Inteligencia artificial y la era de las soluciones médicas inexplicables: navegando la opacidad algorítmica
Este artículo explora las bases bioestadísticas y conceptuales de esta tensión entre predicción y explicación en la inteligencia artificial, contrastando ambas aproximaciones desde el proceso inferencial hasta la evaluación causal, destacando la necesidad imperiosa de que la medicina comprenda profundamente estos nuevos paradigmas para integrarlos críticamente en la práctica clínica y la investigación científica. Medicina (Buenos Aires), octubre de 2025.
Resumen
Las tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) están transformando profundamente el cuidado de la salud mediante técnicas de machine learning (o aprendizaje automático) y redes neuronales. Estas herramientas estadísticas revolucionan la programación determinista clásica al aprender directamente patrones probabilísticos a partir de los datos. Estos sistemas permiten abordar problemas clínicos antes inaccesibles por complejidad o ambigüedad, optimizando así diagnóstico, tratamiento, gestión sanitaria e investigación biomédica.
Sin embargo, esta revolución tecnológica plantea un desafío epistemológico sin precedentes: mientras la estadística tradicional busca explicaciones causales de los fenómenos bajo observación, los modelos predictivos de IA priorizan el rendimiento predictivo, independientemente de la comprensión teórica subyacente. Esta “opacidad algorítmica”, derivada de modelos con millones de parámetros ajustados automáticamente, contrasta con el razonamiento clínico humano basado en métodos analíticos o heurísticos.
La medicina, que históricamente fundamenta sus decisiones en causalidad y evidencia explicativa, se enfrenta ahora a herramientas predictivas cuya lógica interna frecuentemente resulta inaccesible incluso para sus desarrolladores. Esta divergencia genera retos significativos a nivel educativo, profesional y ético, requiriendo que los médicos adquieran nuevos equipamientos conceptuales en estadística avanzada e informática para navegar efectivamente esta transición.
Este artículo explora las bases bioestadísticas y conceptuales de esta tensión entre predicción y explicación en IA, contrastando ambas aproximaciones desde el proceso inferencial hasta la evaluación causal, destacando la necesidad imperiosa de que la medicina comprenda profundamente estos nuevos paradigmas para integrarlos críticamente en la práctica clínica y la investigación científica.
El artículo original:
Regazzoni CJ. Inteligencia artificial y la era de las soluciones médicas inexplicables: navegando la opacidad algorítmica en la medicina actual. Medicina (Buenos Aires) octubre de 2025.
Disponible en: https://n9.cl/u8tcoy