Son las once de la noche y algo no va bien. Un dolor en el pecho, un bulto que no estaba antes, una semana con el ánimo por los suelos. Llamar al médico puede esperar hasta mañana. Abrir el móvil, no. En pocos segundos, el chatbot responde con precisión, empatía y una lista de posibles causas. Parece suficiente. A veces lo es. Otras, no.
El 70% de los españoles reconoce usar inteligencia artificial para hacer consultas sobre su salud, según el estudio Los peligros del autodiagnóstico digital de la Universidad Camilo José Cela (2025).
Entre los jóvenes de 16 a 19 años, el porcentaje sube al 90%. Uno de cada cuatro españoles se autodiagnostica de forma digital. Los motivos son comprensibles: disponibilidad inmediata, anonimato, evitar las listas de espera y la sensación de que la IA no juzga.
Lo que se ve en consulta
Jusi Izaguirre, médica especialista en Medicina de Familia y Comunitaria de Osakidetza, lo describe así: “Es cada vez más frecuente que llegue a la consulta un paciente y nos diga que ha buscado sus síntomas en ChatGPT. Hay un aumento de la ansiedad y la sobredimensión del diagnóstico porque los pacientes llegan con una preocupación creada por las respuestas de los chatbots”. Izaguirre señala otro factor, la opacidad de los modelos de IA. “No queda claro en qué se basa sus respuestas”, afirma.
“Es cada vez más frecuente que un paciente nos diga que ha buscado sus síntomas en ChatGPT. Hay un aumento de la ansiedad y la sobredimensión del diagnóstico porque los pacientes llegan con una preocupación creada por las respuestas de los chatbots”
La preocupación lleva a consultar síntomas, la IA los confirma o amplifica, y el ciclo se repite. En los casos más graves, ese ciclo puede retrasar una consulta necesaria porque la persona ha confiado en un diagnóstico erróneo.
Buscar información no es obtener un diagnóstico
Consultar qué es una arritmia no es lo mismo que pedirle a un chatbot que interprete los síntomas. La primera es una búsqueda de información. La segunda es un intento de diagnóstico para el que la IA generativa no está diseñada ni cualificada.
“Los pacientes suelen usar la IA como buscadores de información, pero también como modelos que realizan diagnósticos no validados”, indica Izaguirre. Pero estos modelos carecen de supervisión y de gobernanza en temas de salud pública, y tampoco validan la información.
Un diagnóstico requiere exploración física, historial clínico, pruebas complementarias y el criterio de uno o varios profesionales de diversas especialidades. Una IA generativa, tipo ChatGPT o Claude, no puede hacer ninguna de esas cosas. Puede generar una respuesta que suene convincente, pero esa apariencia no equivale a un rigor real.
Los modelos de IA no ponen límites y tienden a reforzar las ideas preconcebidas de las personas usuarias, generando una falsa sensación de empatía. El término original para ese comportamiento se conoce como sycophancy, que se podría traducir por adulación. Las IA están diseñadas expresamente para agradar a la persona usuaria.
A tener en cuenta
Los sesgos que la IA no te avisa que tiene:
- Alucinaciones: Las IA pueden generar información falsa con total seguridad aparente. Ofrecen la respuesta más probable según su entrenamiento. En salud, eso puede traducirse en datos incorrectos sobre fármacos, interacciones o síntomas.
- Adulación: Están diseñados para mantener la conversación y generar satisfacción en el usuario. Tienden a confirmar lo que la persona ya cree, especialmente si llega con un autodiagnóstico previo.
- Sesgos de entrenamiento: Reproducen las desigualdades de los datos con los que fueron entrenados. Las mujeres, las personas mayores o ciertos grupos étnicos pueden recibir respuestas menos precisas porque están infrarrepresentadas en esos datos.
- Ausencia de contexto clínico: La IA no tiene acceso al historial, no puede explorar físicamente, no detecta contradicciones en el relato y no puede pedir pruebas. Trabaja solo con lo que el usuario escribe, que raramente es suficiente para una valoración fiable.
Dos IA que no se parecen en nada
Cuando se habla del uso de IA en el ámbito asistencial o sanitario, se está hablando de otro tipo de inteligencia artificial. Los modelos que usan los hospitales para detectar sepsis o analizar mamografías en busca de cáncer son sistemas entrenados de manera específica, con datos clínicos validados, evaluados en ensayos, integrados en flujos de trabajo con supervisión médica y sometidos a regulación sanitaria antes de entrar en funcionamiento. Están hiper especializados en un área en particular y se supervisa su funcionamiento donde un profesional médico toma siempre la decisión final.
