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La ilusión del pensamiento: por qué la IA no

pueden reemplazar el juicio médico-clínico

A partir del 12 de octubre de 1492 comenzó a forjarse una nueva realidad, con importantes
repercusiones tanto en España como en Europa

n los últimos años, la inteligencia artificial ha dejado de una pérdida de pericia si no se regula con cuidado.
ser una promesa lejana para convertirse en una presencia Imaginemos un servicio de urgencias en el que el sistema detecta que
cotidiana. La nueva generación de modelos, conocidos como el médico ancló su diagnóstico en una sola hipótesis: shock séptico. El
ELarge Reasoning Models (LRM) entre ellos OpenAI o1, modelo podría reconstruir el camino mental seguido y sugerir alterna-
Claude 3.5 Thinking de Anthropic, Gemini 2.0 de Google, DeepSeek- tivas crisis suprarrenal, reacción farmacológica, síndrome inflamatorio,
R1 y QwQ de Alibaba, representan un intento de ir más allá de la que el humano pasó por alto. No sustituye la mente clínica: la amplifica.
simple predicción de palabras para simular procesos de razonamien- Por: Luis José Pinto García, MD. MSc.I Juan Daniel Diaz García MD. MSc. Pero esa colaboración solo será virtuosa si las inteligencias artificiales
to humano. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, se entrenan con retroalimentación clínica real, regulación ética y trans-
que solo replicaban patrones estadísticos, los LRMs buscan recrear Lo que se juega en la medicina parencia algorítmica. De lo contrario, su aparente razonamiento corre
los pasos intermedios del pensamiento, mostrar cómo llegan a una En medicina, esa distinción es crítica. La clínica real no ocurre en labo- el riesgo de convertirse en una ilusión elegante: un simulacro de pensa-
conclusión y, en apariencia, deliberar como una mente humana. ratorios cerrados ni en simulaciones perfectas, sino en pasillos llenos miento sin comprensión.
Esta aparente capacidad de deliberar ha alimentado titulares y de ruido, urgencia e incertidumbre, donde las decisiones se toman con Pensar a la luz de la experiencia
discusiones dentro de la propia comunidad médica. ¿Podrán estas información incompleta y bajo presión. Razonar no es aplicar fórmulas: Decía Jerome Groopman que los errores médicos rara vez nacen de la
inteligencias artificiales sustituir la toma de decisiones clínicas? es entender personas. ignorancia, sino de fallas en el pensamiento: la incapacidad de escuchar,
¿Será posible delegar el juicio médico en sistemas que parecen razonar Un paciente con fiebre, tos y disnea puede encajar, según los algorit- de dudar, de conectar una historia con otra. Pensar, en medicina, no es
con menos sesgos y mayor velocidad que nosotros? La inquietud no es mos, en el patrón estadístico de una neumonía. Pero el médico entrenado una operación mental, sino una forma de encuentro. La información se
abstracta: en congresos y hospitales se habla abiertamente del posible —ese que ha pasado noches escuchando historias, silencios y matices— vuelve conocimiento solo cuando se encarna en la experiencia; los datos
desplazamiento de especialidades basadas en la interpretación como percibe otra capa de realidad: inmunosupresión oculta, fragilidad se vuelven cuidado cuando atraviesan la empatía.
la radiología, la patología o la medicina interna, aquellas donde el emocional, negación familiar, pobreza que impide adherencia o segui- El juicio clínico no surge del cálculo, sino del reconocimiento: mirar a
núcleo del trabajo no es operar, hacer cirugías o procedimientos, sino miento. El diagnóstico no emerge solo del dato, sino del contexto, del un paciente y recordar a otro, percibir en un gesto el eco de una historia
pensar clínicamente. gesto, del tono, de la pausa. anterior, comprender que la vida que uno toca es frágil y finita. Ese saber
Sin embargo, la reciente investigación desarrollada por Apple Como recordaba Jerome Groopman en How Doctors Think, los no está escrito en protocolos ni algoritmos; se aprende en la mirada, en
Research, titulada The Illusion of Thinking (2025), aporta un matiz médicos no infieren únicamente con lógica, sino con narrativa. Aprenden el silencio y en la soledad de la guardia. Es un saber que duele, porque
fundamental al debate. El estudio demuestra que, aunque las inteli- a leer lo que no se dice, a interpretar el cuerpo como texto. Esa dimen- implica responsabilidad moral: decidir sabiendo que toda decisión afecta
gencias artificiales de razonamiento pueden resolver tareas lógicas sión de sentido —ética, experiencial y simbólica— no puede reducirse a una existencia concreta.
complejas y explicarlas paso a paso, en realidad no comprenden lo secuencias de tokens ni a árboles de decisión. Las inteligencias artificiales pueden ayudarnos a mapear el pensa-
que hacen. Razonan sin entender: su lógica es correcta, pero carece de Y conviene ser claros: si la labor médica se limita a ejecutar pasos miento, pero no pueden habitarlo. Carecen de cuerpo, de tiempo y de
