«Nuestro futuro es una carrera entre el creciente poder de la tecnología y la sabiduría con la que la utilizamos».
Stephen Hawking
La reflexión de Stephen Hawking adquiere particular vigencia ante la incorporación de la inteligencia artificial al acto médico. Su capacidad para procesar información, reconocer patrones y construir modelos predictivos crece con extraordinaria rapidez. Estas posibilidades pueden ampliar la investigación, el diagnóstico y la toma de decisiones, pero también introducen desafíos relacionados con autonomía, seguridad, transparencia, equidad y responsabilidad profesional (2). El verdadero desafío puede no encontrarse solamente en aquello que la tecnología es capaz de hacer, sino en la prudencia con la que decidamos incorporarla al conocimiento y al cuidado del paciente.
En protocolos que desarrollamos en el Instituto de Investigaciones Cardiovasculares de la Universidad de Los Andes, estas herramientas comienzan a utilizarse para estructurar información clínica, procesar grandes volúmenes de datos y desarrollar modelos predictivos. Su aplicación alcanza protocolos de cardio-oncología basados en electrocardiografía digital de alta resolución, donde la señal eléctrica puede convertirse en una fuente compleja de variables, relaciones y patrones difícilmente reconocibles mediante la interpretación convencional. Esta posibilidad de identificar información oculta en el electrocardiograma mediante aprendizaje automático ya comienza a demostrarse en diferentes escenarios clínicos, incluso en la identificación de patrones asociados con neoplasias (3).
Esta experiencia ha exigido establecer límites desde el propio diseño de los protocolos. Para resguardar el acto médico ante la incorporación de la inteligencia artificial, adoptamos un código ético para el uso de la inteligencia artificial en cardiología, aplicable a la práctica asistencial, la docencia y la investigación (4). Sus principios comprenden dignidad, finalidad, alfabetización crítica, verificación, transparencia, responsabilidad, integridad científica, confidencialidad, justicia, supervisión humana y protección del juicio clínico. No se trata de limitar la innovación, sino de establecer condiciones para que la capacidad algorítmica permanezca subordinada al buen quehacer médico y a la responsabilidad profesional.
Pero reconocer un patrón no significa demostrar su utilidad clínica. Una predicción algorítmica tampoco constituye, por sí misma, un diagnóstico ni justifica automáticamente una decisión sobre el paciente (3). La calidad de los datos, reproducibilidad, calibración, validación independiente y aplicabilidad continúan siendo condiciones indispensables. La confianza en el conocimiento producido o mediado por inteligencia artificial exige mantener los criterios de rigor metodológico, reproducibilidad, revisión crítica y validación independiente propios de la medicina basada en evidencia (5).
Más aún, validar un algoritmo no equivale a validar su implementación. Cuando una predicción abandona el protocolo de investigación y comienza a intervenir en el acto médico aparecen otras dimensiones: el paciente, el contexto clínico, los flujos asistenciales, la infraestructura, la supervisión humana y la responsabilidad profesional. La OMS advierte precisamente que el desempeño de los sistemas de IA depende de las poblaciones, los datos, la infraestructura y los contextos donde son utilizados (6).
Precisamente esta distancia entre desarrollo tecnológico e implementación constituye el eje del reciente informe de la OMS Bridging theory and practice – implementation insights on artificial intelligence in health care (6). A partir de once experiencias desarrolladas en Finlandia, Israel, Letonia, Noruega, Portugal, España y Reino Unido, el documento analiza aplicaciones de IA relacionadas con predicción, clasificación, asociación y optimización. Los casos muestran que la sofisticación técnica resulta insuficiente sin participación clínica, integración con los flujos asistenciales, datos confiables, capacitación, evaluación y monitorización continua.
La pregunta comienza entonces a cambiar. Ya no se trata solamente de determinar qué puede hacer la inteligencia artificial, sino de establecer bajo qué condiciones estamos dispuestos a incorporarla al acto médico. La propuesta de custodia plantea precisamente que las recomendaciones algorítmicas deben verificarse, contextualizarse y deliberarse antes de convertirse en decisiones clínicas, preservando autonomía, dignidad, seguridad y responsabilidad profesional (7).
Entre la capacidad predictiva del algoritmo y el beneficio para el paciente existe un espacio que ninguna precisión tecnológica puede resolver por sí sola. Allí intervienen la evidencia, el contexto, el juicio clínico, los valores del paciente, la prudencia y la responsabilidad de quien finalmente decide. La IA puede ampliar las capacidades profesionales, pero esa ampliación no debería significar transferencia de la responsabilidad moral del médico (4,7).
Ese espacio pertenece a la custodia del acto médico. El desafío no consiste solamente en disponer de una inteligencia artificial cada vez más poderosa, sino en desarrollar simultáneamente evidencia, competencia profesional, gobernanza y prudencia para decidir cuándo utilizarla, cómo utilizarla y hasta dónde permitirle intervenir. La reflexión de Hawking adquiere entonces un significado particularmente médico: el poder de la tecnología puede avanzar más rápidamente que nuestra sabiduría para gobernarla.
Custodiar el acto médico significa impedir que esa distancia también crezca.
Referencias
- Hawking S. Brief answers to the big questions. London: John Murray; 2018.
- World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2021 [citado 21 ago 2026]. Disponible en: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
- Lopez Alcaraz JM, Haverkamp W, Strodthoff N. Explainable machine learning for neoplasms diagnosis via electrocardiograms: an externally validated study. Cardio-Oncology [Internet]. 2025;11:70. doi:10.1186/s40959-025-00370-1. Disponible en: https://doi.org/10.1186/s40959-025-00370-1
- Núñez Medina TJ. Un código ético para el uso de la inteligencia artificial en cardiología [Internet]. Mérida: Instituto EduCardio; 2026 ago 17 [citado 21 ago 2026]. Disponible en: https://institutoeducardio.net/un-codigo-etico-para-el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-cardiologia/
- Núñez Medina TJ. Evidencia científica generada por inteligencia artificial: una nueva frontera para la medicina basada en evidencia [Internet]. Mérida: Instituto EduCardio; 2026 ago 5 [citado 21 ago 2026]. Disponible en: https://institutoeducardio.net/evidencia-cientifica-inteligencia-artificial/
- WHO Regional Office for Europe. Bridging theory and practice: implementation insights on artificial intelligence in health care. Report of Working Group 1 of the Strategic Partners’ Initiative for Data and Digital Health [Internet]. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe; 2026 [citado 21 ago 2026]. Disponible en: https://iris.who.int/handle/10665/383135
- Núñez Medina TJ. Del i-Paciente al i-Doctor: ¿quién custodiará el acto médico? [Internet]. Mérida: Instituto EduCardio; 2026 ago 1 [citado 21 ago 2026]. Disponible en: https://institutoeducardio.net/ipaciente-idoctor-acto-medico/
