Dr. Marco V. Benavides Sánchez. Medmultilingua.com /
Imagina que vas al médico porque tienes una mancha en la piel que te preocupa. El doctor usa un sistema de inteligencia artificial que analiza la imagen y dice: «80% de probabilidad de que sea benigna». Suena tranquilizador, ¿verdad? Pero aquí viene la pregunta importante: ¿ese 80% es realmente confiable?
El problema es que la mayoría de los sistemas de IA médica te dan un número, pero no te dicen qué tan fiable es ese número para tu caso específico. Es como si un meteorólogo te dijera «hay 70% de probabilidad de lluvia», pero sin aclararte si esa predicción se basa en datos de tu ciudad o de un continente entero.
El problema de confiar ciegamente en los números
Tradicionalmente, los sistemas de IA se evalúan mirando su rendimiento general: cuántas veces aciertan en promedio, qué tan buenos son detectando enfermedades en miles de casos. Pero cuando se trata de tu salud, en este momento, esas estadísticas generales no son suficientes. Lo que necesitas saber es: ¿puedo confiar en lo que la IA dice sobre mi caso particular?
Federico Cabitza, un investigador italiano, ha desarrollado una solución brillante a este problema. Su propuesta es darle a los médicos (y eventualmente a los pacientes) dos nuevas herramientas para entender cuándo pueden confiar en la IA y cuándo deberían ser más cautelosos.
LPV: el historial del sistema
La primera herramienta se llama LPV (Valor Predictivo Local). Funciona de manera muy intuitiva: observa cómo se ha comportado la IA en el pasado cuando ha dado predicciones similares.
Piénsalo así: si cada vez que la IA ha dicho «80% de certeza» en casos parecidos al tuyo, ha acertado 9 de cada 10 veces, entonces ese 80% es confiable. Pero si resulta que cuando dice «80%» solo acierta la mitad de las veces, entonces ese número está inflado y no deberías tomarlo al pie de la letra.
Es como conocer el historial de un amigo que siempre dice «llegaré en 10 minutos». Si sabes que cuando dice eso, suele llegar en media hora, ya no te fías ciegamente de su estimación.
CPV: cuando faltan datos
La segunda herramienta, el CPV (Valor Predictivo Creíble), es un poco más sofisticada. ¿Qué pasa si tu caso es muy raro y la IA no ha visto muchos casos similares? Aquí el CPV combina la información específica de tu caso con el conocimiento general que tiene el sistema.
Es como cuando un médico experimentado se enfrenta a un caso poco común: no se basa solo en los pocos casos similares que ha visto, sino que también incorpora todo su conocimiento médico general para hacer una valoración más equilibrada.
Más información, mejores decisiones
Lo revolucionario de esta propuesta no es que reemplace las evaluaciones tradicionales de la IA, sino que añade una capa de honestidad al sistema. En lugar de solo darte un número, ahora la IA puede decirte: «Esta predicción se basa en mucha evidencia» o «Ten cuidado, no tengo mucha experiencia con casos como el tuyo».
Cuando estos métodos se probaron con miles de imágenes médicas —tejidos, piel, radiografías de tórax— mostraron algo fascinante: había zonas donde la IA parecía muy segura, pero en realidad su historial en casos similares no era tan bueno. Estas señales de alerta pueden salvar vidas.
Una IA más humana
Lo que esta investigación nos muestra es que la mejor inteligencia artificial no es la que siempre tiene respuestas, sino la que sabe reconocer cuándo no está segura.
En medicina, la humildad puede ser tan valiosa como el conocimiento. Un sistema que admite sus límites, que dice «aquí mi confianza es sólida, pero aquí necesito ayuda», no es un sistema débil: es un sistema responsable.
Porque al final, cuando se trata de nuestra salud, no queremos una máquina que solo dé números. Queremos un aliado que nos ayude a tomar decisiones informadas, conscientes tanto de sus fortalezas como de sus límites.
Referencia
Cabitza, F. (2026). Calibration-informed metrics for instance-level predictive reliability in medical AI. Artificial Intelligence in Medicine, 103366. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2026.103366
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