La doctora Mary Mulcahey, jefa de medicina deportiva en el Centro Médico de la Universidad Loyola y especialista en rodilla y hombro, señala que la IA tiene dificultades para distinguir entre distintos tipos de desgarros de menisco.
Su recomendación de tratamiento cambia según el tipo de desgarro, qué tan activo es el paciente o cuánta artrosis tiene.
Un modelo de lenguaje que procesa información de bases de datos masivas puede carecer de ese contexto o interpretarlo mal. "Se vuelve peligroso cuando los pacientes llegan ya creyendo saber cuál debería ser el tratamiento sin considerar la experiencia del médico", dijo.
Errores con emoji de sirena: los casos reales donde la IA se equivocó feo
Hay dos casos documentados que ilustran el tipo de error que preocupa a los especialistas.
Megg Gawat, ingeniero de software de 32 años, subió sus resultados de análisis de sangre a ChatGPT porque no entendía la jerga médica y no quería esperar a que lo llamaran.
La IA le dijo primero que estaba "en excelente forma", pero Gawat detectó errores en tiempo real, incluyendo una lectura incorrecta de su nivel de vitamina D, que estaba bajo.
Cuando lo corrigió, el chatbot cambió de tono abruptamente y le indicó que tomara un suplemento "de inmediato", con emoji de sirena roja. Cuando lo llamó una enfermera, también le recomendó el suplemento, pero no con esa urgencia.
El segundo caso es más grave. Un veterano de 65 años, cuya experiencia fue publicada en el American Journal of Geriatric Psychiatry, ingresó a ChatGPT los resultados de dos tests de memoria previos.
El bot le dijo que su condición, previamente diagnosticada como deterioro cognitivo leve, había progresado a demencia. En realidad, según el caso clínico, el paciente no había empeorado en absoluto.
Una investigación de 2024 sobre la capacidad de los chatbots para simplificar informes de patología encontró que ChatGPT era médicamente correcto en casi el 98% de los casos.
Pero el error más frecuente que detectaron los investigadores fue que el sistema reportó ganglios linfáticos como libres de cáncer cuando en realidad no habían sido analizados. Una afirmación tranquilizadora sobre algo que nadie había chequeado.
OpenAI, Anthropic y otras empresas impulsan funciones de salud cada vez más avanzadas, mientras crece el debate sobre sus límites para interpretar resultados médicos.
El peligro invisible para la privacidad de tus datos de salud
Hay una dimensión de este fenómeno que las empresas de IA prefieren no enfatizar y es que cuando un usuario sube sus datos de salud a un chatbot, pierde las protecciones federales que le otorga la ley de privacidad de información médica.
Las empresas establecen sus propias políticas de privacidad y pueden cambiar los términos.
Lo que subís a ChatGPT hoy puede estar sujeto a condiciones diferentes mañana.
La delgada línea entre entender un informe y automedicarse
Los propios médicos reconocen que la IA tiene usos válidos en este contexto.
Simplificar la jerga médica en términos accesibles es uno de ellos. La misma investigación de 2024 que detectó los errores en ganglios linfáticos también encontró que ChatGPT bajó el nivel de lectura promedio de los informes de patología al equivalente de un alumno de 12 años, lo cual es genuinamente útil para pacientes que no tienen formación médica.
Usar la IA para entender qué dice un resultado es diferente a usarla para decidir qué hacer con ese resultado.
La primera es una herramienta de acceso a la información. La segunda es práctica médica sin licencia, con el agravante de que el sistema que da el consejo no conoce el historial del paciente, no puede hacer preguntas de seguimiento relevantes y no asume ninguna responsabilidad si se equivoca.
El vicepresidente de productos de salud de OpenAI dijo que el modelo puede "razonar mejor que los médicos". OpenAI también aclaró que no es un reemplazo para un doctor.
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