Catedrático de Cirugía y director científico del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos, Julio Mayol es el autor del capítulo dedicado al impacto de la inteligencia artificial en la investigación biomédica dentro del Manual de buenas prácticas para el uso de la IA en Medicina, que la Organización Médica Colegial (OMC) presentará el próximo 3 de junio.
¿Qué vacío concreto viene a cubrir este Manual de Buenas Prácticas de la OMC?
Viene a cubrir el vacío entre la velocidad tecnológica y la prudencia clínica, porque no basta con usar IA. Hay que saber cuándo, cómo, con qué garantías y bajo qué responsabilidad.
¿Cómo resumiría la relevancia de este manual para los próximos años de la profesión médica?
Me parece que puede funcionar como una brújula profesional. Ayuda a que la IA no sustituya el juicio médico, sino que lo fortalezca con seguridad, ética y trazabilidad.
Si el hospital pasa a ser el “deployer” de la IA, ¿cómo cambia la distribución clásica de responsabilidades?
La responsabilidad deja de recaer solo en el médico individual. La institución que selecciona, valida, integra y monitoriza la IA asume una responsabilidad organizativa directa.
¿Quién debería responder jurídicamente si el médico sigue una recomendación algorítmica validada por el hospital y hay daño?
Debe analizarse caso por caso, pero la institución no puede quedar al margen. Si el hospital valida y despliega la herramienta, debe responder por su seguridad, gobernanza y supervisión.
«La IA no es una herramienta más: está cambiando las reglas de la investigación biomédica»
¿Qué criterios mínimos debería cumplir una IA clínica para ser éticamente exigible o fiable?
Validación clínica externa, trazabilidad, supervisión humana, evaluación de sesgos, seguridad de datos y monitorización continua. Sin eso, no debería incorporarse a la práctica asistencial ordinaria.
¿La “última palabra” clínica del médico es realmente efectiva?
Solo lo es si el médico tiene tiempo, información, autonomía y capacidad real de discrepar. Si el sistema penaliza apartarse del algoritmo, la última palabra se convierte en una ficción.
¿Cómo evitar que la “objeción de conciencia tecnológica” parezca resistencia al cambio?
Hay que formularla como una obligación de seguridad clínica, no como rechazo a la innovación. El médico debe poder decir: “esta herramienta no ofrece garantías suficientes para este paciente”.
¿Qué le preocupa más: pérdida de control humano o sobredependencia del algoritmo?
Me preocupa más la sobredependencia silenciosa. El riesgo no es que la IA decida sola, sino que los humanos dejen de pensar críticamente porque la IA parece acertar.
«La última palabra clínica solo existe si el médico tiene capacidad real de discrepar»
¿Cómo cambia la generación de evidencia científica con IA como infraestructura transversal?
La IA acelera la investigación, pero también cambia sus reglas. La evidencia deberá auditar datos, modelos, procesos y resultados, no solo hipótesis y métodos clásicos. Debemos insistir en la formación del análisis critico de la literatura y el entrenamiento en la lectura crítica.
¿Qué riesgos nuevos aparecen para la calidad e integridad de la investigación biomédica?
Aparecen riesgos de automatizar errores, amplificar sesgos, generar resultados opacos y producir evidencia difícil de reproducir. Además, para los profesionales, están los riesgos relacionados con la externalización de procesos cognitivos: deskilling, misskilling y never-skilling. Podemos terminar por llegar con mucha precisión al sitio incorrecto.
¿Hay algo que le haya quedado por decir?
La IA en medicina no es solo una herramienta técnica, sino que es la palanca de una transformación profesional, ética y organizativa que exige liderazgo y propósito desde el principio.
