Desde que ChatGPT existe, los estadounidenses le han estado preguntando: "¿Podría esa pequeña mancha rara en mi dedo del pie ser cáncer?" Y a medida que la IA ha avanzado en los últimos años, los médicos han comenzado a usar modelos especializados para hacer preguntas muy similares en las clínicas. Ante estos desarrollos, las sociedades médicas profesionales han presentado un frente unificado: los médicos siempre deben tener la última palabra en la atención clínica.

No estamos de acuerdo. Como permiten las sociedades médicas, que los médicos mejoren su trabajo con herramientas de IA puede ser una forma perfectamente buena de practicar la medicina. (Uno de nosotros - Khosla - de hecho ha invertido en una startup de atención primaria, cofundada por su hijo, en la que los médicos supervisan asistentes de IA). Pero para que los estadounidenses obtengan la mejor atención médica posible, debemos estar dispuestos a experimentar con modelos que pongan a la IA en control.

Esta noción ha causado revuelo en la comunidad médica. Cuando publicamos un comentario en el Journal of the American Medical Association el mes pasado argumentando que la atención solo con IA podría pronto volverse superior a la atención proporcionada por médicos humanos, el CEO de la Asociación Médica Estadounidense nos denunció por socavar la relación médico-paciente. La posición de la organización no cambió: la IA debería relegarse a un papel de apoyo en la atención clínica. Es un argumento que ignora la evidencia disponible y podría retener a un número incalculable de estadounidenses de una mejor salud.

Gran parte de la medicina moderna - incluyendo el manejo de la hipertensión, la determinación del tratamiento adecuado para muchos cánceres y el abordaje de los efectos secundarios de la quimioterapia - es en gran medida algorítmica. Un médico necesita hacer preguntas específicas al paciente, determinar posibles diagnósticos, ordenar pruebas para identificar el correcto, ofrecer un plan de tratamiento y ajustarlo según cómo responda el paciente. Esa serie de acciones está guiada por pautas detalladas de las sociedades profesionales.

Sin embargo, los médicos - a pesar de las mejores intenciones - cometen muchos errores al seguir esos pasos. Los estudios indican que hasta el 15 por ciento de los pacientes estadounidenses son diagnosticados erróneamente cada año, lo que lleva a decenas de miles de muertes prevenibles. Es por eso que los proveedores de atención médica tienen software que les notifica si, por ejemplo, recetan una dosis mortal de un medicamento. Cualquier software que pudiera practicar medicina de forma autónoma sería igualmente especializado: no un ChatGPT genérico, sino un modelo entrenado en conocimiento médico con las salvaguardas apropiadas para minimizar riesgos y errores. Tal modelo podría verificar las interacciones medicamentosas de manera más consistente y completa que los médicos. Y podría comunicarse con los pacientes con mucha más frecuencia de lo que lo hacen los proveedores de atención médica humanos.

Algunos modelos de IA ya han demostrado ser hábiles en tales tareas. En un estudio publicado el año pasado, médicos expertos juzgaron que el Explorador de Inteligencia Médica Articulada de Google - un modelo de IA altamente entrenado para el diagnóstico y razonamiento médico - era significativamente mejor que los médicos humanos para lograr que actores que interpretaban a pacientes se abrieran. Los "pacientes" revelaron más sobre sus quejas, junto con su historial médico, familiar y de medicamentos, todo lo cual puede ser crucial para un diagnóstico preciso. En un estudio de 2023, pacientes con diabetes tipo 2 fueron asignados al azar para que su dosis de insulina fuera ajustada por médicos o por IA autónoma. Las máquinas llevaron a los pacientes a una dosis estable más rápido que los médicos humanos, y sus pacientes tomaron su insulina de manera más confiable y tuvieron menos angustia relacionada con su diabetes.

¿Qué hay de los híbridos médico-IA que las asociaciones médicas están respaldando? La investigación sobre ellos es escasa, y se necesita más. Una revisión de 2025 de 52 estudios concluyó que, en general, tales híbridos "ni superaron a la IA médica sola ni superaron a los mejores clínicos". En al menos algunos de esos estudios, los híbridos humano-IA superaron a la IA sola. Pero en esos equipos híbridos, la IA controlaba la decisión clínica final - lo opuesto a lo que la AMA y otros tienen en mente.

Las organizaciones médicas no están completamente cerradas a la posibilidad de cambio. Por ejemplo, el año pasado