Bienvenidos a Bacteriófagos, un podcast de emilcar
FM, capítulo 214, del 23 de diciembre de 2025.
Muy buenas, yo soy Carmela García y esto es Bacteriófagos,
un podcast de curiosidades biológicas y actualidad
científica para todos los públicos. Ha llegado
el último capítulo del año. el capítulo en el
que debato conmigo misma el estado de la ciencia.
Desde agosto que hice mi lista de temas de una
forma un poco abstracta, tenía clarísimo que
este capítulo tenía que dedicarse sí o sí a la
situación de la inteligencia artificial. Porque
aunque el año pasado ya había avanzado la cosa,
esto no para de crecer. Este año diría que ha
sido el año en el que se ha normalizado el uso
de la inteligencia artificial. Yo misma lo he
vivido, puesto que en mi trabajo ha pasado de
ser algo un poco extraoficial a ser lo normal.
Confieso que la inteligencia artificial, en varias
herramientas, actúa como mi segundo cerebro.
En sí, yo en estos momentos estoy aquí gracias
a la inteligencia artificial, porque sin ella
no tendría tiempo. Mi trabajo se ha multiplicado
porque se espera que trabajemos mucho más rápido.
Y esto es una carrera. Si no consigues mantenerte
más o menos al día, el trabajo te va a aplastar.
¿Para qué uso en mi día a día la inteligencia
artificial? Pues para todo lo que os podáis imaginar.
Desde cosas tan básicas como traducciones hasta
para eso, para que sea mi segundo cerebro. Es
como tener varias carmelas trabajando en paralelo.
Porque puede ayudarme a sintetizar un artículo
científico, a localizar las ideas clave. A buscar
formas de adaptar un texto a un público diferente.
A buscar una forma gráfica de representar unos
datos. A encontrar evidencia sobre un tema. O
a comparar rápidamente 20 trabajos sobre un medicamento.
O simplemente a aprender sobre un tema. Porque
una parte importante de mi trabajo requiere que
yo me empapé de un tema a una velocidad que ni
os imagináis. Pero además me sirve también como
herramienta de comprobación. ¿Habré escrito los
datos bien? ¿Habré citado todo correctamente?
¿He puesto bien todas las abreviaturas? ¿Me habré
olvidado de referenciar alguna figura? Todo esto
que antes podía llevarme horas, ahora es prácticamente
inmediato. Este año he probado muchas herramientas
y he descubierto que muchas son inútiles. He
podido ver cómo el poder de la inteligencia artificial
no está en la herramienta, está en la persona
que usa el modelo. Una herramienta concreta te
puede facilitar el camino al no necesitar el
prompt bien elaborado, pero según se aprende
a desarrollar esos prompts, poco a poco la visión
va cambiando. Yo, y esto quizás muy personal,
he ido dejando las mil herramientas y centrado
toda mi actividad en muy pocas, pero que he aprendido
a explotar mejor. Y pese a ello, creo que no
sé nada y que me queda muchísimo camino por recorrer.
Este año también he hecho cursos que me han ayudado,
pero que también se me han quedado cortos. Esos
cursos me han hecho ver que los trabajos van
cambiando y que es imprescindible esa adaptación.
También he visto que cada hora dedicada a aprender,
cada esfuerzo en un prompt para una tarea repetitiva,
me ha permitido luego ahorrar muchas horas. Horas
como la que estoy dedicando a este capítulo,
porque además he tenido un final de año especialmente
difícil. Pero la verdad es que a mí esto me ha
ilusionado mucho, porque aprender cosas nuevas
me ilusiona. Pero aunque me podría pasar aquí
ahora horas y horas contando cómo hago las cosas,
no os voy a aburrir con esto, porque la vida
de la redacción científica puede sonar un poco
aburrida. Con este que no somos ratoncillos de
biblioteca, somos personas normales. Y juro que
no recuerdo la última vez que me vi rodeada de
pilas de artículos científicos en papel. Menuda
pérdida de tiempo eso de imprimir. Lo que os
quería contar hoy son algunos usos que he visto
normalizarse en el ámbito científico -médico
y después los usos que creo que irán ganando
fuerza en el futuro. Cuidado, por si alguien
ve su puesto de trabajo en la cuerda floja, pero
que haya calma. Se puede utilizar la inteligencia
artificial para ver cómo reconvertirse también
cuando la IA te quite el trabajo. Hace un momento
contaba que yo uso la inteligencia artificial
para comparar resultados de estudios. Esto es
un uso muy importante que está más que extendido
en estos momentos. Hasta hace no demasiado tiempo,
cuando se quería hacer un metaanálisis, eso era
un trabajo arduo. Se tenían que buscar en las
bases de datos todos los artículos que hiciesen
referencia a un tema concreto, revisarlos todos
a mano, validar la selección. Extraer de ellos
a mano todos los datos que se fuesen a comparar.
