Son las 10 de la noche. Tu hijo no para de toser, aunque está dormido. Sientes que respira con dificultad y tiene muchos mocos. ¿Lo despiertas para ir a urgencias? ¿Esperas a ver cómo evoluciona? Abres ChatGPT y describes lo que ves y lo que sientes: la tos, los mocos, la respiración suena diferente, más forzada. La respuesta llega rápido, ordenada, clara, con puntos y todo. Te dice que probablemente es una infección viral, que lo observes, que vayas a urgencias si empeora. Suena razonable. Pero cierras el teléfono y sigues sin dormir, porque en el fondo sabes que esa respuesta no es de alguien que conoce a tu hijo. Sabes que ChatGPT buscó patrones en toda la información disponible en internet —en inglés, en datos de otros países, de otras realidades— y te devolvió lo más probable a nivel global. Pero tu hijo no es global. Es panameño, tiene cuatro años, y esta semana en su colegio hay varios niños con influenza.
La inteligencia artificial ya está trabajando junto a la medicina. Detecta cáncer en radiografías, predice quién está en riesgo de sepsis, analiza imágenes que a veces el ojo humano pierde. Suena poderoso. Y lo es. Pero hay un detalle que casi nadie menciona: cuando comparas la investigación en IA entre medicina adulta y pediátrica, la diferencia es abismal. Hay miles de artículos publicados en pediatría, sí, pero hay muchísimos más en adultos. La brecha es tan pronunciada que, mientras los adultos tienen acceso a herramientas de IA validadas en miles de investigaciones, los niños tienen acceso a una fracción minúscula de ese conocimiento.
La FDA ha aprobado cientos de dispositivos médicos con inteligencia artificial. En 2013 había menos de 10; para 2023 llegó a casi 250 por año. Pero aquí viene lo preocupante: de todos esos dispositivos autorizados, apenas el 17% fue explícitamente etiquetado para uso en niños. Y de ese pequeño porcentaje, solo el 20% realmente incorporó datos pediátricos en su algoritmo. Esto significa que la mayoría de las herramientas que existen fueron entrenadas con datos de adultos. Y luego, alguien simplemente las ajusta un poco y las usa con niños. Es como si diseñaras un casco de seguridad para un adulto de 90 kilos y luego lo pusieras en la cabeza de tu hija de 8 años, esperando que funcione igual.
¿Por qué esta brecha existe? Porque investigar en pediatría requiere más cuidados éticos, más permisos y hay menos dinero involucrado. Las empresas prefieren invertir en tecnologías para adultos porque es más rentable. Y así, los niños quedan atrás, incluso en medicina de punta.
Pero aquí es donde la conversación se pone más seria. La infancia es el momento donde todo cuenta. Una infección detectada a tiempo, un problema en el desarrollo descubierto temprano, una intervención rápida —todo eso cambia vidas enteras—. Si la IA realmente funcionara bien en pediatría, podría transformar la salud de una generación completa. El potencial es enorme.
Cuando ves a tu pediatra, ella conoce a tu hijo. Sabe su historia, ha visto crecer a sus hermanos, entiende el contexto de tu familia. Una herramienta de IA entrenada globalmente, con datos de poblaciones adultas, nunca tendrá eso. Pero una entrenada adecuadamente, con rigor científico y pensada para pediatría, podría convertirse en una extensión inteligente de esa relación.
Lo que quiero que entiendas es esto: la IA no es magia, tampoco es el enemigo. Es una herramienta. Y, como toda herramienta, su utilidad depende de cómo fue construida, con qué datos y si realmente responde a las necesidades de quienes la usan.
Cuando buscas orientación sobre la salud de tus hijos, mereces respuestas pensadas para ellos —no adaptaciones de lo que ya existe para adultos—. Esa brecha puede cerrarse. Pero solo si quienes conocen y trabajan con los niños deciden ser parte de la solución.
La autora es pediatra.
