El miedo a la IA en Salud: Reguladores vs. Realidad clínica
La regulación actual de la inteligencia artificial en medicina parte de una premisa errónea: la idea de que la medicina y por ende el médico humano es infalible o que sus errores pueden tolerarse con mayor flexibilidad que los de una IA. La realidad es que el error médico es una causa importante de daño a los pacientes y, a diferencia de la IA, los médicos no pueden ser auditados con la misma objetividad ni corregidos en tiempo real. Regulación vs. Resultados Reales Los reguladores han centrado sus esfuerzos en imponer normativas rígidas en lugar de enfocarse en mejorar los resultados clínicos con IA. Se preocupan más por validaciones burocráticas que por la efectividad real en la reducción de errores. Pero la IA no “falla” en el sentido tradicional. Cuando se equivoca, suele ser porque carece de datos suficientes o porque ha sido entrenada con sesgos, no porque tome decisiones arbitrarias. Si el objetivo real fuera reducir errores médicos, los reguladores deberían comparar la IA con e...