Confianza de los pacientes en la inteligencia artificial en medicina
Olena Vyrva, MD · Actualizado: 30 de octubre de 2026
¿Por qué la confianza de los pacientes es clave para adoptar la IA?
La confianza en la inteligencia artificial (IA) médica se está convirtiendo en uno de los factores que determinan cómo la sociedad percibe las nuevas tecnologías de diagnóstico y tratamiento. A medida que los algoritmos llegan a la práctica clínica, sigue abierta una cuestión importante: ¿está el paciente dispuesto a confiar una decisión diagnóstica a la IA y qué papel debe conservar el médico?
Un estudio de Michael Constantin Kirchberger, publicado en JMIR Formative Research en 2026, analizó cómo perciben los adultos de Estados Unidos el uso de la IA en medicina, cuánto confían en distintos escenarios diagnósticos y qué esperan de la formación de los futuros médicos [1]. Se prestó especial atención a la preocupación por una dependencia excesiva de los clínicos respecto a los algoritmos y al apoyo a una formación obligatoria en IA.
La conclusión principal es que la confianza pública en la IA médica es condicional: los encuestados prefirieron mayoritariamente las decisiones basadas en la experiencia profesional del médico y consideraron necesario enseñar a los futuros médicos a evaluar de forma crítica las posibilidades y los límites de la IA.
Puntos clave
- El 62,8 % de 524 adultos estadounidenses confió más en un diagnóstico basado solo en la experiencia del médico; solo el 7,8 % prefirió un modelo en el que la IA formula el primer diagnóstico.
- El 93,9 % consideró esencial o muy importante formar a los médicos sobre los límites y errores de la IA.
- Al 81,1 % le preocupaba mucho o muchísimo que los futuros médicos confíen en la IA sin revisarla críticamente.
- El 85,1 % apoyó la enseñanza obligatoria sobre el uso, la ética y los límites de la IA en las facultades de medicina.
- La encuesta midió preferencias, no la precisión diagnóstica ni los resultados en los pacientes.
¿Cómo se realizó el estudio y a quién se encuestó?
En total participaron 524 adultos residentes en Estados Unidos en una encuesta en línea.
El cuestionario incluía 12 preguntas: 7 preguntas principales sobre la percepción de la IA en medicina y 5 demográficas. Los investigadores evaluaron la confianza en distintos escenarios diagnósticos, la importancia de formar a los médicos sobre los límites de la IA, la preocupación por la dependencia excesiva de los algoritmos, el apoyo a la formación obligatoria y las opiniones sobre las prioridades de la educación médica.
¿En qué modelo diagnóstico confían más los encuestados?
La preferencia por la experiencia del médico fue el resultado más claro de la encuesta. Al elegir el enfoque más fiable ante una situación diagnóstica compleja, el 62,8 % optó por un médico que decide basándose únicamente en su propia competencia profesional.
La opción en la que el médico formula primero el diagnóstico y después usa la IA como comprobación adicional fue elegida por el 26,7 %. Solo el 7,8 % prefirió un modelo en el que la IA establece el diagnóstico inicial y el médico actúa como revisor.
Estos resultados indican una preferencia por que el médico lidere el proceso diagnóstico. Sin embargo, no pueden interpretarse como prueba de que el diagnóstico sin IA sea clínicamente superior: el estudio evaluó preferencias del público en un escenario hipotético, no la precisión diagnóstica ni los resultados del tratamiento con distintos modelos.
¿Por qué es tan importante formar a los médicos para trabajar con IA?
La formación sobre los límites de la IA estuvo estrechamente ligada a la confianza de los encuestados en las decisiones del médico. En conjunto, el 93,9 % calificó como «esencial» o «muy importante» la formación reglada de los médicos sobre los límites y los posibles errores de la IA.
Al mismo tiempo, el 81,1 % expresó una gran preocupación por que los futuros médicos dependan en exceso de los resultados de la IA sin verificarlos críticamente.
El apoyo a la formación obligatoria refleja esta preocupación: el 85,1 % respaldó incluir en el plan de estudios obligatorio de medicina la formación sobre el uso de la IA, sus aspectos éticos y sus limitaciones.
