Un artículo de opinión publicado por un médico pediatra e investigador del Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe (CLIAS) plantea la necesidad de evaluar las herramientas de IA antes de implementarlas en el ámbito sanitario. El texto utiliza la figura del cardiocirujano René Favaloro para contrastar la velocidad de innovación en otros sectores con la cautela propia de la medicina.
Un artículo de opinión difundido por un médico pediatra e investigador del Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe (CLIAS) aborda la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en el área de la salud y sostiene la necesidad de evaluar antes de adoptar. El texto, titulado «Favaloro en el shopping», propone una reflexión a partir de la figura del cardiocirujano René Favaloro.
El autor imagina a Favaloro recorriendo un shopping y observando los cambios en los métodos de pago, para luego contrastar con un hospital público donde la lógica de atención permanece similar a la que el médico conoció. Según el artículo, esa lentitud en la adopción de innovaciones en salud no es necesariamente negativa, y cita como ejemplo la sistematización del bypass coronario realizada por Favaloro en 1967, que requirió años de estudio, práctica y publicación de resultados.
El texto señala que, casi sesenta años después, el bypass se sigue realizando de manera similar, mientras que los modelos de IA, a cuatro años del lanzamiento de ChatGPT, aún cometen errores e inventan datos. Atribuye esta diferencia a que en otros sectores se prueba primero y se corrige después, mientras que en salud el error se paga con la vida de una persona.
El artículo menciona declaraciones de Geoffrey Hinton, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial, quien estimó entre un 10% y un 20% de probabilidades de que la IA termine con la humanidad en las próximas tres décadas. También cita una encuesta a investigadores del área en la que buena parte asignó al menos un 10% a un desenlace catastrófico. El autor aclara que son estimaciones, no certezas.
El texto propone como tercera vía la «inteligencia artificial responsable», que implica preguntarse antes de usar una herramienta qué problema resuelve, si funciona, para quién, con qué datos fue entrenada, qué pasa cuando se equivoca, quién responde por ese error y cuánto cuesta. Sostiene que un algoritmo entrenado con pacientes de otro continente no debe usarse sin probarlo con la población local, y que los datos de salud deben cuidarse como información sobre las personas.
El autor concluye que en salud todavía es posible evaluar antes de adoptar, y que Favaloro no tenía prisa por ser el primero sino por estar seguro de que lo que hacía servía. La nota finaliza con una invitación a elegir un horizonte: una salud que adoptó cada novedad sin preguntar o un hospital similar al que conoció Favaloro, donde la IA ayuda a curar porque antes demostró que podía hacerlo sin dañar.
El artículo está firmado por un médico pediatra e investigador en el Centro de Inteligencia Artificial y Salud para América Latina y el Caribe (CLIAS).