La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un rápido crecimiento desde sus inicios en los años 1950. McCarthy1 la considera como una disciplina que combina la informática y los datos robustos para la resolución de problemas. Esta disciplina estudia el diseño de agentes inteligentes capaces de percibir su entorno y tomar acciones que maximizan sus posibilidades de éxito para realizar una tarea asignada. Actualmente, la digitalización de la mayoría de los aspectos de la actividad ha generado enormes cantidades de datos que han permitido entrenar algoritmos con el fin de realizar múltiples tareas. Este hecho, en conjunto con el aumento exponencial del poder computacional, está impulsando la adopción generalizada de la IA en diversas áreas, incluida la salud, para realizar diagnósticos por imagen o apoyar como herramientas terapéuticas en diferentes ámbitos, como por ejemplo la salud mental, entre otras múltiples funciones.

Con la llegada y la difusión mediática de los Generative Pre-trained Transformers (modelos GTP) ha comenzado la adopción generalizada de esta tecnología a través de CHATGTP2. Estos modelos cuentan con una amplia capacidad de resolución de múltiples problemas del día a día en la vida de las personas, y por ello existe una amplia variedad utilidades para ellos. Por ejemplo, el modelo GTP-3 de Open AI ha sido capaz de pasar el examen de Licencia Médica de los Estados Unidos3. A partir de GTP-3 surgen cada día muchas opciones de aplicaciones en el mercado digital. Es por ello que hoy se comienzan a plantear y definir los futuros usos de esta tecnología en nuestra vida cotidiana, y es ahora cuando tenemos que plantearnos los retos que se presentarán en todas las áreas de aplicación, incluyendo la salud pública. Además, estas tecnologías que replican, superan o aumentan las capacidades humanas están transformando múltiples aspectos de nuestras vidas y podrían afectar el bienestar. A medida que nos adentramos en la era de la IA se multiplican sus utilidades, pero también crecen los desafíos globales que plantea la IA en ámbitos como la salud, y deviene cada vez más urgente analizarlos.

La investigación en salud debe anticiparse a algunos de estos debates emergentes que deben ser abordados de forma interdisciplinaria (apoyados en la sociología, la ética, el derecho, la bioingeniería, las políticas públicas, etc.). Esto es esencial para abordar tales desafíos y garantizar la idónea utilización de la IA en todas áreas, incluyendo la salud. Sin embargo, desde las distintas posiciones podemos empezar a discutir qué retos se le plantean a una agenda de investigación que promueva el desarrollo responsable, sostenible, ético y centrado en el ser humano tomando en cuenta la salud como área de contacto humano4.

Desde nuestro lugar en la investigación en atención primaria y la salud pública queremos aportar al debate los que consideramos los principales retos a los que potencialmente nos enfrentaremos (Tabla 1).