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Los errores médicos que involucran inteligencia artificial aumentan la responsabilidad de los hospitales
La inteligencia artificial se está imponiendo progresivamente en el ámbito de la salud para apoyar los diagnósticos, la planificación de tratamientos y la comunicación con los pacientes. Los hospitales ya utilizan sistemas basados en esta tecnología para mejorar la detección temprana de ciertos cánceres, optimizar la gestión de camas o simplificar las tareas administrativas. Sin embargo, su adopción introduce un nuevo tipo de riesgo: los errores médicos relacionados con su uso.
Un error médico ocurre cuando un paciente sufre un perjuicio no intencional causado por la atención recibida en lugar de por su enfermedad. Tradicionalmente, estos errores se atribuían principalmente a factores humanos, como lagunas en el conocimiento o fallos de coordinación. Con la integración de la inteligencia artificial, también pueden producirse errores cuando los resultados generados por estos sistemas, incorrectos o incompletos, se aplican en la atención médica. Por ejemplo, un modelo de análisis de imágenes podría interpretar mal las imágenes médicas, retrasando un diagnóstico esencial. Asimismo, algunas herramientas podrían minimizar síntomas en grupos demográficos específicos, influyendo negativamente en las decisiones de atención.
Estos errores pueden tener consecuencias graves para los hospitales. A menudo generan una pérdida de confianza por parte de los pacientes y, una vez que se hacen públicos, dañan la reputación del centro. En Estados Unidos, se presentan cerca de 17.000 demandas por negligencia médica cada año, con indemnizaciones que ascienden a varios miles de millones de dólares. Aunque las investigaciones existentes sobre las reacciones del público a la inteligencia artificial aún no han estudiado directamente las respuestas a los errores que involucran esta tecnología, algunos estudios sugieren que la gente suele reaccionar negativamente a su uso en la práctica médica.
Un estudio reciente exploró estas reacciones a través de dos experimentos. El primero examinó cómo percibe el público la responsabilidad de los hospitales cuando los errores provienen ya sea de un médico, de una inteligencia artificial o de ambos. Los participantes leyeron una situación ficticia en la que una interpretación diagnóstica inicialmente considerada normal resultó ser errónea, lo que provocó un retraso en el tratamiento y complicaciones para el paciente. Los resultados muestran que los participantes atribuyen mayor responsabilidad al hospital y consideran con más frecuencia presentar una queja o iniciar acciones legales cuando el error involucra inteligencia artificial, especialmente si esta actuó por sí sola. En cambio, cuando el médico colabora activamente con la herramienta, las reacciones negativas hacia el hospital disminuyen.
El segundo estudio profundizó en esta cuestión variando los tipos de colaboración entre médicos e inteligencia artificial. Los participantes se enfrentaron a cinco escenarios: una decisión tomada únicamente por una inteligencia artificial, únicamente por un médico, o por una colaboración entre ambos, con diferentes niveles de participación humana. Los resultados confirman que las reacciones más negativas ocurren cuando la decisión inicial se basa únicamente en la inteligencia artificial. Sin embargo, cuando el médico examina tanto las áreas señaladas por la herramienta como la totalidad de las imágenes, integrando la información en su propio juicio, las reacciones del público se vuelven comparables a las observadas en una decisión puramente humana.
Estos resultados revelan que la percepción del público depende menos de la tecnología en sí que de la forma en que se integra en la atención médica. Los hospitales podrían, por tanto, aprovechar este hallazgo destacando la estrecha colaboración entre médicos y herramientas tecnológicas. Los pacientes parecen confiar más en las decisiones cuando la participación de los profesionales de la salud es visible y profunda, como en el caso en que el médico examina la totalidad de los datos en lugar de basarse únicamente en los resultados generados por la herramienta.
Este enfoque podría ayudar a los centros a beneficiarse de las ventajas de la inteligencia artificial al tiempo que preservan la confianza de los pacientes en la experiencia médica.
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Références et sources
À propos de cette étude
DOI : https://doi.org/10.1038/s44482-026-00021-x
Titre : Public reactions to hospitals after adverse events involving AI
Revue : npj Digital Public Health
Éditeur : Springer Science and Business Media LLC
Auteurs : Jungmin Choi; Yeun Joon Kim; Pengzhao Lyu; Yingyue Luna Luan; Soo Min Toh