El “Artificial Intelligence Index Report 2025” en su Capítulo 5, Ciencia y Medicina, ofrece una perspectiva reveladora sobre cómo la inteligencia artificial cambia de manera fundamental nuestra habilidad para entender y manipular los sistemas biológicos, diagnosticar enfermedades y desarrollar nuevos tratamientos. Sin embargo, lo que vemos hoy es tan solo el comienzo de una revolución científica sin precedentes. El nuevo paradigma de la investigación biomolecular , tal vez el avance más notable identificado por el informe, es el asombroso progreso de los modelos de secuenciación de proteínas. En 2024, varios modelos de secuenciación de proteínas a escala y rendimiento, varios “ESM3” y “AlphaFold 3”, se lanzaron. Estos no son simplemente mejoras evolutivas sino radicales en nuestra capacidad para predecir y diseñar estructuras proteicas en un modo preciso a nivel atómico. Considere la magnitud de ello. Durante décadas, los científicos han luchado por determinar las estructuras proteicas por medios como la cristalografía de rayos X y RNM, procesos que llevan años de trabajo tedioso. Ahora, AlphaFold 3 no solo puede predecir estructuras de proteínas individuales, sino también sus interacciones con otras biomoléculas centrales: ADN, ARN, ligandos, anticuerpos, en minutos. Como consecuencia, acelerará el descubrimiento de fármacos, el diseño de nuevas enzimas para la industria y nuestro conocimiento fundamental de el funcionamiento de la vida.

Transformando la medicina clínica También pionero en el informe es cómo la IA simultáneamente reconfigura integralmente la práctica clínica. A destacar es que “GPT-4 solo superó a los médicos—tanto con como sin IA— en el diagnóstico de casos clínicos complejos” . Nuevamente, esto no debería interpretarse como una sustitución del médico, pero una transición en la forma en que los médicos trabajan, donde las herramientas de IA actuarán como un “copiloto clínico”, aumentando el alcance de las capacidades diagnósticas y terapéuticas. Otro significado sería los “escribas ambientales con IA”, que se introducen aquí para disminuir la carga administrativa excesiva que ha sido un factor significativo del agotamiento profesional en la medicina. Según el informe, Estos sistemas “ahorraron a los médicos aproximadamente 30 segundos por nota y redujeron el tiempo total de HCE en unos 20 minutos por día”. Aunque este ahorro de tiempo individual sea trivial, puede tener un profundo impacto acumulativo en la experiencia del médico y en la calidad de la atención al paciente. Finalmente, la revolución naciente radica en cómo la IA democratiza y acelera el descubrimiento científico. El “laboratorio virtual hecho posible por ‘científicos de IA”’ descrito en este informe es un cambio de paradigma en la investigación biomédica. Estos sistemas “generaron 92 nanoanticuerpos, con más del 90% unidos al virus [SARS-CoV-2] en estudios de validación” . En este caso, los sistemas de IA lograron ejecutar un ciclo completo de descubrimiento científico con una intervención humana mínima.

Para ilustrarlo, imagine un futuro cercano donde los laboratorios virtuales puedan realizar simultáneamente decenas de miles de experimentos en paralelo, sistemáticamente explorando el espacio de posibles hallazgos que ningún equipo normal de personas podría considerar. Esto no solo aumentaría la velocidad del descubrimiento científico de manera exponencial, sino que también reduciría los costos de entrada en la investigación, permitiendo a las instituciones explotar sistemas limitados recursos para contribuir significativamente al conocimiento científico global. Aún habría desafíos éticos y regulatorios, sin embargo. Cuando este informe habla hace referencia a un salto en la publicación de la ética de la IA médica en 2024, que es cuatro veces la cantidad de publicaciones en 2020, es porque hay preocupaciones de datos y sesgo. Según el mapa de distribución geográfico de las cohortes utilizadas para capacitar a los algoritmos de aprendizaje automático clínico, si los modelos son predominantemente de un grupo de población, podría aumentar los problemas de salud existentes, un problema que claramente es una preocupación para los líderes y gestores de la salud(para otras preocupaciones de dato y sesgo: 57). Como tal, creo que la prestación de una atención responsable con las TIC en el futuro implicará no solo avances técnicos sino también progreso en gobernanza y regulación. El informe menciona que evaluar las regulaciones en función de si la TIC es justa, útil, confiable y medible es un buen punto de partida para evaluar los modelos de IA que ya se utilizan en la atención médica.

Invitación a colaborar globalmente Los extraordinarios avances recopilados en el AI Index Report 2025, simbolizados por los dos premios Nobel ya otorgados a la investigación basada en IA, desvelan una nueva era de colaboración y ciencia global. Como comunidad científica internacional encaramos la oportunidad casi sin precedentes de utilizar estas herramientas para abordar los problemas más urgentes que enfrenta la humanidad: desde el cambio climático hasta las enfermedades neurodegenerativas, desde la resistencia antimicrobiana hasta las diferencias en el acceso a la asistencia sanitaria. Los modelos recopilados en el informe, como AlphaQubit para la computación cuántica, Aviary para tareas biológicas y FireSat para la detección de incendios, demuestran la amplitud de las aplicaciones con las que la IA progresa en diversos campos de la ciencia. La naturaleza algorítmica y digital de estas tecnologías hace posible una verdadera democratización del conocimiento científico. Se acerca un momento crítico para la ciencia y la medicina. La velocidad y escala de este progreso reta a todos a colaborar más allá de límites disciplinarios, institucionales y nacionales. La invitación es clara: unir el intelecto humano con el poder de procesamiento analítico de la IA para juntos reimaginar el futuro de la ciencia, la medicina y la humanidad. Apenas comienza el viaje.

Informe completo: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/science-and-medicine