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    Home»Science & Technology»ES Science & Tech»La IA en medicina dificulta distinguir entre resultados reales y los que no lo son
    ES Science & Tech

    La IA en medicina dificulta distinguir entre resultados reales y los que no lo son

    News DeskBy News DeskAugust 27, 2026No Comments5 Mins Read
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    La IA en medicina dificulta distinguir entre resultados reales y los que no lo son
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    El consultor de marketing Nils Dávila destaca que la IA dificulta distinguir entre los resultados reales de los generados y obliga a las clínicas a explicar mejor las decisiones que hay detrás de cada tratamiento. Durante años, las fotografías de antes y después han sido una de las herramientas más utilizadas por médicos y clínicas para mostrar resultados y generar confianza entre los pacientes. Siguen teniendo un peso considerable: un estudio publicado en Aesthetic Surgery Journal encontró que el 87% de los pacientes consideraba importantes este tipo de imágenes a la hora de elegir un profesional para un tratamiento estético.

    Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) está cambiando el valor de estas imágenes. A medida que resulta más sencillo crear o modificar fotografías y producir resultados visualmente perfectos, el criterio del médico puede convertirse en el elemento que realmente diferencie a un profesional de otro. Para el paciente, ya no se trata solo de comprobar qué resultado se ha conseguido, sino también de entender qué decisiones ha tomado el profesional para llegar hasta él.

    «Estamos llegando a un punto en el que una imagen, por impresionante que sea, ya no es suficiente para generar confianza. El paciente sabe que hoy una fotografía puede retocarse o incluso crearse desde cero en cuestión de minutos«, explica Nils Dávila.

    Ahora basta con abrir Instagram o TikTok para encontrarse con decenas de transformaciones sorprendentes y resultados aparentemente perfectos. Al mismo tiempo, la posibilidad de modificar o generar imágenes hace que el paciente tenga cada vez más motivos para preguntarse qué hay realmente detrás de un resultado.

    Hasta qué punto es complicado distinguir lo real de lo que no lo es

    Un estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences mostró hasta qué punto puede resultar complicado distinguir lo real de lo generado mediante inteligencia artificial. Los participantes tuvieron dificultades para diferenciar rostros reales de rostros creados mediante IA y, en una de las pruebas, llegaron incluso a considerar más confiables los rostros sintéticos.

    Advertencia, desplázate para continuar leyendo

    Para Dávila, esto no significa que los médicos deban dejar de publicar antes y después. Al contrario, sigue siendo una forma efectiva de mostrar resultados. Lo que cambia es la necesidad de acompañar esas imágenes con información que permita al paciente conocer el criterio y las decisiones que hay detrás de cada caso.

    No basta con mostrar el resultado

    La mayoría de los antes y después que encontramos en redes sociales siguen un formato similar: una imagen previa al tratamiento, otra posterior y una breve descripción del procedimiento realizado. El paciente puede ver el cambio, pero conoce poco sobre el proceso que llevó hasta ese resultado.

    «Si todos pueden mostrar resultados espectaculares, el resultado por sí solo deja de explicar por qué un paciente debería elegirte a ti. Ahí es donde empieza a tener mucho más valor mostrar el criterio del médico», señala Dávila.

    Ese criterio puede aparecer en aspectos que normalmente quedan fuera de la publicación: qué observó el profesional al evaluar el caso, qué alternativas consideró, por qué eligió una técnica determinada, qué límites decidió respetar o qué aspectos prefirió no modificar.

    Un cirujano plástico, por ejemplo, puede mostrar el resultado de una rinoplastia y explicar por qué optó por una modificación conservadora en lugar de perseguir una nariz completamente diferente. Un médico estético puede contar por qué descartó un tratamiento que el paciente inicialmente había solicitado o por qué consideró que otra alternativa era más adecuada.

    «Cuando explicas las decisiones que hay detrás de un caso, el paciente empieza a entender cómo piensas como médico. Y eso dice mucho más sobre ti que una fotografía por sí sola«, explica Dávila.

    La experiencia como elemento de diferenciación

    La inteligencia artificial hará que producir imágenes, vídeos y contenidos visualmente perfectos sea cada vez más sencillo. Como consecuencia, esa perfección visual puede perder progresivamente parte de su capacidad para diferenciar a un profesional de otro.

    El criterio médico funciona de otra manera. Se construye a partir de la formación, la experiencia y la exposición a cientos de casos diferentes, y se manifiesta especialmente en las decisiones que toma el profesional cuando existen varias alternativas posibles.

    Desde el punto de vista del marketing médico, esto supone también un cambio en la forma de comunicar. La oportunidad ya no consiste únicamente en demostrar que se obtienen buenos resultados, sino en permitir que el paciente entienda por qué el profesional toma determinadas decisiones y cómo abordaría un caso como el suyo.

    «La IA va a hacer que producir contenido perfecto sea cada vez más fácil. Por eso creo que el marketing médico tendrá que apoyarse menos en parecer perfecto y más en demostrar criterio. Una imagen puede copiarse o fabricarse; una forma de pensar construida durante años de experiencia es mucho más difícil de replicar», afirma Dávila.

    Los antes y después no van a desaparecer y probablemente continuarán siendo una pieza importante de la comunicación de muchas clínicas. La fotografía seguirá mostrando el resultado, pero explicar las decisiones que hay detrás permitirá al paciente conocer al profesional que lo ha conseguido.



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