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La #InteligenciaArtificial ha sido presentada como la aliada perfecta de los #médicos: les ayuda a detectar #cáncer más rápido, hacer #diagnósticos precisos y hasta anticipar riesgos de complicaciones. Pero un estudio reciente apunta que esta colaboración tecnológica podría tener un lado oscuro.
Investigadores de Polonia descubrieron que tras solo tres meses usando una herramienta de IA para detectar crecimientos precancerosos en colonoscopias, los médicos bajaron su rendimiento cuando tenían que trabajar sin ella. Antes del uso de la IA, detectaban estos crecimientos en 28% de los casos, pero luego la tasa cayó a 22%, mostrando un fenómeno conocido como “descualificación” o deskilling.
Omer Ahmad, gastroenterólogo del University College Hospital de Londres, señala que la IA no solo recibe información de los médicos, también cambia cómo ellos actúan. “Si pierdo habilidades, ¿cómo voy a notar los errores?”, cuestiona.
El estudio, aunque observacional, dejó en claro que el exceso de dependencia puede ser riesgoso. Factores como mayor volumen de procedimientos o cambios inesperados en el entorno pueden afectar el rendimiento de la IA y, por ende, de los médicos que dependen de ella. Wachter, experto en medicina de la Universidad de California, compara la situación con tecnologías pasadas: muchas herramientas vuelven obsoletas habilidades antiguas, pero con la IA, la supervisión humana sigue siendo crucial.
Incluso investigaciones sobre el seguimiento ocular muestran que los médicos, al usar la IA, prestan menos atención a los detalles de las imágenes, lo que podría erosionar la “memoria muscular” necesaria para evaluar un examen correctamente. Por eso, algunos hospitales están apostando a entrenamiento con simulaciones sin IA, mientras que algunas facultades de medicina consideran prohibir la IA durante los primeros años de formación para que los estudiantes desarrollen sus habilidades de base.
Adam Rodman, especialista en programas de IA en Boston, concluye que este fenómeno ya se empieza a llamar “des-habilidad” y plantea la gran duda: si profesionales con 27 años de experiencia pueden verse afectados, ¿qué pasará con los médicos que recién comienzan?
