Estudio de Harvard y Mass General Brigham revela que casi un millón de médicos han utilizado la IA de OpenEvidence en EE. UU.
¿Qué mostró el análisis sobre el uso masivo de inteligencia artificial en la práctica clínica?
Un estudio liderado por los investigadores Vishal Patel y Anupam Jena, de la Escuela de Medicina de Harvard y del sistema de salud Mass General Brigham, caracterizó la adopción y los patrones de uso de OpenEvidence, la plataforma de inteligencia artificial clínica más utilizada en Estados Unidos. Publicada en la revista JAMA, la investigación reveló que entre enero de 2024 y junio de 2026 casi 952,000 profesionales de la salud realizaron aproximadamente 271 millones de consultas mediante esta herramienta, consolidando un crecimiento acelerado en la adopción de tecnologías de síntesis de evidencia en tiempo real.
Patrones de uso, especialidades con mayor demanda y fines de las consultas
El estudio demostró una alta penetración del asistente de IA en todo el personal asistencial, observándose un uso particularmente marcado entre enfermeros practicantes, asistentes médicos, médicos residentes y profesionales en etapas tempranas de su carrera. En cuanto a las áreas de especialidad, la demanda fue sustancialmente superior entre médicos de oncología, hematología, medicina interna y medicina familiar, mientras que áreas como radiología, oftalmología, ortopedia y anestesiología registraron menor interacción. Asimismo, la mayoría de las búsquedas estuvieron orientadas a la toma de decisiones sobre tratamiento y manejo de pacientes más que al diagnóstico inicial, registrándose una tendencia constante a consultar temas médicos fuera de la especialidad primaria del usuario.
Aspectos clave de la investigación publicada en JAMA:
Volumen de datos: Análisis sobre 271 millones de consultas procesadas para responder preguntas complejas sobre ensayos clínicos y comunicación médica.
Demografía de usuarios: Mayor recurrencia en especialidades con alta carga de actualización científica como oncología e medicina interna.
Relevancia asistencial: Evidencia preliminar sobre cómo la IA apoya la toma de decisiones clínicas y reduce brechas de conocimiento multidisciplinario.
