Los chatbots de IA tienden a sugerir los medicamentos de marca más conocidos, no los más económicos

Un grupo de investigación dirigido por el profesor Daiju Ueda, de la Universidad Metropolitana de Osaka, en colaboración con el MD Anderson Cancer Center de la Universidad de Texas, publicó en la revista Nature Health un estudio sobre el comportamiento de los sistemas de inteligencia artificial generativa cuando deben indicar medicamentos.

Los investigadores construyeron 177 mil situaciones clínicas simuladas y recopilaron cerca de 883 mil respuestas de modelos como ChatGPT y Claude. El resultado: los sistemas tienden a nombrar con más frecuencia los medicamentos de grandes marcas, aquellos con mayor presencia en línea, respecto a equivalentes menos costosos disponibles en el mercado.

El estudio se refiere al comportamiento de los modelos lingüísticos en escenarios construidos artificialmente, no al resultado de prescripciones reales en pacientes: no mide, por tanto, un efecto sobre la salud de las personas, sino una tendencia sistemática en las respuestas generadas. La distinción entre correlación y causa es clara: los datos muestran una recurrencia estadística en las sugerencias, no una demostración de que el uso de estas herramientas produzca daño clínico. Al no tratarse de un ensayo con pacientes, la categoría de las fases de experimentación clínica no se aplica. La información disponible no especifica si los autores declararon conflictos de interés en el estudio original: sigue siendo una limitación a señalar.

El mecanismo hipotetizado por los investigadores está relacionado con la cantidad de material disponible en línea: los medicamentos más publicitados y documentados en la red tienen más probabilidades de aparecer en los textos de entrenamiento, y por tanto en las respuestas de los modelos, respecto a moléculas equivalentes pero menos conocidas comercialmente.

La noticia aquí reportada proviene de un solo artículo (Globalist), que retoma el estudio publicado en Nature Health sin que la redacción haya podido verificar directamente el resumen de la revista: no hay confirmación independiente al momento de la publicación. Sigue siendo, en todo caso, un dato de hecho mensurable: sobre casi 883 mil respuestas generadas en escenarios simulados, los dos sistemas probados mostraron una preferencia sistemática por las marcas más conocidas.