Carta al editor

eISSN 2007-5057

Investigación educ. médica Vol. 13, no. 51, México, julio-septiembre 2024

https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2024.51.24632

Ser un médico bueno y un buen médico, en la era de la inteligencia artificial

To be a good doctor and a doctor good, in the era of Artificial Intelligence

Sr. editor:

Ser médico bueno y buen médico, es mucho más que tener conocimientos científicos; el médico debe saber conjugar la ciencia y la sabiduría con las características humanas propias de una persona con vocación de servicio1,2.

La inteligencia artificial (IA) en medicina es una herramienta que ayuda a mejorar el rendimiento de las actividades cognitivas del cerebro humano3. Esta presenta tanto un lado cristalino, como uno obscuro, respecto a su funcionamiento4.Tiene un enorme potencial que hace que en la actualidad se hable de sistemas de tecnología singulares (TS) en el cuidado de la salud5. Hasta ahora, un sistema hipotético del futuro cercano, en el que se dice la posibilidad de remplazar a médicos con robots dotados de IA y sistemas periféricos3. Hoy es una realidad que la IA nos apoya con soluciones aplicables para nuestra práctica médica, tanto en el presente como en el futuro5.

Existen dudas sobre el uso de algoritmos de IA conocidos como de “caja negra” en medicina. No los comprendemos del todo, ya que son opacos en cuanto a su valor epistémico, lo que impide examinar cómo procesan la información de entrada para generar una respuesta de salida6,7.

La IA puede ayudar a personalizar los tratamientos médicos según las necesidades específicas de cada paciente, facilita la gestión de datos médicos, que lleva a una mejor comprensión de las enfermedades. A nivel social, optimiza los recursos sanitarios y permite acceder a atención médica calificada, impactando positivamente en la salud de la población8.

Recientemente, la literatura médica señala la posibilidad de que los médicos seamos reemplazados por la IA9,10. Estos artículos plantean comparaciones entre las soluciones médicas proporcionadas por la IA y las ofrecidas por los médicos, como si ambas partes estuvieran compitiendo. Los estudios futuros deberán enfocarse en diferenciar entre los médicos que utilizan soluciones de IA y aquellos que no lo hacen11.

El uso de la IA en la práctica clínica es un área prometedora que está en constante evolución. Las políticas sanitarias deben abordar cuestiones bioéticas y financieras para garantizar que esta tecnología sea accesible para todos, con justicia y pluralismo. Ser un médico bueno y un buen médico en la era de la IA implica encontrar un equilibrio entre el uso de la tecnología y la atención centrada en el paciente. Trabajemos con la ayuda de la IA para el beneficio de la gente, sin olvidar el compromiso ético y humano que caracteriza a la profesión médica.

REFERENCIAS

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2.Buen médico y médico bueno. Disponible en: https://bit.ly/4cehpxw

3.Shuaib A, Arian H, Shuaib A. The Increasing Role of Artificial Intelligence in Health Care: Will Robots Replace Doctors in the Future?. International journal of general medicine. 2020;13:891-896. https://doi.org/10.2147/IJGM.S268093

4.Sánchez Mendiola M. El lado oscuro de la inteligencia artificial generativa en educación médica: ¿Debemos preocuparnos?. Investigación en Educación Médica. 2024;13(49):5-8. https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2024.49.23579

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6.Durán JM, Jongsma KR. Who is afraid of black box algorithms? On the epistemological and ethical basis of trust in medical AI. Journal of Medical Ethics 2021;47:329-335.

7.7. Opol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25:44-56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7

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9.9. Khosravi M, Zare Z, Mojtabaeian SM, Izadi R. Artificial Intelligence and Decision-Making in Healthcare: A Thematic Analysis of a Systematic Review of Reviews. Health services research and managerial epidemiology. 2024;11: 23333928241234863. https://doi.org/10.1177/23333928241234863

10.10. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature medicine. 2019; 25(1):44-56.

11.11. Liu, Xiaoxuan, et al. A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis. The lancet digital health. 2019;1(6):e271-e297.

Jorge Luis Diaz Aldaya,‡,*, Caridad Guadalupe Villegas Delgadob,§, Carlos Héctor Delgado Villegasc,¶

a Coordinación de Investigación, Escuela de Medicina, Universidad Durango Santander, Campus Hermosillo, Hermosillo, Son., México.

b Universidad Valle de México. Campus Hermosillo, Hermosillo, Son., México.

c Médico interno de pregrado Universidad Valle de México, Campus Hermosillo, Son., México.

ORCID ID:

https://orcid.org/0000-0002-4479-0054

§ https://orcid.org/0000-0002-0627-8287

https://orcid.org/0000-0002-0627-8287

Recibido: 20-mayo-2024. Aceptado: 10-junio-2024.

* Autor para correspondencia: Jorge Luis Diaz Alday.

Correo electrónico: investigacion.medicina@hermosillo.uad.mx

Este es un artículo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

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