La IA está transformando radicalmente el acceso, la gestión y el uso de la información científica en salud, haciendo crucial comprender su potencial y aplicación efectiva.
Diversas herramientas y plataformas impulsadas por IA están emergiendo como aliados cruciales para investigadores, profesionales de la salud y tomadores de decisiones, optimizando procesos que tradicionalmente consumían tiempo y recursos significativos. En este contexto, el Centro Latinoamericano y del Caribe de Información en Ciencias de la Salud (BIREME), organismo especializado de la OPS/OMS, analizó los usos y resultados en la exploración y promoción de estas tecnologías para fortalecer la salud pública en la región.
El seminario web organizado en abril pasado por BIREME, “Aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la recuperación y uso de la información científica en salud”, puso de manifiesto el creciente interés y la necesidad de comprender el potencial transformador de la IA en este ámbito.
Expertas destacaron cómo el procesamiento del lenguaje natural, la minería de texto y el aprendizaje automático están facilitando la identificación, selección, análisis y síntesis de la evidencia científica relevante para abordar preguntas de investigación complejas y fundamentar la toma de decisiones clínicas y de políticas de salud.
Entre las herramientas de IA analizadas se encuentran DistillerSR, un software propietario que agiliza cada etapa de la revisión de literatura, desde la búsqueda integrada en bases de datos como PubMed hasta la detección automática de duplicados —aunque su costo, dijeron, puede ser una barrera—; y ELICIT, un asistente de investigación inteligente capaz de automatizar tareas cruciales como la revisión de literatura, la extracción de datos y la síntesis de información, explorando millones de artículos académicos con una búsqueda semántica avanzada que trasciende la simple coincidencia de palabras clave.
Nested Knowledge, una plataforma integral que abarca todo el flujo de trabajo de la revisión asistida por IA, ofrece capacidades de búsqueda integrada en múltiples fuentes, filtros avanzados para refinar los resultados y herramientas colaborativas para la definición y el ajuste continuo de las estrategias de búsqueda.
También fueron analizados ChatGPT y DeepSeek, modelos de lenguaje amplio con la capacidad de entender y generar texto de manera contextualizada, que pueden asistir en la formulación de preguntas de investigación y la exploración inicial de la literatura.
Martha Silvia Martínez Silveira, tecnóloga en Salud Pública y profesora e investigadora en Información en Salud del Instituto Gonçalo Moniz – Fiocruz Bahía, en Brasil, remarcó que, pese a la vasta cantidad de opciones, su aplicación en la generación de estrategias de búsqueda complejas para bases de datos especializadas aún requiere supervisión experta.
Presentó estudios e investigaciones que muestran que, si bien la IA puede ser útil para recuperar estudios relevantes a partir de preguntas sencillas, a menudo carece de la transparencia y sensibilidad necesarias para reemplazar estrategias de búsqueda sistemáticas complejas. Además, la capacidad de esta tecnología para construir estrategias de búsqueda ejecutables en bases de datos específicas presenta limitaciones, generando resultados inconsistentes y, en ocasiones, vocabulario controlado incorrecto.
En cuanto a la revisión y evaluación de estrategias de búsqueda por pares, la IA puede identificar algunos errores, pero no todos, y sus sugerencias de corrección pueden ser inadecuadas. La automatización de tareas como la exportación e importación de resultados aún es parcial, y las herramientas específicas para ello son limitadas, especialmente en bases de datos de pago.
Las conclusiones del seminario enfatizaron que la aplicación de la IA representa una herramienta prometedora para la etapa inicial de la estrategia de búsqueda y un valioso complemento a los métodos tradicionales, pero no reemplaza la validación, el refinamiento, la contextualización, la experiencia ni el juicio crítico de los especialistas en información. La revisión por pares de expertos sigue siendo insustituible.
Se subrayó la necesidad de un enfoque multidisciplinario en el desarrollo de herramientas de IA para revisiones sistemáticas, incorporando la experiencia de científicos de la computación, especialistas en información, bibliotecarios y expertos en metodología de revisión sistemática, para garantizar la creación de soluciones robustas y adaptadas a las necesidades específicas del área de la salud.
