Artículo de opinión sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el futuro del personal sanitario, publicado en The New England Journal of Medicine.
El artículo analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede transformar el mercado laboral sanitario y cuestiona la idea de que su avance vaya a provocar necesariamente una reducción masiva del número de profesionales clínicos. Aunque algunas tareas y determinados puestos podrían ser sustituidos, el autor sostiene que la teoría económica ofrece razones para pensar que la evolución será más compleja.
Considera que existen al menos tres razones para creer que la IA no reducirá la necesidad de mano de obra clínica. La primera es la paradoja de Jevons, según la cual los avances tecnológicos que mejoran la eficiencia en el uso de un recurso pueden conducir a un aumento —en lugar de una disminución— en su utilización. Una mayor productividad gracias a la IA puede abaratar los costes y ampliar la atención sanitaria, aumentando la utilización de servicios y, con ello, la necesidad de profesionales. Por ejemplo, la disminución del coste de las pruebas genéticas y la resonancia magnética ha coincidido con un uso creciente de estas tecnologías dentro y fuera de la medicina convencional. Actualmente hay más radiólogos trabajando en Estados Unidos que hace una década, y los radiólogos tienen ingresos promedio más altos y mayor carga de trabajo que en el pasado.
En segundo lugar, las expectativas sobre la pérdida de empleos impulsada por la IA a veces se ven influenciadas por la falacia de la «cantidad fija de trabajo»: la idea de que existe una cantidad fija de trabajo por realizar, cuando en realidad tanto el tipo como la cantidad de trabajo cambian con el tiempo en respuesta a los avances tecnológicos. Las innovaciones modifican las actividades existentes y generan nuevas necesidades, tratamientos, formas de atención y oportunidades de especialización. Por ello, automatizar determinadas tareas no equivale necesariamente a eliminar profesiones completas.
En tercer lugar, la práctica clínica también depende de múltiples procesos interrelacionados. Si bien la IA ha logrado automatizar cada vez más tareas clínicas como la documentación de visitas y el análisis de electrocardiogramas, la práctica de la medicina requiere muchas habilidades que permiten una gran cantidad de actividades interrelacionadas, como interpretar los resultados de las pruebas, gestionar la incertidumbre, consultar con colegas, negociar planes de tratamiento, motivar el cambio de comportamiento y liderar equipos. La interpretación de resultados, la toma de decisiones, la elaboración de planes terapéuticos y la relación con los pacientes requieren capacidades que no pueden reducirse a una única tarea automatizable. En contextos de alto riesgo, la supervisión profesional seguirá siendo especialmente importante por motivos de seguridad y confianza.
Así, aunque la IA modificará profundamente las funciones clínicas y algunos empleos podrían desaparecer, su impacto podría traducirse en una reorganización e incluso una expansión de la fuerza laboral sanitaria, más que en una simple sustitución de los profesionales. (New England Journal of Medicine)