Ciuad de México, 21 de enero del 2026
Pese a las advertencias de algunos especialistas, los asistentes de inteligencia artificial (IA) se utilizan cada vez más para consultas de salud. Este avance quedó reforzado con el anuncio de ChatGPT Salud, un modelo presentado por OpenAI para apoyar a las personas en el cuidado de su bienestar, sin sustituir a los profesionales médicos. La compañía asegura que cada semana más de 230 millones de usuarios realizan consultas relacionadas con salud y autocuidado en la plataforma.
Más allá del uso individual, la IA médica comienza a integrarse de forma efectiva en hospitales y consultas, marcando un punto de inflexión en la práctica clínica. De acuerdo con el doctor Ignacio H. Medrano, neurólogo y director médico de Savana, el impacto no se limita a los modelos generativos.
Por un lado, los modelos de lenguaje ya funcionan como escribas médicos, transcribiendo la voz del personal sanitario para elaborar la historia clínica, lo que reduce tiempos administrativos. Por otro, existen algoritmos predictivos menos visibles, pero más profundos, que ayudan a individualizar diagnósticos y pronósticos, especialmente en áreas como la radiología.
Aunque Estados Unidos y China lideran el desarrollo, la adopción de IA en salud avanza también en Europa y América Latina, donde estos sistemas actúan como copilotos clínicos. En la región, caracterizada por largas jornadas y alta carga administrativa, la IA promete apoyar tareas como resumir expedientes, redactar notas médicas y sugerir diagnósticos diferenciales, sin reemplazar el criterio humano.
Uno de los beneficios más visibles es la reducción del burnout médico, reconocido por la OMS como un problema ocupacional. Al automatizar procesos administrativos, los médicos pueden dedicar más tiempo a la relación médico-paciente, favoreciendo una atención más humana. Sin embargo, persisten riesgos, como una medicina excesivamente mediada por pantallas y sistemas automatizados.
La adopción enfrenta obstáculos importantes en América Latina, entre ellos la falta de formación del personal, la escasez de datos clínicos digitalizados y la brecha digital en zonas rurales. Además, aunque los modelos son cada vez más confiables, no son infalibles: pueden arrastrar sesgos y operar con procesos poco transparentes.
Hoy, con más de 1,500 sistemas de IA médica aprobados en Estados Unidos, la tecnología ya forma parte del flujo clínico diario. El reto será regular, supervisar y definir hasta dónde puede llegar la autonomía de la IA en uno de los ámbitos más sensibles: el cuidado de la salud.
