Cover Antes de realizar sus próximas “AI health questions”, aprenda a pedir mejores evidencias, obtener investigaciones relevantes y entender qué información sigue siendo incierta
Antes de realizar sus próximas “AI health questions”, aprenda a pedir mejores evidencias, obtener investigaciones relevantes y entender qué información sigue siendo incierta
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La IA puede ser una valiosa herramienta de investigación médica para dar sentido a estudios, preparar mejores preguntas y optimizar su próxima visita al médico, siempre que sepa utilizar bien las “AI health questions”.
Todos lo hemos hecho. Aparece un síntoma, un resultado de análisis de sangre no tiene sentido o alguien menciona un suplemento o tratamiento; antes de hablar con un médico, consultamos a ChatGPT o Claude. Si es una buena idea, sigue siendo objeto de debate.
Los defensores señalan ventajas obvias. La IA puede traducir la jerga médica, analizar rápidamente las investigaciones y ayudar a que los pacientes acudan a sus citas con mejores “AI health questions”. En la India, el 68 por ciento de los pacientes encuestados para el Philips Future Health Index de 2026 afirmaron que la IA generativa les ayudó a aprovechar mejor el tiempo con su médico. Entre los profesionales de la salud, el 85 por ciento cree que la IA podría mejorar los resultados de los pacientes.
El escepticismo también es comprensible. Los LLM pueden equivocarse. Pueden perder el contexto, extraer demasiado de investigaciones débiles y ofrecer una respuesta incierta con una confianza notable. También existen preocupaciones sobre la privacidad y el riesgo de que la tecnología comience a reemplazar, en lugar de apoyar, las conversaciones con los médicos. En Indonesia, el 74 por ciento de los pacientes encuestados se mostró optimista respecto a la IA en la salud, pero al 54 por ciento le preocupaba que pudiera reducir el tiempo de consulta presencial.
Véase también: Cómo Asia está cambiando el significado de la longevidad
Los sistemas de salud intentan encontrar un punto medio. HealthHub de Singapur, por ejemplo, cuenta ahora con un asistente de IA generativa, pero sus respuestas se obtienen de información sanitaria proporcionada por instituciones públicas y advierte explícitamente a los usuarios que no consideren dichas respuestas como consejo médico.
Nada de esto cambia el hecho de que la gente ya está haciendo sus propias “AI health questions”.
Above Algunos médicos consideran que la IA es una forma útil para que las personas se eduquen antes de una cita, mientras que a otros les preocupa que lleguen convencidas de un diagnóstico basado en información incompleta (Imagen: Getty)
Algunos médicos consideran que la IA es una forma útil para que las personas se eduquen antes de una cita, mientras que a otros les preocupa que lleguen convencidas de un diagnóstico basado en información incompleta (Imagen: Getty)
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La doctora Suwanna Suwannaphong lleva más de 20 años ejerciendo la medicina. Cardióloga y especialista en medicina interna, es directora de programa en el VitalLife Scientific Wellness Center de Bangkok, Tailandia, y también ejerce en el Bumrungrad International Hospital, un hospital privado líder en la capital tailandesa, con un enfoque particular en medicina preventiva y cardiología preventiva.
VitalLife aporta un tipo diferente de credibilidad a la conversación. Fundado en 2001, el centro ha pasado más de dos décadas trabajando en medicina preventiva y de longevidad, con acceso a la infraestructura clínica más amplia del Bumrungrad International Hospital.
La pregunta para los médicos ahora es qué hacer con la información que traen los pacientes. Algunos ven la IA como una forma útil para que las personas se eduquen antes de una cita. A otros les preocupa que los pacientes lleguen convencidos de un diagnóstico o recomendación de tratamiento basada en información incompleta o evidencia débil. Suwannaphong se sitúa firmemente en el primer grupo, aunque con condiciones. No pide a los pacientes que dejen de usar los LLM, sino que los utilicen mejor, y su primera cuestión es un buen punto de partida: “¿cómo formula sus “AI health questions” a la IA?”
