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Uno de cada cuatro médicos de cabecera utiliza IA en el trabajo a pesar de carecer de formación

Uno de cada cuatro médicos de cabecera utiliza IA en el trabajo a pesar de carecer de formación

Una cuarta parte de los médicos de cabecera utiliza inteligencia artificial (IA) en el trabajo a pesar de no haber recibido formación para ello.

Una encuesta anual realizada a médicos de cabecera en el Reino Unido sobre IA generativa reveló un aumento en el número de médicos que utilizan sitios web como ChatGPT en su trabajo diario.

Una gran mayoría, el 95 por ciento, de los médicos que afirmaron utilizar IA generativa en el trabajo afirmaron no tener formación profesional, y el 85 por ciento sugirió que su empresa no había fomentado su uso.

El año pasado, el mismo estudio reveló que solo uno de cada cinco médicos de cabecera utilizaba esta tecnología.

La Dra. Charlotte Blease, de la Universidad de Uppsala (Suecia) y la Facultad de Medicina de Harvard, afirmó:

'En tan solo 12 meses, la IA generativa ha pasado de ser un tabú a una herramienta en la medicina británica. Los médicos utilizan estos sistemas porque ayudan, no porque se lo hayan dicho. El verdadero riesgo no es que los médicos de cabecera utilicen la IA, sino que lo hacen sin formación ni supervisión'.

El estudio reveló que el 35 por ciento de los médicos utiliza la IA para redactar documentación, el 27 por ciento para diagnósticos diferenciales y el 24 por ciento para tratamientos o derivaciones.

Los autores de la investigación, de la Universidad de Uppsala, la Universidad de Basilea, el Instituto Karolinska, la Universidad de Manchester y la Facultad de Medicina de Harvard, encuestaron a mil 005 médicos de cabecera de todo el Reino Unido.

La Dra. Blease afirmó:

'Esto debería ser una llamada de atención. La IA ya se utiliza en la medicina cotidiana. El reto ahora es garantizar su implementación de forma segura, ética y abierta'.

Los expertos descartaron los peligros de utilizar IA en entornos clínicos debido a la tendencia de la tecnología a cometer errores y la posibilidad de 'discriminación algorítmica' debido a posibles sesgos en los datos de entrenamiento de los modelos.

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