{"id":202965,"date":"2026-04-15T07:28:18","date_gmt":"2026-04-15T06:28:18","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/el-50-de-las-respuestas-medicas-de-los-chats-de-ia-son-imprecisas-o-peligrosas\/"},"modified":"2026-04-15T07:28:18","modified_gmt":"2026-04-15T06:28:18","slug":"el-50-de-las-respuestas-medicas-de-los-chats-de-ia-son-imprecisas-o-peligrosas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/el-50-de-las-respuestas-medicas-de-los-chats-de-ia-son-imprecisas-o-peligrosas\/","title":{"rendered":"El 50 % de las respuestas m\u00e9dicas de los chats de IA son imprecisas o peligrosas"},"content":{"rendered":"

La r\u00e1pida adopci\u00f3n de los chats de inteligencia artificial generativa ha transformado la manera en que la sociedad accede a la informaci\u00f3n. Muchos usuarios los utilizan hoy como sustitutos de los motores de b\u00fasqueda tradicionales para consultas m\u00e9dicas cotidianas. Sin embargo, una investigaci\u00f3n internacional publicada este martes en la revista BMJ Open<\/a> revela que confiar en estas herramientas para obtener consejos de salud puede ser una apuesta arriesgada.<\/p>\n

El estudio, liderado por investigadores del Instituto Lundquist para la Innovaci\u00f3n Biom\u00e9dica (EE UU), evalu\u00f3 el desempe\u00f1o de cinco de los modelos m\u00e1s utilizados en la actualidad: Gemini (Google), DeepSeek, Meta AI, ChatGPT (OpenAI) y Grok (xAI). Los resultados son preocupantes: la mitad de las respuestas a preguntas basadas en evidencia cient\u00edfica se clasificaron como \u201calgo\u201d o \u201caltamente\u201d problem\u00e1ticas.<\/p>\n


\n \"ChatGPT
\n <\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

ChatGPT subestima la urgencia clim\u00e1tica en las consultas sobre plantas <\/h3>\n

<\/p>\n


\n SINC
\n <\/a> <\/p>\n

Para poner a prueba la fiabilidad de estos sistemas, los cient\u00edficos dise\u00f1aron un protocolo de 250 consultas divididas en cinco categor\u00edas cr\u00edticas: c\u00e1ncer, vacunas, c\u00e9lulas madre, nutrici\u00f3n y rendimiento deportivo. Las preguntas fueron formuladas para imitar las b\u00fasquedas comunes de los usuarios y, en algunos casos, para \u2018estresar\u2019 a los modelos hacia mitos comunes o consejos contraindicados.<\/p>\n

El an\u00e1lisis determin\u00f3 que el 20 % de las respuestas eran altamente problem\u00e1ticas, con el potencial de dirigir a los usuarios hacia tratamientos ineficaces o causar da\u00f1os directos a la salud si se segu\u00edan sin supervisi\u00f3n profesional.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

El espejismo de la neutralidad y el conocimiento<\/h2>\n

Uno de los aspectos m\u00e1s alarmantes que destaca la investigaci\u00f3n es la seguridad con la que las IA presentan la informaci\u00f3n. Las respuestas se expresan habitualmente con un tono de certeza absoluta, sin incluir apenas advertencias o matices sobre las limitaciones de su conocimiento. Esta falsa neutralidad, que a menudo equipara afirmaciones cient\u00edficas con pseudociencias, no es una decisi\u00f3n editorial, sino una limitaci\u00f3n propia de la arquitectura de estos modelos.<\/p>\n

<\/p>\n

Mucha gente tiende a pensar que los chatbots son IA omniscientes con un pozo profundo de conocimiento. Pero no poseen conocimiento en el sentido humano; no \u2018saben\u2019 cosas<\/p>\n

