Un artículo de opinión en JAMA augura que la IA sin supervisión superará al médico con IA hacia 2030. Los datos, las críticas y la ley.
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| En cinco comparaciones citadas en JAMA, la IA sola obtiene más aciertos que los médicos: del 97 % frente al 50 % al recoger síntomas al 92 % frente al 76 % de médicos con GPT-4. | Infografía: La Crónica del Henares, con datos de JAMA (2026). |
Alcalá de Henares, 1 de octubre de 2026
Un artículo de opinión en la revista médica JAMA sostiene que hacia 2030 una inteligencia artificial sin supervisión diagnosticará y tratará mejor que un médico ayudado por IA. La tesis choca con el consenso de los colegios médicos de Estados Unidos y de España.
Las claves
- Los autores repasan los estudios publicados desde 2024 y concluyen que la IA ya iguala o supera a los médicos en cinco tareas: entrevistar al paciente, diagnosticar, pedir pruebas, prescribir y seguir enfermedades crónicas.
- Su argumento más provocador: cuando la máquina es mejor, el médico que la supervisa empeora el resultado en lugar de mejorarlo.
- No es un estudio nuevo y casi todos los trabajos citados son simulaciones. Dos de los cuatro firmantes tienen intereses económicos en empresas de IA, declarados en el propio texto.
- En España, la Organización Médica Colegial exige que la decisión final sobre el paciente siga siendo humana.
En 1997, el ordenador Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garri Kaspárov. Durante los años siguientes, los mejores resultados no los daban ni las máquinas solas ni los grandes maestros solos, sino parejas de humano y ordenador. Esa etapa terminó: hacia 2017, la IA sola ganaba ya también a esos equipos mixtos.
Ezekiel Emanuel, vicerrector de Iniciativas Globales de la Universidad de Pensilvania y uno de los artífices de la reforma sanitaria de Barack Obama, cree que la medicina va por el mismo camino. Lo defiende en un artículo de la sección Perspective de JAMA, publicado en línea el 17 de agosto y en papel el 15 de septiembre, que firma con su colaborador Abe Baker-Butler, con Neal Khosla, consejero delegado de la empresa de atención primaria con IA Curai Health, y con el inversor Vinod Khosla, fundador del fondo Khosla Ventures.
El texto se dirige contra la idea dominante. La Asociación Médica Estadounidense prefiere hablar de inteligencia "aumentada" y el Colegio Americano de Médicos pide que la IA se limite a un papel de apoyo. Robert Wachter, jefe del Departamento de Medicina de la Universidad de California en San Francisco, escribe en su libro A Giant Leap que la mejor atención será la del médico con IA y que la IA sola quedará como la "clase turista" de la medicina. "No estamos de acuerdo", responden los autores.
Las cifras en las que se apoyan
En 159 consultas simuladas con actores, otros médicos valoraron mejor la entrevista de AMIE, el sistema de Google, que la de los médicos: 97 % de valoraciones favorables frente al 50 % al recoger las quejas del paciente, y 90 % frente al 37 % al proponer el tratamiento.
En diagnóstico, ChatGPT o3 situó la respuesta correcta en primer lugar en el 60 % de 377 casos clínicos reales y complejos. Veinte internistas lo lograron en el 15,9 % de una parte de esos casos. El orquestador diagnóstico de Microsoft, con un presupuesto máximo de 8.000 dólares en pruebas, acertó cuatro veces más que los médicos y gastó un 19 % menos, aunque esos médicos trabajaban sin poder consultar a colegas, libros ni internet.
Con 461 pacientes reales, una IA del hospital Cedars-Sinai de Los Ángeles dio la recomendación óptima en el 77,1 % de los casos, frente al 67,1 % de los médicos. Y en un pequeño ensayo con 32 diabéticos tipo 2, los que ajustaban su insulina conversando con una IA por voz alcanzaron la dosis correcta en una mediana de 15 días; con el ajuste habitual del médico, tardaron más de 56.
Según su recuento, desde enero de 2024 solo nueve estudios, fuera de la radiología, han visto a los médicos igualar o superar a la IA, y la mayoría usaron modelos anticuados.
Por qué el médico estorbaría
Esta es la parte más incómoda. Un metaanálisis de 2024 sobre 106 experimentos de colaboración entre personas e IA, publicado en Nature Human Behaviour, encontró que cuando la IA rinde más que el humano, el equipo mixto rinde peor que la IA sola. Cuando el humano es mejor, en cambio, la ayuda de la máquina sí suma.
