¿Puede la inteligencia artificial empeorar el diagnóstico clínico?

Reflexiones a partir de un ensayo clínico reciente publicado en NEJM AI

La inteligencia artificial se está integrando de forma progresiva en la práctica clínica con la promesa de mejorar la toma de decisiones, aumentar la precisión diagnóstica y optimizar los resultados en salud. Sin embargo, la evidencia más reciente nos obliga a matizar este optimismo.

Un ensayo clínico aleatorizado ha analizado el impacto del uso de modelos de lenguaje en el razonamiento diagnóstico de médicos previamente formados en inteligencia artificial.

El resultado es relevante: el uso de estos sistemas se asoció a una disminución del 14% en la precisión diagnóstica.

Más allá de la tecnología: el factor humano

Este fenómeno se conoce como sesgo de automatización: la tendencia a confiar en exceso en sistemas automatizados, especialmente cuando generan respuestas plausibles.

Lo más significativo es que este descenso se produce incluso en profesionales formados en IA.

Implicaciones para los sistemas sanitarios

• Seguridad del paciente

• Formación sanitaria

• Diseño de sistemas

• Gobernanza clínica

Una oportunidad para el liderazgo enfermero

Este escenario abre una oportunidad clave: liderar la integración segura, ética y basada en evidencia de la inteligencia artificial.

Conclusión

La inteligencia artificial no es una garantía de mejora. Su impacto dependerá de cómo se integre y del papel activo de los profesionales sanitarios.

Fuente original (NEJM AI)

Qazi IA et al. Automation Bias in Large Language Model–Assisted Diagnostic Reasoning among Physicians Trained in AI Literacy — A Randomized Clinical Trial.

Publicado en NEJM AI, abril 2026.

Sesgo de automatización en el razonamiento diagnóstico asistido por modelos de lenguaje a gran escala entre médicos capacitados en alfabetización en IA: un ensayo clínico aleatorizado.

Disponible en: https://ai.nejm.org/doi/full/10.1056/AIoa2501001