El médico que nunca durmió

Hace casi dos años que la primera consulta sobre mi salud no siempre empieza con un médico humano. Empieza con una inteligencia artificial. Le muestro resultados, ordeno síntomas, comparo valores y preparo preguntas. Después, cuando hace falta, voy al médico con una historia más clara y menos tiempo perdido tratando de recordar qué ocurrió primero.

Sé que la frase suena más fuerte que la práctica. No le entregué mi salud a una máquina. La uso para hacer algo que una consulta breve rara vez permite: mirar la película completa. Un análisis aislado es una foto. Una sucesión de estudios, hábitos, síntomas y cambios empieza a parecerse a una historia.

Ahí encuentro la primera ventaja. La inteligencia artificial puede leer en segundos lo que está repartido entre laboratorios, clínicas y especialistas. No llega cansada a la última consulta del día ni necesita reconstruir dos años de antecedentes en quince minutos. Puede señalar una tendencia y ayudarme a formular la pregunta correcta. Eso no la convierte en médica; la convierte en una lectora incansable.

Un ensayo publicado en JAMA Network Open en 2024 mostró algo llamativo. Cincuenta médicos resolvieron casos complejos con recursos convencionales o con acceso adicional a un modelo de lenguaje. Los puntajes medianos fueron parecidos: 74 y 76 por ciento. En un análisis exploratorio, el modelo solo obtuvo 92 por ciento. El dato no autoriza a reemplazar un consultorio por una pantalla. Los propios autores advierten que no debe interpretarse como apoyo al diagnóstico autónomo. Sí muestra que todavía no aprendimos a combinar bien dos capacidades distintas.

La máquina puede procesar una cantidad de información que ningún profesional podría retener. El médico puede examinar, reconocer matices, comprender el contexto y hacerse responsable de una decisión. Cuando una de esas capacidades pretende ocupar el lugar de la otra, perdemos. Cuando trabajan juntas, aparece una medicina diferente.

Terminé de entenderlo con una familia cercana. Llevaban tres años atravesando tratamientos, especialistas y diagnósticos incompletos por una enfermedad muy poco frecuente. Con su autorización y cuidando la información, reuní resonancias, estudios e informes. En lugar de consultar un solo sistema, usé tres modelos de empresas distintas y les pedí que discutieran entre sí: uno proponía una hipótesis, otro debía refutarla y el tercero buscar evidencia que faltara.

La conversación duró horas. Llegaron a una explicación concreta y mostraron qué datos la sostenían y cuáles todavía había que comprobar. Tiempo después, un especialista de una clínica dedicada a esa enfermedad llegó al mismo diagnóstico. La inteligencia artificial no había atendido a la persona, no había realizado un examen físico y no había cerrado el caso. Había hecho algo más acotado y, en ese momento, decisivo: encontrar una posibilidad escondida dentro de una montaña de información.

No pensé que los médicos anteriores hubieran fallado por falta de capacidad. Una enfermedad que casi nunca aparece puede quedar fuera de la experiencia de toda una carrera. La literatura médica, en cambio, conserva casos de muchos países y muchas décadas. Para una máquina, lo excepcional en una ciudad puede formar parte de un archivo mundial.

Esa diferencia importa porque las enfermedades raras suelen imponer una larga odisea diagnóstica. El Foro Económico Mundial ha citado esperas de seis a ocho años y más de un diagnóstico equivocado en más del cuarenta por ciento de los casos. Frente a ese recorrido, una herramienta que amplía el campo de búsqueda no compite con el médico: le permite mirar más lejos.

El segundo cambio ya está en la muñeca o en un dedo. Un reloj o un anillo puede registrar pulso, sueño, actividad, temperatura y otras señales durante meses. El valor no está en un número aislado, sino en la curva. Algo puede seguir dentro del rango general y, sin embargo, apartarse de lo que era normal para esa persona.

En 2023, el reloj de Kimmie Watkins la despertó porque su frecuencia cardíaca llevaba más de diez minutos en 178 latidos por minuto. En el hospital descubrieron una embolia pulmonar grave. Años antes, otra alerta llevó a una adolescente de Florida a consultar por una frecuencia elevada en reposo; allí encontraron una insuficiencia renal que todavía no había dado síntomas evidentes.

