{"id":207673,"date":"2026-08-10T14:27:57","date_gmt":"2026-08-10T13:27:57","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/los-nuevos-modelos-de-ia-todavia-reproducen-estereotipos-raciales-y-de-genero-en-la-medicina\/"},"modified":"2026-08-10T14:27:57","modified_gmt":"2026-08-10T13:27:57","slug":"los-nuevos-modelos-de-ia-todavia-reproducen-estereotipos-raciales-y-de-genero-en-la-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/los-nuevos-modelos-de-ia-todavia-reproducen-estereotipos-raciales-y-de-genero-en-la-medicina\/","title":{"rendered":"Los nuevos modelos de IA todav\u00eda reproducen estereotipos raciales y de g\u00e9nero en la medicina"},"content":{"rendered":"<p>El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la atenci\u00f3n m\u00e9dica tambi\u00e9n conlleva el riesgo de que los estereotipos raciales y de g\u00e9nero existentes se vean reflejados en el contenido m\u00e9dico que genera.<\/p>\n<p>Los avances en el razonamiento de la IA no mejoran inherentemente la imparcialidad de la representaci\u00f3n<\/p>\n<p>Investigadores de la Universidad de Flinders evaluaron dos modelos de lenguaje a gran escala de razonamiento de pr\u00f3xima generaci\u00f3n, o3-mini y DeepSeek-R1. Descubrieron que, al pedirles que describieran pacientes ficticios con afecciones m\u00e9dicas comunes, estos modelos reproduc\u00edan con frecuencia estereotipos raciales y de g\u00e9nero.<\/p>\n<p>Esto indica que los avances en el razonamiento de la IA no mejoran inherentemente la imparcialidad de la representaci\u00f3n. Los hallazgos se han publicado en la revista Journal of Medical Internet Research.<\/p>\n<p>\u201cLos modelos ling\u00fc\u00edsticos a gran escala tienen el potencial de transformar la atenci\u00f3n m\u00e9dica, pero corren el riesgo de exacerbar las desigualdades en materia de salud si perpet\u00faan los prejuicios\u201d, afirma el investigador principal Joshua Docking, de la Facultad de Medicina y Salud P\u00fablica de la Universidad de Flinders.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quotebefore.png\" \/><\/p>\n<p>Este estudio evalu\u00f3 si los modelos de l\u00f3gica de razonamiento presentan sesgos raciales y de g\u00e9nero en el contenido cl\u00ednico generado<\/p>\n<p>Joshua Docking, l\u00edder del estudio (Universidad de Flinders)<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quoteafter.png\" \/><\/p>\n<p>Investigadores han demostrado previamente posibles sesgos raciales y de g\u00e9nero en las vi\u00f1etas cl\u00ednicas generadas por GPT-4, incluyendo una sobrerrepresentaci\u00f3n de pacientes negros en afecciones m\u00e9dicas estereotipadas. Desde entonces, han surgido modelos de l\u00f3gica difusa de razonamiento de nueva generaci\u00f3n, que ofrecen una capacidad de razonamiento mejorada y demuestran un rendimiento superior en las pruebas de referencia.<\/p>\n<p>\u201cSe desconoce si estos avances reducen el sesgo de representaci\u00f3n en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, por lo que este estudio evalu\u00f3 si los modelos de l\u00f3gica de razonamiento presentan sesgos raciales y de g\u00e9nero en el contenido cl\u00ednico generado\u201d, a\u00f1ade el experto.<\/p>\n<p>                        <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Noticias\/Los-lectores-prefieren-las-historias-escritas-por-IA-sobre-todo-si-creen-que-las-ha-escrito-un-humano\"><br \/>\n                            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn.agenciasinc.es\/var\/ezwebin_site\/storage\/images\/noticias\/los-lectores-prefieren-las-historias-escritas-por-ia-sobre-todo-si-creen-que-las-ha-escrito-un-humano\/12433239-5-esl-MX\/Los-lectores-prefieren-las-historias-escritas-por-IA-sobre-todo-si-creen-que-las-ha-escrito-un-humano.jpg\" alt=\"Los lectores prefieren las historias escritas por IA, sobre todo si creen que las ha escrito un humano\" title=\"Los lectores prefieren las historias escritas por IA, sobre todo si creen que las ha escrito un humano\" class=\"small_fotoderecha_img\" loading=\"lazy\" \/><br \/>\n                        <\/a><\/p>\n<p>                    <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Noticias\/Los-lectores-prefieren-las-historias-escritas-por-IA-sobre-todo-si-creen-que-las-ha-escrito-un-humano\" class=\"small_fotoderecha_titulo\"><\/a><\/p>\n<h3 class=\"small_fotoderecha_titulo\">Los lectores prefieren las historias escritas por IA, sobre todo si creen que las ha escrito un humano<\/h3>\n<p>                    <\/p>\n<p>                                                                                                                                                <a href=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/Autor\/Marcos-D.