Validar de nuevo. Tener un equipo de estadísticos
que diesen el formato adecuado a todos esos datos
para que su programa favorito pudiese hacer las
comparaciones. Ahora, los primeros pasos se simplifican
muchísimo, pues gran parte de ese trabajo que
se hacía a mano se puede automatizar. Aunque
siempre se debe comprobar que lo que se extrae
es cierto, porque ya sabemos que la IA de vez
en cuando alucina. Que por cierto, lo de las
alucinaciones. Mi experiencia me dice que no
hay inteligencia artificial mala, lo malo es
el prompt que utilizas. Si no preguntas bien,
no te da la respuesta buena. Otro de los usos
que se ha extendido mucho es el del diagnóstico,
puesto que cada vez es más común ayudarse de
una inteligencia artificial para interpretar
las pruebas médicas, sin depender de lo que vea
un ojo humano, por ejemplo en una radiografía.
Y la cosa no se queda ahí, porque un análisis
de sangre puede decir muchas cosas si una inteligencia
artificial analiza todos los datos recogidos
en su conjunto, sin centrarse solo en ver si
hay un parámetro que se está yendo del rango.
Y esto con todas las pruebas que os podáis imaginar.
De nuevo, siempre debe ser confirmado por un
humano, pero es más fácil ver si te señalan donde
tienes que mirar. También he visto otro uso muy
extendido que es el del análisis de grandes masas
de datos, mediante la interpretación del lenguaje.
Si alguna vez habéis visto una historia clínica,
sabéis que hay muchos términos que se pueden
decir de muchas formas, pero que quieren decir
lo mismo. Esto se supone que lo tenemos estandarizado.
Hay diccionarios para clasificar las enfermedades,
pero una cosa es que existan y otra que se usen.
Si le pedimos a un humano que nos diga qué porcentaje
de los pacientes que visitaron hoy un hospital
tiene la tensión alta, va a tardar un tiempo
en decirnoslo. Necesitará el número de pacientes,
las historias de todos ellos, y en esas historias
podrá buscar palabras clave, ver el resultado,
sumar, dividir por el número de pacientes. Una
inteligencia artificial, ella solita, va a saber
que la tensión alta es lo mismo que la tensión
elevada. Que si una historia pone que 145 barra
99, eso es tensión alta. Pero también si pone
144 barra 98, o si pone hipertensión. Pero también
si pone solo hipertens, o si pone ten punto alta.
Y te va a dar la respuesta antes de que tú hayas
podido ir a prepararte un café. E insisto, esto
no son cosas que se puedan llegar a hacer. Son
cosas que se han hecho en los últimos años y
que ya están publicadas en revistas científicas.
Probablemente, la inteligencia artificial también
tuvo su papel en la redacción de esos artículos,
aunque no lo ponga en ningún sitio. De esto ya,
si queréis, hablamos en privado. Que no estamos
aquí para que yo me quede sin trabajo. Ahora
os voy a contar lo que yo creo que va a pasar
en el futuro. Creo que en los próximos años se
va a normalizar el análisis de historias clínicas,
porque además hay un plan para facilitar el acceso
a estos datos, correctamente anonimizados para
su análisis. También creo que se va a normalizar
el uso de los pacientes artificiales, es decir,
la creación de personas que no existen, pero
que son como los pacientes ideales. son pacientes
cuyas enfermedades evolucionan de forma natural
en los que se puede estudiar el posible efecto
de un tratamiento o pacientes que sirvan de grupo
control. Se podrán crear gemelos virtuales en
los que la enfermedad siga avanzando y se pueda
comparar tu avance con tratamiento y el de tu
gemelo sin tratar. Se podrá reducir el uso de
animales en investigación y acelerar el desarrollo
de medicamentos. porque cada vez se avanzará
más en la síntesis virtual y también en las pruebas
artificiales. Pero lo que quizá asusta más es
que creo que la inteligencia artificial va a
diagnosticar de verdad. La realidad es que en
estos momentos ya hay modelos que son capaces
de diagnosticar de forma más precisa que algunos
médicos con poca experiencia. Hace poco veíamos
cómo una inteligencia artificial superaba a los
residentes americanos en sus pruebas de exámenes.
Y esto no es una simple interpretación de una
radiografía o de un análisis de sangre, estamos
hablando del diagnóstico completo. En España,
una situación así sería el equivalente a que
una inteligencia artificial sacase mejor nota
en el MIR que un humano. Pero es que además,
la inteligencia artificial no se cansa. No necesita
dormir. Y sí, muchas veces lo hace mejor, porque
no tiene los mismos sesgos que tiene un humano.
Pero ojo, tiene sesgos. No voy a decir que no.
Y se equivoca, porque va a usar la información
que ha aprendido. Y si aprende información que
está sesgada, va a repetir esos sesgos. Pero
no va a ver solo el punto gordo, que es lo que
a veces hacemos los humanos. Os pongo un ejemplo
de esto. con una mamografía, ya que es un tema
que ha estado muy caliente este otoño en España.
