La Inteligencia Artificial (IA) está copando gran parte de la literatura actual en todas las áreas del conocimiento. Su crecimiento y aplicación vertiginosa nos hacen pensar también en múltiples desafíos y riesgos. La visión de la UNESCO indica que la IA debe tener un enfoque centrado en el ser humana, es decir que la IA no genere brechas mayores en el acceso al conocimiento y la investigación dentro de cada país y entre los países, propendiendo a que todos puedan tener un acceso igualitario en términos de innovación y conocimiento.
En el ámbito de la investigación biomédica la utilización de la IA ha generado un amplio debate. Entre ellas, la revista de alto impacto como JAMA han generado guías para la aplicación responsable de estas herramientas tecnológicas como la IA, los “chatbots” y los modelos ampliados de lenguaje. Entre las directrices publicadas por JAMA está la declaración explícita y transparente del uso de estas tecnologías a la hora de publicar un artículo científico. Las nuevas publicaciones han incluido incluso dentro de la lista de autores, el uso de IA como declaración expresa. Un capítulo de especial atención es la utilización de imágenes clínicas creadas con estas herramientas, lo cual está especialmente desaconsejado. En todos estos casos, él o los autores del artículo asumen la responsabilidad integra del contenido generado a partir del uso de estas tecnologías.
Un aspecto muy importante dentro del proceso editorial de artículos lo constituye la revisión por pares, el cual siempre es muy criticado, por la demora, por la falta de revisores, por la presión que ejercen los editores para obtener revisiones a tiempo y la calidad final de una revisión sometida a este tipo de presiones, a este fenómeno se le ha denominado “la fatiga del revisor”. Frente a ello ha surgido la capacidad de utilizar la IA como medio de ayuda en la revisión de artículos, pudiendo extraer elementos claves. Si bien este es un aspecto que puede agilizar protocolos de revisión, aumentando la eficiencia del proceso editorial, es necesario tener una mayor evidencia que pueda documentar y certificar este aparente beneficio.
Hay algunas experiencias que han mostrado el uso de chats generativos que han fallado en esta revisión por pares vía IA. Se han producido incongruencias entre el comentario generado por IA y las recomendaciones específicas que no han tenido relación con el escrito, incluso proporcionando referencias inexistentes. En este escenario, JAMA y otros editores de momento han declarado qué hasta el día de hoy, la aplicación masiva de este tipo de estrategias debe ser utilizado con cautela.
Referencias
Perlis RH, et al. Artificial Intelligence in Peer Review. JAMA Online 28-08-2025. Doi:10.1001/jama.2025.15827