Los relatos individuales impresionan, pero también hay evidencia a gran escala. El Apple Heart Study reunió a 419.297 participantes. Solo una pequeña proporción recibió alertas de pulso irregular; entre quienes tuvieron una nueva alerta mientras usaban un parche de electrocardiograma, el valor predictivo positivo para fibrilación auricular fue del 84 por ciento. El reloj no dio un diagnóstico final: indicó que había algo que valía la pena estudiar.

En eso estoy trabajando ahora: usar anillos para acompañar la salud de adultos mayores. Me interesa un dispositivo discreto, que pueda observar patrones sin convertir la vida cotidiana en una internación. Si algo sostenido cambia, puede avisar. La persona conserva su rutina y la familia gana una señal temprana, sin recibir un tablero que la invite a vigilar cada minuto.

La promesa, sin embargo, trae tres problemas que no conviene minimizar. El primero es la privacidad. Los datos de salud son íntimos y pueden producir daño si terminan en manos equivocadas. Tienen que pertenecer al paciente, viajar cifrados, poder trasladarse y no transformarse en una herramienta para discriminar en un empleo o un seguro.

El segundo problema son los errores. Una inteligencia artificial puede equivocarse y hacerlo con una seguridad impecable. Por eso ninguna conclusión importante debería depender de una sola respuesta. Hace falta contrastar fuentes, pedir que el sistema exponga dudas y, sobre todo, validar con un profesional aquello que pueda cambiar una decisión médica.

El tercero es la ansiedad. Medir todo no significa que debamos mirar todo. Un sistema bien diseñado no debería despertarnos por cada variación, sino reconocer patrones persistentes y explicar por qué merecen atención. La tecnología tiene que reducir la preocupación innecesaria, no fabricar una nueva forma de hipocondría.

También hay un problema anterior a todos esos: nuestra historia clínica está fragmentada. El laboratorio guarda una parte, la clínica otra, cada especialista escribe en su propio sistema y el paciente termina haciendo de mensajero con estudios, contraseñas y archivos. Cada consulta empieza reconstruyendo una vida a partir de documentos dispersos.

Una base personal de salud invierte esa lógica. Los datos siguen a la persona y no a la institución. La inteligencia artificial puede ayudar a ordenarlos, resumirlos y convertirlos en preguntas. Pero eso exige elegir herramientas cuya política de privacidad comprendamos; subir estudios a cualquier servicio sin saber cómo los conserva sería cambiar un problema por otro.

No hace falta esperar a que todo ese futuro esté terminado para mejorar una consulta. Podemos reunir nuestros estudios, ordenar fechas, registrar medicamentos y anotar síntomas. Una herramienta segura puede ayudarnos a detectar huecos o preparar un resumen. La regla sigue siendo sencilla: todo hallazgo importante se conversa y se valida con un médico de carne y hueso.

Lo que imagino hacia adelante no es un médico humano que desaparece. Es uno que recibe una historia legible en lugar de una carpeta desordenada. Menos tiempo administrativo, menos repetición y más tiempo para los casos difíciles, el criterio y la conversación que ninguna base de datos puede reemplazar.

La paradoja me gusta: cuanto más automatizamos la parte mecánica de la medicina, más humano puede volverse el encuentro. Entre una consulta y la siguiente, una máquina puede vigilar tendencias a las tres de la mañana. No duerme, no se distrae y no se cansa. Pero cuando algo importa de verdad, necesitamos a alguien que mire a la persona, no solo sus números.

Por eso el médico que nunca durmió no viene a ocupar el consultorio. Viene a acompañarnos hasta la puerta con mejores datos, una historia más completa y preguntas más precisas. La medicina puede empezar antes de que algo duela sin terminar en manos de una máquina. Puede empezar ahí y volverse, justamente por eso, un poco más humana.

Esta nota narra experiencias personales y comenta investigaciones publicadas. No constituye diagnóstico ni consejo médico.

Christian Ruggeri

Estudio citado: JAMA Network Open.