Dilemas de las nuevas generaciones de médicos familiares

La semana pasada describí la necesidad de que los médicos familiares/generales conozcan y apliquen la Teoría de la Falla Básica de Michael Balint, para elevar el nivel científico de su profesión, y conecten con la Teoría de las Determinantes Sociales de la salud-enfermedad y de esa manera impulsen la labor de la Salud Pública en un país que pretende fundar un Servicio Nacional de Salud con acceso universal. Hoy aprovecho un artículo publicado en la más difundida de las revistas de investigación en mi campo, Family Medicine (1), para mostrar los graves dilemas que la tecnología insertada en la medicina bajo criterios productivistas, y pensamiento simplista, están ocasionando en las nuevas generaciones médicas. Huelga decir, que se está deshumanizando el ejercicio médico y causando daño a pacientes y médicos.**

Un estudiante sensato y una tutora clínica con 30 años de experiencia
Burmeister relata que su formación médica ha estado plagada de IA por años y que cuando ve pacientes es guiado por las alertas que le muestra en la pantalla de la computadora. Que le induce a hacerle al paciente una lista de preguntas; lo que descubrió acompañando a su experimentada tutora de medicina familiar es que seguir las indicaciones de la IA le impide llegar a obtener y comprender los significados emergentes de sus pacientes. Por ejemplo, vio un caso donde su profesora tomó una silla, se sentó de frente a su paciente, le miró con afabilidad y guardó silencio hasta que su paciente habló y dijo… “hace tres días que no hablo con nadie…”. La soledad, nunca apareció en la pantalla de la IA, porque no puede dar datos del caso particular. Es un algoritmo centrado en la enfermedad, en la patología, no en la persona, como hemos dicho desde hace dos años en esta columna.

Otro caso clarísimo

La doctora Rubino estaba atendiendo a una paciente con cefalea aguda, la exploración física mostró pocos datos relevantes, pero la atención plena, la presencia comprometida y la conversación que facilitó, reveló que la acababan de desalojar de su vivienda. El estudiante confirmó en primera persona, que en medicina familiar lo más importante muchas veces está en lo NO dicho. Hace dos semanas describí que la calidad de vivienda era una de las cuatro determinantes de la salud, junto con el nivel de ingreso, el nivel educativo y la calidad de las redes de apoyo social. Si la IA va a ser de algún valor en la medicina del Primer Nivel de Atención, debe registrar los cuatro determinantes de la salud-enfermedad, y la historia de vida personal y señalar “banderas rojas, o alertas” en cada caso que atendemos. De otra manera, será muchas veces un obstáculo para la atención fluida como hoy ocurre con el expediente electrónico hecho para servir a los administradores.

Lo que no se puede codificar

Los autores del artículo en comento, relatan que los algoritmos de IA no dejan codificar contenidos de carácter psicosocial, significados personales que determinan incluso las conductas respecto a problemas crónicos como la diabetes, la obesidad y muchos más. En sus propias palabras, y coincido con ellos, estamos en un mundo saturado de tecnología. Agrego mi experiencia como jefe de consulta en el IMSS de 1999-2008; en esa época veía a decenas de especialistas de medicina familiar con pocos años de experiencia, quienes no podían resolver una jornada común de 6 horas de trabajo con casos comunes. Lo que descubrí es que además de desconocer por completo el método clínico centrado en el paciente (MCCP), querían proceder al diagnóstico y tratamiento de sus pacientes a través de largos interrogatorios y aplicación de “instrumentos” con preguntas cerradas que sólo deben aplicarse cuando se realiza un protocolo de investigación con fines de publicación científica. Esta manera inexperta de proceder consumía tiempo sin mejorar su precisión en la consulta de pacientes de “primera vez”, y resultaba en conflicto con pacientes que solo tenían la intención de resurtir medicamentos. Si alguien pretende “des-prescribir” medicamentos que usan de años atrás, y los pacientes son vistos por primera vez, el resultado es crisis…

En suma, el artículo en comento nos avisa sobre riesgos en múltiples direcciones con la irrupción insensata y simplista de los algoritmos de IA en la medicina general, y con la formación que actualmente están recibiendo los estudiantes de medicina en la universidad y los residentes de medicina familiar en las instituciones de salud.

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**. Agradezco a mi colega José Antonio Tzab, quién me envió el artículo de Burmeister hace semanas.

Referencias
(1). Burmeister, B. S., & Rubino, J. I. (2026). What AI still misses in family medicine. Family Medicine, 58(8), 593-593.