Por el contrario, la IA generativa conversacional (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot) fue diseñada para producir texto coherente y útil a partir de grandes volúmenes de información. Pero tiene algunas carencias importantes: no comprueba la veracidad de la información que da, cuando se equivoca, lo hace de una manera tan convincente que puede pasar desapercibido, y la información que ofrece está sesgada por los datos con los que se le ha entrenado.
Un estudio de 2023 publicado en JAMA Network Open reveló que las IA ofrecían recomendaciones distintas según el origen étnico, el género o el nivel socioeconómico del usuario. Otro de 2025, en Computation and Language, encontró que los modelos de lenguaje expresaban estigma hacia personas con trastornos mentales y ofrecían recomendaciones inadecuadas.
La IA generativa conversacional tiene algunas carencias importantes: no comprueba la veracidad de la información que da, cuando se equivoca lo hace de una manera tan convincente que puede pasar desapercibido, y la información que ofrece está sesgada
La Ley de IA europea, de 2024, clasifica los chatbots con uso terapéutico como sistemas de alto riesgo. Pero esa regulación está todavía en proceso de implementación. Mientras tanto, cualquier persona puede descargar una aplicación que se presente como “psicólogo virtual” sin que nadie haya verificado si sus respuestas son clínicamente seguras. La OMS ya alertó en noviembre de 2025 de que el rápido auge de la IA en la atención sanitaria “se está produciendo sin las redes de seguridad legales básicas necesarias para proteger a los pacientes”.
El riesgo en salud mental
El uso de la IA en salud mental es especialmente delicado. La mitad de las personas con diagnóstico previo de ansiedad o depresión usa herramientas de IA de forma casi diaria para consultas sobre su estado, según el estudio de la UCJC. No como complemento a la psicoterapia, sino en lugar de ella.
Para Silvia Sáez de Vicuña, Decana del Colegio Oficial de Psicólogos de Álava, las IA no hacen psicoterapia. “Pueden validar ideas dañinas y no detectar situaciones de riesgo de autolesiones, de violencia, pueden llegar a reforzar el aislamiento de la persona”, indica.
Sáez de Vicuña señala que las IA están entrenadas con contenido muy variado, pero no con evidencia científica. A esa carencia se añade otro factor: la IA no puede hacer la misma función que un psicólogo. La labor de un profesional de la psicología es confrontar situaciones y comportamientos para aprender a superarlos. Pero las IA no contradicen, al contrario, se convierten en cajas de eco. Y tampoco son capaces de analizar el lenguaje no verbal de la persona, de reconocer qué no se dice en una consulta o qué temas se evitan.
Sáez de Vicuña explica que uno de los mejores indicadores de éxito de la terapia es lo que se llama “alianza terapéutica”. Es la relación que establecen paciente y profesional. “Eso es algo que una IA jamás puede replicar”.
Cuando la tecnología sí tiene sentido
Que la IA generativa no sea apta para el diagnóstico no significa que la tecnología no tenga lugar en la salud. Lo tiene, con condiciones.
Las aplicaciones basadas en terapia cognitivo-conductual con evidencia científica pueden actuar como puente mientras se espera atención psicológica, según un ensayo clínico publicado en JAMA Network Open (2024).
Los recordatorios de medicación, el seguimiento de hábitos o la psicoeducación son usos con respaldo real. La Comisión Europea apuesta por estas herramientas en su estrategia de salud mental 2026, pero exige validación de fiabilidad y estándares de seguimiento para cada aplicación.
Idalberto Pérez, médico de Osakidetza en la Dirección de Asistencia Sanitaria, afirma que las IA pueden ser útiles como apoyo al paciente.
“Puede ayudar a comprender mejor la información de los profesionales sanitarios, traducir términos clínicos o informes a un lenguaje más claro y accesible. También puede facilitar la preparación de la consulta médica, ayudando a ordenar síntomas, dudas o preguntas relevantes para aprovechar mejor el tiempo”. Pero “en ningún caso puede sustituir la valoración ni la decisión médica”.
La diferencia entre un uso útil y uno problemático no está en la tecnología en sí, sino en si ocupa el lugar que le corresponde. ¿Puede la IA ayudar a entender un diagnóstico que ya tienes, a preparar preguntas para tu médico o a gestionar hábitos? Sí. ¿Puede reemplazar la exploración, el historial y el criterio de un profesional? No. La pregunta que vale la pena hacerse antes de consultar un chatbot sobre salud es cuál de las dos cosas se está buscando realmente