experiencia y sentido. predefinidos, uno tras otro, eso no es pensar; es solo proceder. Cualquier muerte. No sienten la resistencia de la realidad, ni la textura de lo vivido;
Para demostrarlo, los investigadores crearon una serie de entor- tarea que pueda descomponerse en un algoritmo será, tarde o temprano, no padecen el error, ni aprenden del duelo. Su “pensamiento” es un reflejo
nos controlados con distintos tipos de rompecabezas Tower of Hanoi, replicada por una inteligencia artificial. Pero el pensamiento clínico no brillante pero frío, un simulacro de conciencia sin conciencia.
Checker Jumping, River Crossing y Blocks World que permiten consiste en seguir un modelo, sino en crear uno nuevo cada vez que un El filósofo Hans-Georg Gadamer decía que la comprensión no es repro-
aumentar gradualmente la complejidad de los problemas. Al modifi- paciente desafía nuestras categorías. Esa es la diferencia entre aplicar ducir información, sino dejarse transformar por lo que comprendemos.
car el número de piezas o pasos necesarios, podían medir cómo respon- conocimiento y ejercer juicio. La inteligencia artificial procesa el mundo, pero no se deja afectar por él.
dían los modelos conforme el desafío se volvía más difícil. Evaluaron La colaboración posible No se transforma con la experiencia, porque no la vive. De ahí su límite
versiones de un mismo modelo, algunas con cadenas de razonamiento Sin embargo, desestimar la inteligencia artificial sería tan miope más profundo: puede razonar con exactitud, pero no comprender con
explícitas (“modelos que piensan”) y otras sin ellas, comparando su como idealizarla. Los LRMs poseen un valor enorme como espejos del verdad.
precisión y el esfuerzo que cada una invertía en pensar. pensamiento humano. En tareas estructuradas —como la traducción de Por eso, la amenaza no es que las inteligencias artificiales lleguen
El resultado fue muy revelador: en tareas simples, los modelos guías, la clasificación de imágenes o la detección de sesgos en registros a pensar como nosotros, sino que nosotros dejemos de pensar como
tradicionales sin razonamiento explícito eran más rápidos y precisos; clínicos— su transparencia lógica puede ayudarnos a ver cómo razona- humanos. Que el médico, seducido por la comodidad del algoritmo, pierda
en tareas de dificultad intermedia, los modelos con razonamiento mos y dónde tropezamos. el hábito de mirar, de escuchar, de imaginar. Que olvide que pensar es un
mostraron una ventaja clara; pero al alcanzar un nivel alto de comple- Pero no basta con firmar buenos deseos: la evidencia clínica reciente acto de presencia, y que la comprensión más honda no nace del razona-
jidad, todos fallaron. No solo perdieron exactitud, sino que además invita a prudencia. Por ejemplo, un estudio multicéntrico mostró que, miento, sino del vínculo.
redujeron su esfuerzo de razonamiento, como si se rindieran antes tras adoptar sistemas de IA en colonoscopias, endoscopistas experimen- Porque, al final, la medicina —como la vida misma— no se ejerce en la
de intentar resolver el problema. En otras palabras, las inteligencias tados presentaron un deterioro de sus habilidades cuando realizaban certeza, sino en la conciencia del límite. Pensar a la luz de la experiencia
artificiales pueden imitar el pensamiento humano mientras el desafío procedimientos sin la asistencia del algoritmo; su tasa de detección de es pensar desde la vulnerabilidad, desde el asombro y la compasión.
está dentro de sus límites, pero su “capacidad de pensar” colapsa adenomas cayó de ~28 % a ~22 %. Ese fenómeno de dependencia tecno- Y esa es una forma de inteligencia que ninguna máquina, por muy
cuando la realidad se vuelve demasiado profunda o ambigua. lógica ilustra que la IA no garantiza mejora automática, y puede inducir razonante que sea, podrá jamás aprender.
¿QUÉ SE CELEBRA HOY?
Día Mundial de la Trombosis

El 13 de octubre se celebra el Día Mundial brió y describió la patología de la trombo- de visa saludables, y saber detectar los
de la Trombosis, una de las enfermeda- sis, haciéndola conocida y entendible pa- síntomas de esta enfermedad para un
des más comunes y mortales de occiden- ra todos hoy en día. diagnóstico temprano y un tratamien-
te y también una de las menos conocidas. Principales objetivos to a tiempo. Además, también se insta
¿Por que se celebra? Como ocurre con todas las celebracio- a los responsables de los sistema de sa-
La razón de haber elegido el 13 de octubre nes de días internacionales y mundiales, lud a invertir en investigación para trata-
para celebrar el Día Mundial de la Trom- el objetivo del Día Mundial de la Trom- mientos. Podemos resumir los objetivos
bosis, se debe al nacimiento de Rudolf bosis es el de concienciar a la población del Día Mundial de la Trombosis en los si-
Virchow, que fue el médico que descu- sobre la importancia de tener hábitos guientes: