Un Modelo de Razonamiento de OpenAI Superó a los Médicos en Diagnóstico en un Estudio Real de Harvard
Un estudio publicado el 30 de abril en Science por investigadores de Harvard y Beth Israel Deaconess concluyó que un modelo de razonamiento de OpenAI igualó y a menudo superó a los médicos en el diagnóstico de pacientes y en las decisiones sobre el manejo de su atención.
Inteligencia ArtificialEquipo Editorial GNGV5 min lectura
El 30 de abril de 2026, la revista Science publicó un estudio de investigadores de Harvard Medical School y Beth Israel Deaconess Medical Center que evaluó cómo un modelo de razonamiento desarrollado por OpenAI se desempeña en casos reales de urgencias. NPR y STAT cubrieron el resultado ese mismo día: en pruebas directas usando solo los expedientes electrónicos disponibles en el momento de la atención, el modelo igualó o superó a médicos experimentados en diagnóstico, pruebas recomendadas y decisiones de manejo del caso.
El modelo fue especialmente potente en enfermedades raras y casos complejos multisistémicos — donde el sesgo cognitivo humano suele fallar. También superó a GPT-4, la línea base anterior.
Los autores son explícitos: esto no significa que la IA deba sustituir a los médicos. El estudio evaluó la calidad del razonamiento, no los resultados del paciente. Defienden que el próximo paso son ensayos controlados en flujos clínicos reales, con la IA asistiendo en casos difíciles bajo supervisión humana.
El resultado se enmarca en un debate más amplio sobre la IA en medicina. Un informe separado de la OMS/Europa que cubre los 27 Estados miembros de la UE halló que el 74% ya utiliza IA en diagnóstico.
