¿Depender de la IA en colonoscopias reduce la habilidad médica?
Un estudio reciente arroja sombra sobre la integración generalizada de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico, sugiriendo que los médicos que confían rutinariamente en la IA durante las colonoscopias pueden experimentar una disminución significativa en su capacidad para detectar lesiones precancerosas cuando la tecnología no está disponible. Este hallazgo, publicado en The Lancet Gastroenterology & Hepatology, plantea preocupaciones sobre una erosión no intencionada de habilidades diagnósticas cruciales en una era de creciente dependencia tecnológica.
El estudio observacional, realizado en cuatro centros médicos de Polonia, siguió 1.443 colonoscopias realizadas por 19 endoscopistas experimentados. Fundamentalmente, estos procedimientos se llevaron a cabo sin soporte de IA, pero después de que la IA ya se había convertido en una parte estándar de la práctica rutinaria de los médicos. Los investigadores observaron una notable caída en la tasa de detección de adenomas (ADR), una métrica de calidad clave que indica con qué frecuencia se identifican crecimientos precancerosos durante una colonoscopia. Antes de que la IA se adoptara rutinariamente, el ADR era del 28,4%; después de su integración, y cuando los médicos realizaron posteriormente procedimientos sin IA, esta tasa cayó al 22,4%.
Los autores del estudio plantean la hipótesis de que la dependencia constante de la IA para el soporte diagnóstico puede disminuir inadvertidamente el compromiso cognitivo, la motivación, la atención y el sentido general de responsabilidad de un clínico. Establecen un paralelismo con la experiencia cotidiana de depender excesivamente del GPS, lo que puede llevar a una pérdida gradual de habilidades de navegación fundamentales. En un campo de alto riesgo como la medicina, tal disminución podría tener serias implicaciones para los resultados de los pacientes.
En un comentario que acompaña al estudio, Omer Ahmad del University College London describió este fenómeno como una “pérdida no intencionada de experiencia”. Subrayó la necesidad urgente de salvaguardias para mitigar este riesgo. Ahmad recomendó implementar pautas claras para el monitoreo del rendimiento, establecer programas educativos sólidos y exigir sesiones de práctica regulares para los clínicos sin asistencia de IA. Tales medidas, argumentó, son vitales para ayudar a los profesionales médicos a mantener su agudeza diagnóstica innata. También pidió estudios cruzados más rigurosos y de alta calidad que puedan comparar directamente el comportamiento del clínico y los resultados del paciente en escenarios donde la IA está presente frente a cuando no lo está.
Si bien el estudio polaco ofrece ideas convincentes, es importante reconocer sus limitaciones. Como estudio observacional, no fue aleatorizado, lo que significa que un posible sesgo de selección no puede descartarse por completo. Además, la investigación se centró en el uso de un único sistema de IA, lo que significa que sus hallazgos pueden no ser universalmente aplicables a otras tecnologías de IA. Otro punto significativo es que todos los médicos participantes eran altamente experimentados, habiendo realizado al menos 2.000 colonoscopias cada uno. Esto plantea la clara posibilidad de que los clínicos menos experimentados, que podrían ser más susceptibles a la degradación de habilidades, podrían ser aún más vulnerables a esta preocupante tendencia.
Los hallazgos subrayan un desafío crítico en la integración continua de la IA en la atención médica: garantizar que los avances tecnológicos aumenten, en lugar de disminuir inadvertidamente, las habilidades humanas esenciales que siguen siendo indispensables para una atención al paciente efectiva. A medida que la IA se vuelve más omnipresente, lograr el equilibrio adecuado entre la automatización y la experiencia humana será primordial.