento sin la ayuda tecnológica.
La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en la medicina. Desde ayudar a radiólogos a identificar tumores en imágenes hasta asistir a patólogos en la detección de células cancerosas, múltiples estudios han señalado que su uso puede mejorar la precisión y la velocidad de los diagnósticos.
Sin embargo, un nuevo estudio internacional sugiere que la dependencia frecuente de estas herramientas podría tener un efecto no deseado: la disminución de ciertas habilidades clínicas cuando los médicos trabajan sin asistencia tecnológica.
El estudio en detalle
Publicado esta semana en la revista The Lancet Gastroenterology & Hepatology, el trabajo siguió a endoscopistas experimentados en cuatro centros de Polonia que utilizaban IA para detectar pólipos y lesiones precancerosas durante colonoscopias.
El objetivo era evaluar si, después de meses usando la inteligencia artificial de forma rutinaria, su rendimiento cambiaba cuando volvían a realizar el procedimiento sin la ayuda del chatbot. La respuesta fue clara y preocupante: sí cambió, y a peor.
Los investigadores encontraron que la tasa de detección de adenomas —un indicador clave de calidad en colonoscopia— cayó de un 28,4 % antes de la introducción de la IA a un 22,4 % después de su uso prolongado, lo que supone una disminución del 6%.
El reto de integrar la IA sin perder habilidades
El estudio plantea preguntas sobre cómo y cuándo conviene utilizar la inteligencia artificial en la atención médica. Por un lado, cuando está activa, la herramienta sigue mejorando la detección de lesiones. Por otro, la exposición continua parece asociarse a una pérdida de destreza cuando se trabaja sin ella.
Aunque los resultados se limitan a la colonoscopia y solo a un grupo específico de profesionales, la investigación abre un amplio debate: cómo integrar la IA en la medicina de forma que potencie —y no sustituya— las competencias esenciales de los médicos.
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