Un nuevo artículo publicado en The Lancet Regional Health – Americas reúne a investigadores de Colombia, Argentina, Corea del Sur y Estados Unidos para explorar una pregunta cada vez más relevante para los sistemas de salud: ¿cómo cambia la producción de evidencia cuando aparecen nuevas capacidades de análisis basadas en inteligencia artificial? El trabajo, titulado When evidence meets artificial intelligence, fue desarrollado por Gustavo Adolfo Cruz-Suarez, Daniela Hincapié-Ayala, Felipe Ocampo Osorio, María Camila Gómez-Ayala, Sergio Alzate-Ricaurte, Fredy Ariza, Sohyeon Jeon y Leo Anthony Celi y nuestro investigador Santiago Esteban (CIIPS–IECS).

El artículo propone una idea central: la inteligencia artificial no reemplaza la medicina basada en evidencia, sino que extiende sus capacidades. La integración de datos multimodales, el uso de evidencia del mundo real, los ensayos clínicos emulados y los modelos de simulación permiten ampliar el alcance del análisis y explorar nuevas formas de responder preguntas clínicas y sanitarias. Estas herramientas abren oportunidades para acercar la investigación a escenarios más reales y heterogéneos y para producir evidencia más adaptable a distintos contextos.

Pero el trabajo también plantea un límite importante: una mayor capacidad predictiva no garantiza por sí sola mejores decisiones ni mejor evidencia.

Los autores sostienen que el valor de estas herramientas sigue dependiendo de principios clásicos de la epidemiología y la investigación clínica: calidad y representatividad de los datos, diseño metodológico, validación rigurosa, transparencia y capacidad de implementación. Incluso modelos sofisticados pueden reproducir sesgos o ampliar desigualdades si operan sobre sistemas de información fragmentados o sobre poblaciones insuficientemente representadas.

Para América Latina, esta discusión adquiere una relevancia particular. En una región atravesada por capacidades digitales desiguales y sistemas de salud fragmentados, el desafío ya no es solamente incorporar nuevas tecnologías sino fortalecer las condiciones institucionales que permitan que esa innovación produzca conocimiento más útil, más confiable y más justo. El artículo concluye que el futuro de la evidencia en salud dependerá menos de reemplazar el juicio humano por algoritmos que de construir una mejor articulación entre capacidad computacional, razonamiento epidemiológico y gobernanza pública.

El artículo completo está disponible en https://doi.org/10.1016/j.lana.2026.101472