Ahora una inteligencia artificial puede que ya
nos esté señalando cosas, y un humano interprete,
pero está interpretando lo señalado. Es posible
que en un futuro no muy lejano, la inteligencia
artificial directamente te diga que esa mamografía
muestra un tumor de un tamaño razonable, además
de un tumor minúsculo, que tiene un tamaño que
normalmente pasaría desapercibido, incluso aunque
se hubiese señalado en una imagen. Porque la
inteligencia artificial no piensa, te va a decir
lo que ve. Además, puede tener en cuenta todo
el historial de esa mujer y de su familia, y
decir que esa mujer puede ser portadora de una
mutación que la haga más susceptible. Si lo llevamos
un poco más allá, esa inteligencia artificial
podría hasta prescribir. Tener en cuenta todo
lo que tiene el paciente, su evolución, y valorar
si hay que extender una receta para un tratamiento
o no. Y es que además, las inteligencias artificiales
podrían actuar casi como robots, sustituyendo
a humanos que hacen experimentos en laboratorios.
Y pueden también sustituir los experimentos reales
por experimentos virtuales. Pero es que aquí,
lo que estábamos hablando, es de sustituir a
médicos. Dado este contexto, entiendo que todo
lo que he dicho genera cierto miedo, pero yo
sigo teniendo ilusión. No creo que la inteligencia
artificial nos vaya a quitar el trabajo, pero
sí que nos tendremos que reconvertir, como hemos
hecho ya tantas veces a lo largo de nuestra historia.
Aprenderemos a adaptarnos y pasaremos a ser supervisores
de una serie de cerebritos artificiales que trabajarán
para nosotros, como ya hacen muchas máquinas.
Preveo también un futuro en el que poco a poco
aparecerán muchos que dirán que todo esto que
he dicho no podemos dejarlo en manos de las máquinas,
porque perderemos el control. Pero no hemos perdido
el control hasta ahora, y la tecnología no es
mala por naturaleza, es mala si hacemos un uso
incorrecto de ella. Por eso, el que perderá el
trabajo será el que se niegue a asumir la nueva
realidad, el que no pueda adaptarse. o el que
haga un trabajo peor. Ojalá esto nos traiga también
robots que hagan esos trabajos que nadie quiere
hacer y dejemos de explotar a otras personas
para que los hagan. Y ojalá esto no implique
más pobreza, puesto que la tecnología genera
riqueza, pero esa riqueza tiene que ser distribuida.
Voy a acabar confesando una cosa. Este capítulo
lo he grabado un mes antes del momento en el
que lo escucháis, porque no sé si lo voy a poder
grabar en el momento que corresponde. Y lo hago
en un contexto en el que habría agradecido que
los hospitales estuviesen llenos de médicos artificiales
que pudiesen ir más rápido, pero también en un
contexto en el que habría agradecido que la sanidad
viviese otros tiempos. Querría que estuviésemos
en ese futuro en el que lo que ahora no es curable
tuviese cura. Y lo que no se ha podido investigar
se pudiese investigar en un mundo paralelo artificial.
Por eso creo que esta nueva realidad que se nos
viene encima puede ser buena. Porque aunque no
haya llegado a tiempo para algunos, quizá nos
llegue a tiempo a otros. Por eso me dan igual
los miedos individuales y yo abrazo el progreso.
Pero también lo hago con miedo. Con ese miedo
a que ese progreso pueda estar disponible solo
para los más privilegiados. Por eso vamos a acabar
con un deseo para el próximo año. Vamos a aprovechar
esta nueva revolución para conseguir un poquito
más de igualdad en el mundo. Que el año nuevo
nos traiga un poquito menos de polarización y
un poquito más de equidad. Que el tiempo que
nos deja libre la inteligencia artificial podamos
utilizarlo para desarrollar nuestra empatía,
que hace mucha falta en el mundo. Que no se nos
olvide que todas las personas somos personas
y que todas tenemos nuestros derechos. Que somos
diferentes, pero que nos merecemos lo mismo.
No pisemos a otro para subir. Que el año nuevo
nos traiga salud a los que seguimos en este mundo.
Que no olvidemos lo que consiguieron los que
nos dejan. y que luchemos por mantener aquello
que lograron para nosotros. Feliz fin de año
y feliz entrada en 2026 para todos. Nos escuchamos
en enero. Gracias por el tiempo que habéis dedicado
a escucharme. Espero que os haya resultado entretenido
y de utilidad. Toda la información de este capítulo
la encontraréis en emilcar .fm. Mientras esperáis
el próximo capítulo, espero vuestros comentarios
en cualquier red social como Cgdoval y en nuestro
grupo de Telegram en t .me barra bacteriófagos,
en el que hablaremos de este capítulo y de otras
muchas cosas más. Y recordad, la curiosidad no
mató al gato.