En las últimas semanas, la intrusión de herramientas como ChatGPT en el análisis de datos de salud ha despertado tanto entusiasmo como preocupación. Este software ha comenzado a ofrecer evaluaciones basadas en datos obtenidos de dispositivos como relojes inteligentes y registros médicos personales, una novedad que fascina a millones, pero alerta a la comunidad médica.

Un Análisis Sorprendente

El debate se intensificó cuando Geoffrey Fowler, un columnista del Washington Post, permitió que ChatGPT realizara un análisis exhaustivo de diez años de datos de su Apple Watch. Tras acceder a información sobre 29 millones de pasos y más de 6 millones de registros cardíacos, el resultado fue inquietante: una calificación de «F» sobre su salud cardiovascular. Al repetir la consulta, la evaluación cambió varias veces, pasando de una «F» a «B», lo que generó escepticismo entre médicos profesionales que aseguraron que no había ningún riesgo cardíaco real.

Desconfianza en los Diagnósticos Automatizados

El cardiólogo Eric Topol criticó esta evaluación, catalogándola como «infundada». Su médico personal confirmó, a través de una serie de estudios, que el riesgo cardiovascular era mínimo, lo que pone en evidencia la falta de fiabilidad de este tipo de herramientas. La variabilidad en los diagnósticos no es solo un detalle técnico; en el ámbito de la salud, puede suponer un riesgo significativo.

El Problema de la Calidad de los Datos

El uso de métricas como el VO₂ máx o la variabilidad de la frecuencia cardíaca extraídas de relojes inteligentes ha sido cuestionado. Aunque Apple valida estos datos, no son mediciones clínicas precisas. Enrique Majul, experto en inteligencia artificial y salud, señala que el cálculo de estas métricas no debe ser considerado estándar médico. Asimismo, advierte que si los datos de entrada son imprecisos, las conclusiones de la IA también lo serán.

El Impacto en la Consulta Médica

La inteligencia artificial ha ganado terreno no solo entre los usuarios, sino también entre los profesionales médicos. Actualmente, un 68% de los médicos utiliza tecnologías como ChatGPT en su práctica diaria. Aunque estos modelos han mostrado avances notables, su utilización sin un contexto clínico completo plantea riesgos.

Ejemplos de Éxito en Integración

Existen ejemplos donde la IA ha demostrado ser eficaz. En un hospital de Arabia, por ejemplo, se implementó un sistema de IA que redujo la tasa de error médico del 10% al 0,3%. Este tipo de éxito depende de una IA integrada y supervisada en un entorno médico, no de un chatbot general que ofrece respuestas sin un contexto adecuado.

La Voz del Profesional Adoptando la IA

Companías como OpenAI y Anthropic enfatizan que sus herramientas no están diseñadas para reemplazar a los médicos ni proporcionar diagnósticos precisos. Sin embargo, la forma en que interactúan con los usuarios puede inducir a una interpretación errónea como si se tratase de opinión clínica valida.

Majul concluye que una buena inteligencia artificial puede ser una herramienta útil, pero siempre debe ser utilizada en conjunto con la valoración de un médico humano. La tecnología puede ayudar a procesar datos y detectar patrones, pero no puede sustituir la experiencia clínica y el juicio del profesional.

A medida que la inteligencia artificial continúa avanzando en el campo de la salud, la clave está en determinar su valor real y los límites de su aplicación. Definir claramente dónde puede beneficiar y dónde puede representar un riesgo es fundamental en un ámbito donde no hay margen para la improvisación.