-Oliveros\"><br \/>\n                                        Marcos D. Oliveros<br \/>\n                                        <\/a>                                                                                                <\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Sobrerrepresentaci\u00f3n sistem\u00e1tica<\/h2>\n<p>Para esta investigaci\u00f3n, los modelos generaron 36 000 vi\u00f1etas cl\u00ednicas \u00fanicas. Los investigadores descubrieron que los modelos de razonamiento LLM o3-mini y DeepSeek-R1 representaban err\u00f3neamente con frecuencia la distribuci\u00f3n de raza y g\u00e9nero en las afecciones m\u00e9dicas. GPT-4 alcanz\u00f3 el umbral de representaci\u00f3n err\u00f3nea significativa en el 67% de las afecciones para la raza y el 67% para el g\u00e9nero.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quotebefore.png\" \/><\/p>\n<p>No hay mejora en la representaci\u00f3n con los modelos de razonamiento m\u00e1s recientes<\/p>\n<p>Michael Sorich, coautor (Universidad de Flinders)<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quoteafter.png\" \/><\/p>\n<p>\u201cNuestros resultados muestran tasas comparables o superiores para o3-mini (78% raza, 56% g\u00e9nero) y DeepSeek-R1 (89% raza, 67% g\u00e9nero), lo que indica que no hay mejora en la representaci\u00f3n con los modelos de razonamiento m\u00e1s recientes\u201d, afirma el autor principal de la investigaci\u00f3n, el profesor Michael Sorich, catedr\u00e1tico de Farmacolog\u00eda Cl\u00ednica de la Universidad de Flinders.<\/p>\n<p>Tanto o3-mini como DeepSeek-R1, al igual que GPT-4, sobrerrepresentaron a las poblaciones negras en afecciones estereot\u00edpicamente asociadas, como la sarcoidosis, el lupus eritematoso sist\u00e9mico, la preeclampsia y la hipertensi\u00f3n esencial, con una mediana de representaci\u00f3n err\u00f3nea a\u00fan mayor del 44 % y el 31 %, respectivamente, en comparaci\u00f3n con el 15 % en el software GPT-4 de generaci\u00f3n anterior.<\/p>\n<p>\u201cEste patr\u00f3n persistente puede reflejar un sesgo subyacente, aunque los nuevos modelos tambi\u00e9n pueden tender a generar casos protot\u00edpicos en lugar de muestras representativas debido a patrones en sus datos de entrenamiento\u201d, a\u00f1ade Sorich.<\/p>\n<p>El an\u00e1lisis cualitativo de los patrones de razonamiento de DeepSeek-R1 respalda esta afirmaci\u00f3n, revelando que el modelo invoc\u00f3 expl\u00edcitamente asociaciones entre enfermedades y datos demogr\u00e1ficos al seleccionar las caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas de los pacientes, sin hacer referencia a datos epidemiol\u00f3gicos cuantitativos.<\/p>\n<p><a><\/a><\/p>\n<h2>Se mantienen los estereotipos a pesar de los avances tecnol\u00f3gicos<\/h2>\n<p>De manera similar, la exageraci\u00f3n constante del g\u00e9nero mayoritario coincide con hallazgos previos que indican que los resultados de los programas de maestr\u00eda en derecho pueden estar sesgados hacia los estereotipos de g\u00e9nero en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quotebefore.png\" \/><\/p>\n<p>Es fundamental conocer estas caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas predeterminadas para la integraci\u00f3n segura de los modelos de regresi\u00f3n log\u00edstica en los flujos de trabajo cl\u00ednicos<\/p>\n<p>Michael Sorich, coautor (Universidad de Flinders)<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.agenciasinc.es\/bundles\/app\/images\/quoteafter.png\" \/><\/p>\n<p>\u201cA pesar de contar con capacidades de razonamiento mejoradas, los resultados cl\u00ednicos de o3-mini y DeepSeek-R1 siguen mostrando estereotipos raciales y de g\u00e9nero en enfermedades comunes\u201d, afirma el profesor Sorich.<\/p>\n<p>Los investigadores afirman que los avances en las capacidades de los programas de gesti\u00f3n del aprendizaje legal no garantizan mejoras paralelas en todas las dimensiones, incluyendo la equidad y la representaci\u00f3n en la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n<p>\u201cEs fundamental conocer estas caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas predeterminadas para la integraci\u00f3n segura de los modelos de regresi\u00f3n log\u00edstica en los flujos de trabajo cl\u00ednicos, y su adopci\u00f3n debe ir acompa\u00f1ada de un seguimiento continuo de los posibles sesgos\u201d, concluye.<\/p>\n<p>Docking, J. et al. (2026).\u00a0\u00abEvaluating the Potential of Reasoning Large Language Models to Perpetuate Racial and Gender Disease Stereotypes in Health Care\u201d.\u00a0<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.2196\/82256\" target=\"_blank\">Medical Internet Research<\/a>.\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la atenci\u00f3n m\u00e9dica tambi\u00e9n conlleva el riesgo de que los estereotipos raciales y de g\u00e9nero existentes se vean reflejados en el contenido m\u00e9dico que genera. 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