Véase también: El paisaje del biohacking en Asia: ciencia, tendencias y expertos destacados
Comience por la investigación
La primera recomendación de Suwannaphong es indicar al LLM qué tipo de fuentes desea que utilice al procesar sus “AI health questions”.
Si pregunta si un tratamiento funciona, puede obtener información de artículos de investigación, noticias, sitios web de clínicas y material de marketing. Su consejo es acotar el campo: solicite investigación original y estudios publicados, y pregunte qué relación tiene esa investigación con su consulta. “Cualquier LLM con acceso a internet podrá encontrar anuncios o contenido comercial”, afirma. “Si le indica al LLM que elimine eso y se centre en la investigación original, podrá filtrar gran parte de la información irrelevante”.
Luego, pregunte qué tipo de evidencia está analizando. ¿Se realizó la investigación en humanos? ¿Cuántas personas participaron? ¿Hay varios estudios que apuntan en la misma dirección o es un pequeño estudio que se ha repetido tanto en línea que suena a verdad establecida?
Utilice el mejor modelo disponible
No todos los LLM funcionan al mismo nivel al responder “AI health questions”.
Para la investigación sanitaria, Suwannaphong recomienda utilizar un modelo más capaz si tiene acceso a él. En la práctica, esto puede significar preferir una versión de pago frente a la gratuita.
La diferencia puede notarse en la capacidad del modelo para realizar búsquedas, manejar preguntas largas o complejas y trabajar con la literatura científica. Su punto de vista es sencillo: si utiliza la IA para investigar algo tan importante como su salud, la calidad de la herramienta también importa.
Proporcione más contexto personal
Above Cuanto más contexto proporcione a la IA al realizar sus “AI health questions”, más relevante será la investigación obtenida (Imagen: Getty)
Cuanto más contexto proporcione a la IA al realizar sus “AI health questions”, más relevante será la investigación obtenida (Imagen: Getty)
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Cuanto más general sea la pregunta, más general será la respuesta.
Suwannaphong ofrece un ejemplo sencillo: una investigación relevante para una mujer asiática de 45 años puede no decirle mucho sobre un hombre alemán de 35 años.
La edad, el sexo, el origen étnico, el historial médico y otros medicamentos pueden cambiar drásticamente la relevancia de un estudio. Un LLM puede ayudar a buscar estudios más específicos que de otro modo serían difíciles de encontrar. Esto no convierte la respuesta en un consejo médico personalizado, pero hace que la información que lleve a su consulta sea mucho más precisa.
Pregunte dónde termina la evidencia
Una instrucción que Suwannaphong recomienda incluir en sus “AI health questions” es particularmente útil: ordene a la IA que admita cuando no conoce la respuesta.
Los LLM tienen tendencia a seguir respondiendo. En temas de salud, esto puede ser un problema. Pídale que separe lo que está bien establecido de lo que es temprano, conflictivo o basado en evidencia limitada. Pregunte si hay lagunas importantes en la investigación. Y si no hay información suficiente para responder adecuadamente, pídale que lo manifieste.
No confunda confianza con precisión
Aquí es donde Suwannaphong piensa que la IA se parece a algunos influencers de bienestar: ambos pueden sonar extremadamente seguros.
Un médico puede sonar más cauteloso porque la medicina implica compensaciones, contraindicaciones e información incompleta. “No existe el cien por cien en medicina”, asegura. “Tendemos a creer en la IA” debido a la seguridad con la que presenta sus respuestas.
Esa seguridad nunca debería ser la razón por la que confíe plenamente en ella al realizar “AI health questions”.
Úsela para mejorar su consulta
Suwannaphong no es escéptica respecto a la IA en sí misma. Cree que los médicos la necesitarán cada vez más para seguir el ritmo del volumen de investigación médica. Por ahora, sin embargo, el papel más útil de un LLM puede ser mucho más sencillo.
Pídale ayuda para entender la evidencia, para mostrarle qué puede aplicarse a su caso y para saber qué puntos siguen siendo inciertos. Luego, lleve esas preguntas a alguien que pueda ver el panorama completo.
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Tamara Lamunière es la presidenta de Tatler Asia Group.
