Predictores Individuales y Profesionales del Uso de Inteligencia Artificial en Medicina: Un Análisis Multivariado en América Latina.

Abstract

Este estudio analiza los factores individuales y profesionales asociados al uso de la inteligencia artificial (IA) en la práctica médica en América Latina. Se realizó un estudio transversal y analítico mediante una encuesta estructurada aplicada a 1,041 médicos de 18 países, que incluyó variables sociodemográficas, formación académica, conocimientos estadísticos, familiaridad con la IA, actitudes, experiencia de uso y toma de decisiones en escenarios clínicos simulados. El análisis comprendió estadística descriptiva, pruebas bivariadas y regresión logística multivariada. La edad media de los participantes fue de 51.5 ± 13.5 años; el 77.5 % eran especialistas y el 50.5 % ejercía docencia universitaria. Aunque la mayoría manifestó haber oído hablar de IA, predominó un nivel básico de conocimiento (51.8 %), con una proporción reducida de formación avanzada (3.7 %). Se observó una marcada preferencia por el juicio clínico humano (86.0 %), junto con preocupaciones relacionadas con la falta de empatía (28.0 %) y la limitada personalización del cuidado (25.0 %).En el modelo multivariado final, la familiaridad con la inteligencia artificial se identificó como el predictor más fuerte del uso de IA en la práctica médica (OR = 4.59; IC 95 %: 3.10–6.81). Asimismo, la percepción de utilidad de la IA se asoció de manera significativa con una mayor probabilidad de adopción (OR = 2.49; IC 95 %: 1.07–5.81). En contraste, el escepticismo frente a la capacidad diagnóstica de la IA y el conocimiento técnico básico no mostraron asociaciones independientes significativas tras el ajuste del modelo. Una actitud favorable hacia la IA se relacionó significativamente con una mayor disposición a seguir sus recomendaciones en escenarios clínicos simulados (χ² = 75.2; p < 0.001). En conjunto, los resultados indican que la adopción de la inteligencia artificial en la práctica médica latinoamericana depende principalmente de la familiaridad práctica y del valor percibido, más que del dominio técnico avanzado. Estos hallazgos respaldan la necesidad de estrategias formativas y normativas orientadas a una integración crítica, responsable y contextualizada de la IA, preservando el papel central del juicio humano en la toma de decisiones médicas.

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