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La inteligencia artificial se est\u00e1 imponiendo progresivamente en el \u00e1mbito de la salud para apoyar los diagn\u00f3sticos, la planificaci\u00f3n de tratamientos y la comunicaci\u00f3n con los pacientes. Los hospitales ya utilizan sistemas basados en esta tecnolog\u00eda para mejorar la detecci\u00f3n temprana de ciertos c\u00e1nceres, optimizar la gesti\u00f3n de camas o simplificar las tareas administrativas. Sin embargo, su adopci\u00f3n introduce un nuevo tipo de riesgo: los errores m\u00e9dicos relacionados con su uso.<\/p>\n
Un error m\u00e9dico ocurre cuando un paciente sufre un perjuicio no intencional causado por la atenci\u00f3n recibida en lugar de por su enfermedad. Tradicionalmente, estos errores se atribu\u00edan principalmente a factores humanos, como lagunas en el conocimiento o fallos de coordinaci\u00f3n. Con la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial, tambi\u00e9n pueden producirse errores cuando los resultados generados por estos sistemas, incorrectos o incompletos, se aplican en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Por ejemplo, un modelo de an\u00e1lisis de im\u00e1genes podr\u00eda interpretar mal las im\u00e1genes m\u00e9dicas, retrasando un diagn\u00f3stico esencial. Asimismo, algunas herramientas podr\u00edan minimizar s\u00edntomas en grupos demogr\u00e1ficos espec\u00edficos, influyendo negativamente en las decisiones de atenci\u00f3n.<\/p>\n
Estos errores pueden tener consecuencias graves para los hospitales. A menudo generan una p\u00e9rdida de confianza por parte de los pacientes y, una vez que se hacen p\u00fablicos, da\u00f1an la reputaci\u00f3n del centro. En Estados Unidos, se presentan cerca de 17.000 demandas por negligencia m\u00e9dica cada a\u00f1o, con indemnizaciones que ascienden a varios miles de millones de d\u00f3lares. Aunque las investigaciones existentes sobre las reacciones del p\u00fablico a la inteligencia artificial a\u00fan no han estudiado directamente las respuestas a los errores que involucran esta tecnolog\u00eda, algunos estudios sugieren que la gente suele reaccionar negativamente a su uso en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica.<\/p>\n
Un estudio reciente explor\u00f3 estas reacciones a trav\u00e9s de dos experimentos. El primero examin\u00f3 c\u00f3mo percibe el p\u00fablico la responsabilidad de los hospitales cuando los errores provienen ya sea de un m\u00e9dico, de una inteligencia artificial o de ambos. Los participantes leyeron una situaci\u00f3n ficticia en la que una interpretaci\u00f3n diagn\u00f3stica inicialmente considerada normal result\u00f3 ser err\u00f3nea, lo que provoc\u00f3 un retraso en el tratamiento y complicaciones para el paciente. Los resultados muestran que los participantes atribuyen mayor responsabilidad al hospital y consideran con m\u00e1s frecuencia presentar una queja o iniciar acciones legales cuando el error involucra inteligencia artificial, especialmente si esta actu\u00f3 por s\u00ed sola. En cambio, cuando el m\u00e9dico colabora activamente con la herramienta, las reacciones negativas hacia el hospital disminuyen.<\/p>\n
El segundo estudio profundiz\u00f3 en esta cuesti\u00f3n variando los tipos de colaboraci\u00f3n entre m\u00e9dicos e inteligencia artificial. Los participantes se enfrentaron a cinco escenarios: una decisi\u00f3n tomada \u00fanicamente por una inteligencia artificial, \u00fanicamente por un m\u00e9dico, o por una colaboraci\u00f3n entre ambos, con diferentes niveles de participaci\u00f3n humana. Los resultados confirman que las reacciones m\u00e1s negativas ocurren cuando la decisi\u00f3n inicial se basa \u00fanicamente en la inteligencia artificial. Sin embargo, cuando el m\u00e9dico examina tanto las \u00e1reas se\u00f1aladas por la herramienta como la totalidad de las im\u00e1genes, integrando la informaci\u00f3n en su propio juicio, las reacciones del p\u00fablico se vuelven comparables a las observadas en una decisi\u00f3n puramente humana.<\/p>\n
Estos resultados revelan que la percepci\u00f3n del p\u00fablico depende menos de la tecnolog\u00eda en s\u00ed que de la forma en que se integra en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Los hospitales podr\u00edan, por tanto, aprovechar este hallazgo destacando la estrecha colaboraci\u00f3n entre m\u00e9dicos y herramientas tecnol\u00f3gicas. Los pacientes parecen confiar m\u00e1s en las decisiones cuando la participaci\u00f3n de los profesionales de la salud es visible y profunda, como en el caso en que el m\u00e9dico examina la totalidad de los datos en lugar de basarse \u00fanicamente en los resultados generados por la herramienta.<\/p>\n
Este enfoque podr\u00eda 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 m\u00e9dica.<\/p>\n
\u00ab`<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1038\/s44482-026-00021-x<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Public reactions to hospitals after adverse events involving AI<\/p>\n Revue : <\/strong> npj Digital Public Health<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Jungmin Choi; Yeun Joon Kim; Pengzhao Lyu; Yingyue Luna Luan; Soo Min Toh<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00ab`html Los errores m\u00e9dicos que involucran inteligencia artificial aumentan la responsabilidad de los hospitales La inteligencia artificial se est\u00e1 imponiendo progresivamente en el \u00e1mbito de la salud para apoyar los diagn\u00f3sticos, la planificaci\u00f3n de tratamientos y la comunicaci\u00f3n con los pacientes. Los hospitales ya utilizan sistemas basados en esta tecnolog\u00eda para mejorar la detecci\u00f3n temprana… Seguir leyendo Los errores m\u00e9dicos que involucran inteligencia artificial aumentan la responsabilidad de los hospitales<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4,5,2],"tags":[],"class_list":["post-35","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-y-tecnologia","category-politica","category-salud","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35\/revisions\/36"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sociologyanalysisinstitute.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}