Los avances en inteligencia artificial (IA) generativa han ocasionado que se ponga el foco en ella como posible herramienta de apoyo en el
razonamiento clínico y el diagnóstico diferencial, dos competencias esenciales en medicina. Sin embargo, su uso no estructurado y acrítico puede comprometer la atención.
Para explorar en qué situaciones y bajo qué condiciones el uso de grandes modelos de lenguaje (LLM, por las siglas en inglés) puede resultar útil en el
diagnóstico médico, especialistas españoles han realizado una revisión de la evidencia disponible y proponen recomendaciones para su integración en función del grado de incertidumbre clínica —baja, intermedia o alta— de cada caso. El marco propuesto contempla el uso de la IA como apoyo al diagnóstico, sin sustituir al juicio clínico.
Publicado en
Medicina Clínica, el trabajo también pone de relieve la necesidad de proporcionar
formación específica sobre IA a los profesionales sanitarios, especialmente en tres ámbitos: conocer el funcionamiento y los riesgos de los LLM; la ingeniería de
prompts; y entrenar la capacidad para detectar errores.
Los LLM pueden ayudar en el diagnóstico diferencial en manos de profesionales con formación en IA
La revisión de la literatura muestra que, en general, los LLM pueden ayudar a mejorar el diagnóstico diferencial siempre que se usen con una estrategia definida, en flujos estructurados y por parte de profesionales con conocimientos en IA.
En cuanto al momento de recurrir a los modelos, los autores consideran que la estrategia conocida como «el humano primero» es la más prudente. Consiste en una primera aproximación inicial al diagnóstico por parte del médico que, posteriormente puede confrontar con una IA. Esto protege el razonamiento clínico del profesional y favorece una interacción más crítica.
Por otro lado, a la hora de integrar estas herramientas en los flujos de trabajo clínico, la evidencia revisada revela que el modelo más adecuado es el conocido como «médico en el bucle», siendo el profesional el que integra la información del paciente, consulta a la IA y mantiene la responsabilidad sobre la
toma de decisiones durante todo el proceso.
Referencia: Corral-Gudino L, Ramos-Casals M, Marcos M, Ríos-Blanco JJ. Generative artificial intelligence in clinical reasoning and differential diagnosis in internal medicine. Inteligencia artificial generativa para el razonamiento clínico y el diagnóstico diferencial en medicina interna.
Med Clin (Barc). Published online August 21, 2026.
doi:10.1016/j.medcli.2026.107567
OAD-ES-AMG-0001
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