Inteligencia artificial en salud: la lección de Favaloro para evaluar antes de adoptar

La irrupción de la inteligencia artificial en el área de la salud abre un debate que excede la tecnología: 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. La discusión cobra peso en un contexto donde los modelos generativos avanzan a un ritmo que la medicina no puede seguir sin riesgo.

El contraste con la historia de René Favaloro resulta elocuente. En 1967 sistematizó el bypass coronario, una cirugía a la que casi nadie le tenía fe. No lo hizo a partir de dos papers y un pedido a una inteligencia artificial, sino estudiando, operando, registrando cada caso, publicando resultados y exponiéndose a la crítica de sus colegas. Le dedicó una vida.

Casi 60 años después, el bypass se sigue haciendo en lo esencial de la misma manera. Mientras tanto, a cuatro años del lanzamiento de ChatGPT, los modelos todavía inventan datos con total seguridad. En salud, el error se paga con la vida de alguien. Por eso el sector cambia más despacio que un shopping: en otros rubros se prueba primero y se corrige después.

La lógica del mercado presiona en sentido contrario. Las empresas necesitan vender y mostrar retorno a sus inversores; si no lo hacen, desaparecen. Aplicada a la salud sin filtros, esa dinámica puede ser peligrosa. Geoffrey Hinton, uno de los padres de la inteligencia artificial, estimó entre un 10% y un 20% de probabilidades de que la IA termine con la humanidad en las próximas tres décadas. Una encuesta a miles de investigadores del área asignó al menos un 10% a un desenlace catastrófico.

Son estimaciones, no certezas, pero alcanzan para que algunos pidan frenar todo. Entre acelerar sin mirar y detener la marcha existe una tercera vía: la inteligencia artificial responsable. No es un eslogan. Implica que un algoritmo entrenado con pacientes de otro continente no se use en Argentina sin probarlo con los locales, y que los datos de salud se cuiden como lo que son: información sobre las personas.

En medicina, avanzar sin discutir los criterios éticos sería inadmisible. Sería como querer curar a alguien pasando por encima de los principios de la bioética, empezando por el primero: no hacer daño. Favaloro no tenía prisa por ser el primero. Quería estar seguro de que lo que hacía servía. Esa es la vara, también para la inteligencia artificial.

La invitación no es a quedarse de brazos cruzados, sino a elegir un horizonte. Dentro de 20 años, la pregunta es si se quiere una salud que adoptó cada novedad sin preguntar o un hospital no tan distinto del que conoció Favaloro, donde la inteligencia artificial ayuda a curar porque antes demostró que podía hacerlo sin dañar.