¿La IA en colonoscopias degrada las habilidades de los expertos?
Un nuevo estudio publicado en The Lancet Gastroenterology & Hepatology el 12 de agosto de 2025, presenta un hallazgo preocupante: el uso rutinario de asistencia de inteligencia artificial (IA) durante las colonoscopias podría disminuir inadvertidamente las habilidades no asistidas de los profesionales de la salud experimentados. Esta investigación surge en medio de la rápida y generalizada adopción de la IA en varios campos médicos, a menudo elogiada por su potencial para mejorar la precisión diagnóstica y los resultados de los pacientes.
El estudio observacional, que analizó más de 1.400 colonoscopias no asistidas por IA, reveló una disminución significativa en la tasa de detección de adenomas (ADR) entre los endoscopistas. La ADR, una métrica de calidad crucial en la colonoscopia que refleja la tasa a la que se identifican los crecimientos precancerosos (adenomas), cayó un 20% —del 28,4% al 22,4%— en los procedimientos realizados sin asistencia de IA varios meses después de la introducción rutinaria de la tecnología. Investigadores de la Universidad Médica de Silesia en Polonia, que llevaron a cabo el estudio, compararon este fenómeno con el “efecto Google Maps”, donde la dependencia excesiva de la tecnología de navegación puede llevar a una reducción de la capacidad para navegar de forma independiente.
Este hallazgo introduce una paradoja crítica. La colonoscopia asistida por IA ha sido ampliamente adoptada, con numerosos ensayos que demuestran su eficacia en el aumento de las tasas generales de detección de adenomas. Los sistemas de IA están diseñados para funcionar en tiempo real, destacando pólipos que el ojo humano podría pasar por alto, mejorando así la calidad de un procedimiento vital para prevenir el cáncer de intestino. De hecho, el propio estudio señaló que la ADR general, incluyendo los procedimientos asistidos por IA, sí experimentó un aumento del 22,4% al 25,3% después de la integración de la IA, enmascarando eficazmente la disminución en el rendimiento sin asistencia.
Sin embargo, el estudio es el primero en sugerir directamente un impacto negativo de la exposición continua a la IA en la capacidad de un profesional médico para realizar una tarea relevante para el paciente sin ayuda tecnológica. Los expertos han teorizado durante mucho tiempo sobre el riesgo de “desaprendizaje” o “sesgo de automatización” cuando los humanos se vuelven excesivamente dependientes de los sistemas automatizados. La Dra. Catherine Menon, profesora principal de la Universidad de Hertfordshire, destacó que tal efecto de desaprendizaje podría tener implicaciones más amplias en otras disciplinas médicas, lo que podría llevar a peores resultados para los pacientes si el soporte de IA no estuviera disponible debido a fallos del sistema o ciberataques. Por el contrario, el profesor Venet Osmani de la Universidad Queen Mary de Londres advirtió que la naturaleza observacional del estudio significa que otros factores, como un fuerte aumento de la carga de trabajo (que casi se duplicó después de la introducción de la IA en el estudio), también podrían contribuir a una menor tasa de detección debido a la fatiga o la reducción del tiempo por procedimiento.
La integración más amplia de la IA en la atención médica enfrenta una multitud de desafíos más allá de la posible degradación de las habilidades. La educación médica actualmente ofrece una exposición limitada a estas tecnologías avanzadas, dejando a muchos médicos sin preparación para incorporar eficazmente la IA en su práctica o evaluar críticamente sus sugerencias. También persisten problemas de calidad de datos, sesgos algorítmicos y consideraciones éticas en torno a la privacidad de los datos del paciente. Para que los sistemas de IA se integren adecuadamente en la atención clínica, la capacitación especializada es esencial, cambiando el enfoque hacia el manejo de situaciones de salud intrincadas y el dominio de la interpretación de datos diversos.
En última instancia, este estudio sirve como un recordatorio crucial de que, si bien la IA ofrece un inmenso potencial para revolucionar la atención médica, su implementación debe gestionarse cuidadosamente. El objetivo debe ser aumentar, no erosionar, la experiencia humana, asegurando que los profesionales médicos conserven sus habilidades fundamentales y su juicio crítico. Una integración reflexiva, junto con una capacitación integral y planes de contingencia sólidos para la falta de disponibilidad de la IA, será primordial para aprovechar los beneficios de la IA mientras se salvaguarda la atención al paciente.