La IA no decide como los humanos ante un trasplante: qué factores prioriza al elegir paciente

La decisión de un trasplante es un proceso complejo dentro de la comunidad sanitaria en el que se pueden generar diversos dilemas.

Es precisamente esta disyuntiva la que ha llevado a un equipo de investigadores a preguntarse qué haría la inteligencia artificial si tuviera que elegir entre dos pacientes y un solo riñón disponible .

La IA se ha colado de lleno en el sistema médico en los últimos años , ¿pero hasta qué punto puede acercarse a la decisión humana? Este nuevo estudio ha enfrentado a varios modelos de lenguaje revelando sendas diferencias.

Científicos de Penn State University y otras instituciones presentaron en FAccT 2026 esta investigación, donde plantearon a diferentes modelos de IA situaciones hipotéticas en las que había que escoger entre dos pacientes.

Los perfiles incluían características como la edad, el estado de salud, las responsabilidades familiares o el consumo de alcohol.

Los resultados compararon finalmente las respuestas de la IA con la respuesta del personal médico ante los mismos escenarios. ¿Qué prioriza la IA en un dilema sobre un trasplante? El caso presentado fue el de dos pacientes para un único riñón disponible para trasplante.

Los investigadores pudieron desvelar una diferencia clara en cuanto a los criterios utilizados por la IA.

Los modelos de inteligencia artificial se concentraron sobre todo en factores como los hábitos de consumo de alcohol , mientras que el profesional médico tendía a darle más importancia a la edad .

El objetivo del estudio era precisamente este, analizar aquellos factores clave en la decisión de un trasplante, pero ver qué prioriza cada parte.

En definitiva, cómo cambian las decisiones cuando una máquina tiene que enfrentarse a un dilema que no puede resolverse únicamente con una fórmula.

Por ejemplo, los científicos también pudieron encontrar diferencias en el plano de la incertidumbre.

La IA afrontaba las dudas con mayor definición que, sin embargo, cuando los médicos se enfrentaban al mismo escenario y los dos pacientes parecían una opción claramente preferible.

"Cuando asignamos algo escaso, ya sea un riñón, un trabajo o el acceso a algún otro recurso, no siempre hay una única respuesta objetivamente correcta ", dijo John Dickerson, director ejecutivo de Mozilla.ai , quien colaboró en el estudio.

"Los humanos reconocen esa ambigüedad y la codifican mediante el debate abierto en el proceso de asignación.