Autores : Philip Jarrett , MD, MBA https://orcid.org/0000-0003-4534-8556, D. Mark Courtney , MD, M.Sci. https://orcid.org/0000-0002-0905-465X, Deborah Diercks , MD, MS, MBA https://orcid.org/0000-0003-2043-7405y Samia Farooqi , MD
Publicado el 13 de octubre de 2026
NEJM AI 2026 ; 3 ( 11 )
DOI: 10.1056/AIp2600773
Abstracto
La IA suele considerarse una amenaza para la formación médica debido a la preocupación de que pueda disminuir el esfuerzo cognitivo mediante el cual los estudiantes desarrollan tradicionalmente su juicio clínico; una preocupación legítima, pero incompleta. La medicina nunca se ha definido por la cognición humana sin ayuda; se ha definido por la obligación de utilizar las mejores herramientas disponibles al servicio de los pacientes. A medida que los sistemas de IA amplían cada vez más no solo la percepción de los médicos, sino también su razonamiento, el dominio de la medicina puede pasar de la memorización y la síntesis independiente a la orquestación, la supervisión y la deferencia calibrada hacia los sistemas inteligentes. Por lo tanto, la tarea de la formación médica no consiste en preservar el esfuerzo cognitivo por sí mismo, sino en reorientarlo, pasando de recordar datos a analizar el razonamiento de las máquinas, detectar fallos y discernir cuándo la intervención humana mejora la atención y cuándo simplemente interrumpe un sistema mejor.
Introducción
Durante más de un siglo, la formación médica ha considerado el esfuerzo cognitivo como un elemento esencial de la formación profesional. Los estudiantes memorizan vías bioquímicas, defienden diagnósticos diferenciales, presentan casos clínicos en las rondas y aprenden a través de la incomodidad de la incertidumbre ante los demás. Este esfuerzo no es casual. Es una forma en que los residentes aprenden a discernir, a ser humildes y a reconocer los límites del reconocimiento de patrones.
La llegada de la IA generativa ha suscitado, por lo tanto, una preocupación comprensible. Si los estudiantes pueden pedirle a un modelo que genere un diagnóstico diferencial, critique un plan de tratamiento, resuma un historial clínico o redacte una nota, ¿desarrollarán aun así la capacidad cognitiva necesaria para ejercer la medicina? ¿Una generación formada con IA se volverá clínicamente competente pero intelectualmente vacía ?
Estas son preocupaciones serias. Pero corren el riesgo de confundir la preservación de un método de entrenamiento con la preservación del dominio médico en sí mismo.
La inteligencia artificial y la naturaleza cambiante de la experiencia clínica
La medicina nunca se ha definido por la cognición humana sin ayuda, sino por la obligación de utilizar las mejores herramientas disponibles al servicio de los pacientes. El estetoscopio amplió la audición. El electrocardiograma amplió la percepción. El laboratorio amplió la inferencia. Las técnicas de imagen extendieron la anatomía más allá del cuerpo visible. La historia clínica electrónica, a pesar de sus numerosos fallos, amplió la memoria. Cada tecnología sustituyó alguna forma previa de habilidad clínica, a la vez que proporcionó a los médicos nuevas habilidades que perfeccionar.
La inteligencia artificial puede diferir en grado, pero no en esencia. No se limita a ampliar los sentidos del médico; cada vez más, amplía su capacidad de razonamiento. Precisamente por eso resulta amenazante. La IA irrumpe en el terreno que los médicos han considerado durante mucho tiempo fundamental para su identidad profesional: la capacidad de sintetizar información incompleta, generar hipótesis, estimar riesgos y recomendar acciones .
Sin embargo, la cuestión relevante no es si la IA erosionará algunas formas tradicionales de especialización. Lo hará. La cuestión es si la formación médica defenderá la experiencia del pasado como un indicador de legitimidad profesional o si, por el contrario, cultivará la experiencia necesaria para la atención médica del futuro.
La analogía se asemeja más a la aviación que al ajedrez. No entrenamos a los pilotos para navegar principalmente por las estrellas, ya que la navegación astronómica representaba antiguamente la maestría. Los entrenamos para comprender los sistemas de la aeronave, la meteorología, la automatización, las comunicaciones, los modos de fallo y las condiciones en las que la intervención humana puede salvar vidas o resultar catastrófica. El piloto moderno no es menos hábil por la existencia del piloto automático. El foco de la habilidad se ha desplazado del control manual continuo al control de sistemas.
La medicina podría estar entrando en una transición similar. El médico del futuro cercano tal vez no sea la persona que recuerda de forma independiente el diagnóstico diferencial más extenso o que integra personalmente cada variable clínica. En cambio, el médico podría ser la persona que puede orquestar sistemas inteligentes: dirigiendo agentes de IA para obtener el historial clínico, interrogar el expediente médico, identificar inconsistencias, generar vías diagnósticas y terapéuticas, revelar la incertidumbre, comunicar las ventajas y desventajas y monitorear el deterioro ( Fig. 1 ). Esto no es una habilidad que nunca se pueda adquirir. 3 Es una habilidad diferente.
Figura 1
El juicio clínico del médico en una consulta clínica mediada por inteligencia artificial.
