René Favaloro podría sorprenderse al entrar hoy a un centro comercial: pagos con códigos QR, tarjetas integradas al teléfono y compras sin billetes. Pero al recorrer unas cuadras y llegar al Hospital Fernández probablemente reconocería buena parte de su funcionamiento

Admisión, consultorios, salas de internación, terapia intensiva y unidad coronaria seguirían formando parte de una lógica conocida. Habría equipos más modernos, pero el progreso no habría transformado por completo la estructura hospitalaria

La velocidad no es el único criterio

Que la salud avance con mayor cautela que otros sectores no necesariamente es un problema. En 1967, Favaloro sistematizó el bypass coronario después de años de estudio, práctica quirúrgica, registro de resultados, publicación y debate con sus colegas

La innovación médica exige tiempo porque sus errores pueden afectar directamente la vida de una persona. Por eso, no alcanza con consultar grandes bases de artículos científicos ni con delegar decisiones en sistemas capaces de producir respuestas convincentes, pero también de equivocarse e inventar información

Casi seis décadas después, el bypass conserva en lo esencial la técnica que se consolidó entonces. En cambio, desde el lanzamiento de ChatGPT, los modelos de inteligencia artificial se sucedieron rápidamente sin dejar de presentar fallas importantes

Entre la adopción inmediata y el freno total

La diferencia responde, en parte, a los riesgos involucrados. En numerosas industrias se puede probar un producto y corregirlo después. En medicina, una falla puede tener consecuencias irreversibles

También existe una presión comercial que premia la novedad, exige resultados rápidos y busca demostrar beneficios a los inversores. Esa dinámica puede ser válida en otros ámbitos, pero aplicada a la salud sin controles suficientes se vuelve riesgosa

Las advertencias sobre la inteligencia artificial extrema también alimentan el debate. Geoffrey Hinton estimó entre un 10% y un 20% la posibilidad de que la tecnología termine con la humanidad durante las próximas tres décadas. Además, una encuesta entre miles de investigadores del área mostró que muchos asignaban al menos un 10% de probabilidad a un desenlace catastrófico

Son cálculos y percepciones, no certezas. Sin embargo, alcanzan para explicar por qué algunas voces proponen detener el desarrollo. La alternativa no tiene por qué ser avanzar sin límites o paralizarlo todo

Qué implica una inteligencia artificial responsable

Los modelos están diseñados para ofrecer respuestas plausibles. Pero lo plausible no equivale necesariamente a lo verdadero. Pueden funcionar como asistentes, apoyos para estudiar o herramientas de acompañamiento, aunque sus objetivos y límites suelen estar definidos por empresas que también necesitan obtener beneficios

En salud, la ética no puede aparecer únicamente después de una falla o de una queja. Antes de incorporar un sistema habría que determinar qué problema resuelve, con qué datos fue entrenado, a quién beneficia, cómo se mide su desempeño, qué ocurre cuando se equivoca, quién responde por las consecuencias y cuál es su costo

Un algoritmo desarrollado con pacientes de otra región no debería utilizarse automáticamente con la población local. Primero debe probarse en condiciones cercanas a aquellas en las que será aplicado. Del mismo modo, los datos médicos deben protegerse como información personal especialmente sensible

La medicina todavía puede hacer algo que otros sectores no siempre hicieron: evaluar antes de adoptar. La referencia no es ser el primero, sino comprobar que la herramienta funciona y que lo hace sin vulnerar el principio básico de la bioética: no hacer daño

En las próximas décadas, el desafío será decidir qué tipo de sistema sanitario se quiere construir: uno que incorpore cada novedad sin formular preguntas o uno en el que la inteligencia artificial participe porque demostró, antes, que puede ayudar a curar con seguridad