Los resultados muestran que el público vincula la confianza en la IA no solo con la tecnología, sino también con la competencia del profesional responsable de interpretar sus resultados.
¿Debe la educación médica dar más peso a las habilidades humanas?
Las habilidades centradas en la persona incluyen la empatía, la comunicación con el paciente y el juicio ético. En el estudio, el 70,2 % opinó que la educación médica debería dar más importancia a estas habilidades, y no solo a los procedimientos clínicos, siempre que la IA pueda asumir de forma fiable más tareas técnicas.
Este resultado refleja cómo imaginan los encuestados el papel futuro del médico: la competencia tecnológica debe combinarse con habilidades de comunicación, juicio profesional y el mantenimiento del contacto humano. Dado que la pregunta se planteó en el contexto de un desarrollo hipotético de la IA, la respuesta no puede tomarse como prueba de que deban reducirse las habilidades clínicas técnicas en los planes de estudio reales.
La percepción de las competencias digitales de los médicos fue en general positiva: el 79,6 % las calificó como buenas o muy buenas.
¿Cómo pueden influir los resultados en la formación de los futuros médicos?
La formación obligatoria en IA es la consecuencia educativa más directa de la encuesta. El amplio apoyo a esta formación indica que los encuestados esperan del médico no solo que sepa usar herramientas digitales, sino que comprenda los límites de los algoritmos, reconozca posibles errores y mantenga la responsabilidad sobre la decisión clínica.
Para los programas de educación médica, esto implica entender la alfabetización en IA como una combinación de conocimientos técnicos, evaluación crítica de los resultados y competencias éticas.
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La confianza en la IA depende de que el médico conserve su papel profesional
La principal conclusión práctica es que el público no rechaza de plano la inteligencia artificial en medicina, pero prefiere modelos en los que el médico mantiene el papel principal. El fuerte apoyo a la formación obligatoria, la preocupación por la dependencia excesiva de los algoritmos y la prioridad dada a las habilidades humanas apuntan a la expectativa de un uso responsable y crítico de la IA.
Para la educación médica, los resultados respaldan una formación sistemática de los médicos para trabajar con estas tecnologías. Sin embargo, una encuesta transversal no permite establecer relaciones de causa y efecto ni demuestra que los cambios educativos propuestos aumenten por sí solos la confianza o mejoren los resultados clínicos. El siguiente paso es evaluar los enfoques educativos en muestras más representativas y estudiar cómo influye la formación de los médicos en la toma de decisiones, la comunicación y la confianza de los pacientes.
Para profesionales sanitarios
Los encuestados aceptaron la IA sobre todo como una segunda comprobación del diagnóstico del médico, no como primer lector. Explicar al paciente cuándo y cómo se usa la IA, y mostrar que su resultado se ha revisado críticamente, probablemente importa tanto como la propia herramienta. Los datos son preferencias declaradas de una única muestra en línea de EE. UU.
Preguntas y respuestas
¿Qué enfoque diagnóstico se considera más fiable?
En la encuesta, el 62,8 % prefirió un diagnóstico basado en la experiencia del médico, el 26,7 % una valoración inicial del médico seguida de una comprobación con IA y el 7,8 % un diagnóstico inicial de la IA revisado después por el médico.
¿Qué cambios educativos apoyaron los participantes?
El 85,1 % apoyó la enseñanza obligatoria sobre el uso, la ética y los límites de la IA en las facultades de medicina. Además, el 70,2 % prefirió priorizar las habilidades centradas en la persona, siempre que la IA pueda asumir de forma fiable más tareas técnicas.
¿Preocupa que los médicos dependan demasiado de la IA?
Sí: al 81,1 % le preocupaba mucho o muchísimo que los futuros médicos acepten los resultados de la IA sin revisarlos críticamente.
¿Demuestra el estudio que el diagnóstico sin IA es más preciso?
No. La encuesta midió las preferencias del público en un escenario hipotético. No comparó la precisión de distintos modelos diagnósticos ni su efecto en los resultados de los pacientes.
Referencias
- Kirchberger MC. Public Perceptions of AI in Medicine and Implications for Future Medical Education: Cross-Sectional Survey. JMIR Form Res. 2026;10:e89123. doi: 10.2196/89123. PMID: 41984594.