En medicina hay un ejemplo llamativo: ante los mismos casos reales, GPT-4 por sí solo obtuvo una puntuación mediana del 92 % en razonamiento diagnóstico, y los médicos que usaban GPT-4, un 76 %.
Los autores lo atribuyen a la "aversión al algoritmo": el profesional desconfía de la máquina y corrige sus aciertos, sobre todo cuando es experto y la decisión es grave. A eso suman la pérdida de destreza de los médicos que delegan en la IA, documentada ya en endoscopistas que realizaban colonoscopias.
Lo que el propio artículo reconoce
El texto admite que la mayoría de las comparaciones son simulaciones de tareas aisladas, no consultas reales. Cita además un ensayo de la Universidad de Oxford publicado en Nature Medicine este año: con 1.298 voluntarios, los modelos identificaban por sí solos la dolencia en más del 90 % de los escenarios, pero las personas que los consultaban acertaban en menos del 35 %, peor incluso que quienes no usaron IA. El fallo estaba en la conversación entre persona y máquina.
También reconoce que la IA falla de otra manera que un médico. Una caída de internet, un ciberataque o una "alucinación" del modelo son riesgos raros pero mayores en un sistema autónomo. Y buena parte de la medicina es física: operar, atender un parto o hacer una colonoscopia sigue requiriendo manos.
Las críticas
John Whyte, consejero delegado de la Asociación Médica Estadounidense, respondió en el medio especializado STAT que ninguna IA debería ejercer sin un marco de licencias y responsabilidad, y que la confianza, la compasión y las conversaciones difíciles exigen un médico. El cardiólogo Eric Topol, director del Scripps Research Translational Institute, calificó de no demostradas unas conclusiones basadas en casos simulados.
Sumant Ranji, director del centro de excelencia diagnóstica CODEX de la Universidad de California en San Francisco, recuerda que mejorar en un indicador medible no equivale a curar mejor, y cita un ensayo en el que la IA mejoró los informes sin reducir los fracasos del tratamiento.
La otra línea de crítica apunta a los autores. Vinod Khosla declara inversiones en OpenAI, cuyo modelo o3 protagoniza una de las comparaciones, y en Curai Health, que dirige su hijo Neal. Los conflictos figuran en el artículo, pero el analista Kent Anderson lo llegó a describir como un anuncio con ropaje editorial, según recogió el medio australiano The Medical Republic.
En España, decide el médico
El Manual de Buenas Prácticas para la Inteligencia Artificial en Medicina de la Organización Médica Colegial pide una supervisión humana real, no nominal: el médico tiene que poder comprender, contrastar y, si procede, rechazar lo que propone la máquina, y conserva toda la responsabilidad profesional.
La ley europea va en la misma dirección. El Reglamento de Inteligencia Artificial exige supervisión humana en los sistemas de alto riesgo, entre ellos buena parte de los integrados en productos sanitarios. Tras la reforma aprobada este verano (Reglamento 2026/1744), esas obligaciones se aplicarán a la IA de productos sanitarios desde el 2 de agosto de 2028.
Qué viene ahora
Emanuel y sus coautores no piden apagar al médico mañana. Reclaman comparar la IA sola con el médico con IA en consultas reales, algo que casi ningún estudio hace todavía, y preparar ya las normas de responsabilidad, regulación, pago y formación médica. Los primeros ensayos en condiciones reales, como el estudio nacional aleatorizado de Google en atención virtual en Estados Unidos, darán la primera respuesta con pacientes de verdad.
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Fuentes consultadas
- Emanuel, E. J.; Baker-Butler, A.; Khosla, N.; Khosla, V. «Will Autonomous AI Exceed AI-Aided Physicians as the Best Medical Care?». JAMA, 336 (11): 915-918, 15 de septiembre de 2026 (en línea, 17 de agosto). doi:10.1001/jama.2026.15380. Texto completo y suplemento (eTablas 1 y 2) facilitados a la redacción.
- Bean, A. M. y otros. «Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study». Nature Medicine, 32 (2), 2026. Versión previa
- STAT. Respuesta de Emanuel y Baker-Butler a John Whyte (AMA), 9 de septiembre de 2026. Enlace
- Chief Healthcare Executive. Entrevista a Ezekiel Emanuel, 25 de agosto de 2026. Enlace
- UCSF CODEX. Análisis de Sumant Ranji. Enlace
- The Medical Republic. «JAMA editors hallucinating, not AI». Enlace
- Organización Médica Colegial. Manual de Buenas Prácticas para la Inteligencia Artificial en Medicina. Enlace
- Reglamento (UE) 2026/1744, de 8 de julio de 2026 (ómnibus digital sobre IA). EUR-Lex · resumen de plazos