Nichollas Tiller, Lundquist Institute (UCLA)
\n<\/p>\n

\u201cMucha gente tiende a pensar que los chatbots son IA omniscientes con un pozo profundo de conocimiento. Pero no poseen conocimiento en el sentido humano; no \u2018saben\u2019 cosas\u201d, explica a SINC Nicholas Tiller, investigador principal del estudio. Seg\u00fan el experto, al estar dise\u00f1ados para predecir secuencias de palabras basadas en vastos conjuntos de datos \u2014que incluyen desde art\u00edculos cient\u00edficos hasta foros de Reddit\u2014, los modelos carecen de la capacidad intr\u00ednseca para verificar la informaci\u00f3n. \u201cNo pueden aplicar evidencia ni ponderar qu\u00e9 fuentes son precisas y cu\u00e1les no. Por eso ese falso equilibrio es tan com\u00fan\u201d, a\u00f1ade Tiller.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

El riesgo de la \u2018falsa credibilidad\u2019 acad\u00e9mica<\/h2>\n

El estudio revela que Grok, de la compa\u00f1\u00eda xAI, obtuvo los peores resultados: el 58 % de sus respuestas fueron clasificadas como altamente problem\u00e1ticas. Por el contrario, Gemini present\u00f3 el menor n\u00famero de fallos cr\u00edticos. Sin embargo, todos los modelos fallaron en un punto clave: la accesibilidad. Seg\u00fan el \u00edndice de legibilidad de Flesch, la complejidad del lenguaje utilizado es equivalente a la de un graduado universitario, algo que, lejos de ser una virtud, supone un peligro para la salud p\u00fablica.<\/p>\n

Grok, de la compa\u00f1\u00eda xAI, obtuvo los peores resultados: el 58 % de sus respuestas fueron clasificadas como altamente problem\u00e1ticas<\/p>\n

\u201cLas respuestas excesivamente t\u00e9cnicas pueden socavar la comprensi\u00f3n en el p\u00fablico general y comprometer la toma de decisiones\u201d, advierte Tiller. El investigador se\u00f1ala un fen\u00f3meno psicol\u00f3gico preocupante: las respuestas m\u00e1s largas y complejas tienden a aumentar la confianza del usuario en la m\u00e1quina, incluso cuando esa complejidad no aporta mayor precisi\u00f3n. \u201cB\u00e1sicamente, esto promueve una falsa credibilidad\u201d, sentencia el autor.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Alucinaciones y citas inventadas<\/h2>\n

Otro punto cr\u00edtico identificado por los investigadores es la incapacidad de los chatbots para citar fuentes de manera fiable. La calidad de las referencias fue calificada como pobre, con una puntuaci\u00f3n media de integridad de apenas el 40 %. El fen\u00f3meno de las \u2018alucinaciones\u2019 provoc\u00f3 que ning\u00fan chatbot lograra proporcionar una lista de referencias bibliogr\u00e1ficas completamente real; en muchos casos, los modelos inventaron t\u00edtulos de estudios y nombres de autores con total apariencia de veracidad.<\/p>\n

<\/p>\n

Ning\u00fan chatbot logr\u00f3 proporcionar una lista de referencias bibliogr\u00e1ficas completamente real<\/p>\n

<\/p>\n

\u201cA medida que el uso de estos chatbots se expande, nuestros datos resaltan la necesidad de una educaci\u00f3n p\u00fablica, formaci\u00f3n profesional y una supervisi\u00f3n regulatoria estricta\u201d, concluye el equipo de investigadores. Sin estos mecanismos, el despliegue masivo de la IA generativa en el \u00e1mbito de la salud corre el riesgo de erosionar la confianza en la ciencia y de amplificar la desinformaci\u00f3n en lugar de ayudar a combatirla.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Nicholas Tiller et al, \u201cGenerative artificial intelligence-driven chatbots and medical misinformation: an accuracy, referencing and readability audit\u201d,\u00a0BMJ Open<\/a>\u00a02026.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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