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Confiar la salud a un chatbot puede parecer práctico, pero no siempre es seguro. En México, donde el uso de inteligencia artificial crece en consultas cotidianas, un estudio internacional advierte sobre los riesgos reales de usar chatbots de IA para buscar consejos médicos. Aunque estas herramientas prometen rapidez y orientación inmediata, la evidencia sugiere que todavía están lejos de ofrecer apoyo confiable para decisiones de salud.
El análisis, publicado en febrero de 2026 en la revista Nature Medicine, señala que los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como LLM, tienden a generar información inexacta o inconsistente cuando se usan para evaluar síntomas. En consecuencia, las personas que recurrieron a la IA no tomaron mejores decisiones que quienes usaron métodos tradicionales como búsquedas en internet o su propio criterio.
El estudio fue liderado por el Oxford Internet Institute y el Departamento Nuffield de Ciencias de la Salud de Atención Primaria de la Universidad de Oxford. Los investigadores evaluaron si los chatbots podían ayudar a identificar afecciones comunes, como anemia o cálculos biliares, y orientar sobre acudir al médico o al hospital. Sin embargo, los resultados mostraron que la IA no mejoró la capacidad de decisión de los participantes.
Además, muchos proveedores de salud han propuesto estas tecnologías como filtros previos a la consulta médica. No obstante, la investigación sugiere cautela, ya que los LLM actuales no están listos para una implementación directa en la atención al paciente.
El ensayo incluyó a casi 1,300 participantes con escenarios diseñados por médicos, desde dolores intensos de cabeza hasta fatiga persistente. Un grupo usó chatbots de IA y otro recurrió a fuentes tradicionales. El resultado evidenció fallos de comunicación, información incompleta y recomendaciones que mezclaban aciertos con errores.
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