Reenfocar la lucha
Este replanteamiento no debe convertirse en una excusa para una formación sin fricciones. Un alumno que nunca ha tenido que esforzarse por formular un argumento, defender un diagnóstico diferencial o lidiar con la incertidumbre puede estar mal preparado para reconocer cuándo un sistema de IA es incompleto, demasiado confiado o erróneo. El peligro no reside en que los alumnos utilicen la IA, sino en que nunca aprendan a razonar antes de que esta intervenga.
La tarea, entonces, no consiste en eliminar la dificultad de la formación médica, sino en reorientarla. Los futuros estudiantes podrían necesitar menos dificultades para memorizar datos que las máquinas pueden recuperar al instante y más dificultades para cuestionar el razonamiento de las máquinas, conciliar resultados contradictorios, identificar supuestos ocultos, detectar sesgos de automatización y decidir cuándo es más seguro confiar en la IA que en la corrección humana. El objetivo educativo no debe ser la cognición sin ayuda por sí misma, sino el juicio calibrado en presencia de potentes sistemas cognitivos.
Implicaciones para la educación y la práctica médicas
Este cambio también pone de manifiesto las limitaciones de la evaluación y la supervisión actuales. Un currículo basado en la memorización a libro cerrado y las pruebas estandarizadas puede resultar inadecuado para una era en la que la competencia central no reside únicamente en la memoria, sino en la combinación del juicio humano y el de las máquinas. La formación requerirá docentes capaces de modelar el uso no defensivo de la IA en la práctica clínica y en otros ámbitos, sistemas de IA que sirvan tanto de tutores como de herramientas, y evaluaciones que pongan a prueba la capacidad de los médicos para reconocer recomendaciones sin fundamento, explicar el razonamiento algorítmico y justificar la aceptación o la anulación de un plan generado por máquina.
La base de evidencia aún es incompleta, pero la trayectoria es difícil de ignorar. Estudios recientes sugieren que los modelos de lenguaje de vanguardia pueden igualar o superar a los médicos en algunas tareas complejas de razonamiento diagnóstico y de gestión. 4 Otros trabajos han demostrado que el uso de la IA por parte de los médicos no es automáticamente beneficioso; el equipo humano-IA puede tener un rendimiento inferior cuando los clínicos malinterpretan, subutilizan o confían demasiado en la salida del modelo. 5 En el campo de la cirugía, los sistemas robóticos habilitados para IA han comenzado a realizar tareas procedimentales complejas en entornos controlados con una autonomía cada vez mayor. 6 Nada de esto prueba que la IA esté lista para reemplazar a los clínicos en la práctica habitual. Los sistemas actuales siguen siendo frágiles, evaluados de forma variable, integrados de manera desigual en los flujos de trabajo y vulnerables a modos de fallo que pueden ser invisibles tanto para los pacientes como para los clínicos.
Pero descartar estos sistemas porque aún no están completos es como descartar el Wright Flyer porque no pudo cruzar el Atlántico. Lo relevante no es que los primeros aviones fueran frágiles, sino que volar se había vuelto posible.
Los argumentos más convincentes contra la IA médica son también los más precarios. Decimos que la IA no puede comprender la relación médico-paciente. Decimos que no puede hacer lo que hacemos nosotros. Decimos que los pacientes necesitan presencia humana, juicio moral y empatía. En muchos contextos clínicos, estas afirmaciones siguen siendo ciertas. Pero también pueden convertirse en mecanismos de defensa profesionales: formas de convertir la indispensabilidad actual en un principio moral permanente.
La relación médico-paciente es sagrada porque beneficia al paciente, no porque proteja al médico. Si algún día un sistema de IA diagnostica con mayor precisión, trata con mayor seguridad, realiza un seguimiento más continuo, se comunica con mayor paciencia y recuerda con mayor detalle que un médico humano, nuestra obligación ética no será proteger la primacía del médico, sino preguntarnos qué papel debería seguir desempeñando.
Esta posibilidad no debe caricaturizarse como una rendición tecnológica. Es un llamado a la humildad profesional. La formación médica no debe enseñar a los estudiantes a competir con la IA en tareas que las máquinas pronto podrán realizar mejor. Debe enseñarles a evaluar, supervisar, cuestionar, integrar y, cuando sea necesario, ceder ante la IA.
Aceptar la IA es, sin duda, una dinámica incómoda. Los médicos estamos capacitados para actuar, decidir, rescatar y asumir responsabilidades. Sin embargo, rara vez se nos capacita para reconocer cuándo nuestra intervención introduce ruido en un sistema que ya funciona bien. Aun así, el futuro de la medicina podría requerir una nueva forma de autocontrol: saber cuándo el juicio humano mejora la atención y cuándo simplemente la interrumpe.
El futuro papel del médico
Durante siglos, los médicos han ocupado un lugar central en la arquitectura cognitiva de la medicina. La IA plantea la cuestión de si esta posición es una ley natural o una etapa histórica.² La profesión puede responder insistiendo en que la práctica médica auténtica requiere un dominio humano absoluto. O bien , puede preparar a los estudiantes para un mundo en el que el dominio signifique saber cómo controlar sistemas más capaces que uno mismo.
El primer camino protege la mitología del médico. El segundo protege a los pacientes.
Un día, el actor más peligroso en la sala puede que no sea la máquina que hace una recomendación; puede que sea el humano que insiste en desautorizarla simplemente porque estar al tanto de todo todavía le hace sentir que tiene el control.
