Un reciente estudio publicado en la revista Radiology encendió alarmas en la comunidad científica al demostrar que imágenes de rayos X generadas por inteligencia artificial pueden engañar incluso a especialistas experimentados, abriendo riesgos en diagnósticos y seguridad médica.
La investigación, difundida por Deutsche Welle, analizó el desempeño de 17 radiólogos de 12 hospitales en seis países, quienes evaluaron 264 imágenes. La mitad de esas radiografías habían sido creadas con herramientas de IA como ChatGPT y otros sistemas similares.
Los resultados mostraron que, sin advertencias previas, los profesionales solo identificaron correctamente el 41 % de las imágenes falsas. Sin embargo, cuando se les informó que el conjunto incluía contenido generado por IA, la precisión subió al 75 %, lo que evidencia la dificultad para detectar estos “deepfakes” médicos.
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El estudio fue liderado por Mickael Tordjman, de la Escuela de Medicina Icahn del Mount Sinai, quien advirtió que este fenómeno puede derivar en litigios fraudulentos si se presentan lesiones inexistentes como reales en estudios clínicos.
Además del impacto legal, los expertos alertaron sobre riesgos en ciberseguridad. La posibilidad de que hackers introduzcan imágenes falsas en sistemas hospitalarios podría alterar diagnósticos o generar caos en la atención médica, afectando la confianza en los historiales clínicos digitales.
Frente a este escenario, los investigadores destacaron la necesidad urgente de desarrollar herramientas de verificación, como marcas de agua invisibles y bases de datos educativas. Según Tordjman, este fenómeno podría expandirse pronto a estudios más complejos, como tomografías y resonancias, por lo que se trata “solo de la punta del iceberg”.
Fuente: DW.
Imagen: Antonio Gravante/Shotshop/IMAGO.
