La IA recomienda casi siempre las mismas marcas de fármacos, según un estudio en Nature

Cinco modelos de inteligencia artificial, entre ellos GPT-5.4 y Claude Sonnet 4.6, tienden a recomendar los mismos fármacos ante un mismo principio activo, según un estudio publicado en Nature. El trabajo, liderado por Yunya Sato, de la Universidad de Osaka (Japón), simuló 177.120 casos clínicos con perfiles sociodemográficos distintos.

Los productos con más presencia en internet acapararon de media el 97,5% de las primeras opciones. Todos prefirieron Lipitor, de Pfizer, para la atorvastatina, y Norvasc, de Viatris, para el amlodipino. Además, hasta el 15% de las recomendaciones eran medicamentos ya retirados del mercado.

Sato sospecha que la presencia de las marcas en los datos de entrenamiento pesa mucho, aunque el estudio no establece causalidad. Propone que los reguladores evalúen la neutralidad comercial de estos asistentes antes de su uso clínico.

Los autores calculan que seguir esas recomendaciones elevaría el gasto en 55,6 millones de dólares anuales, un 1.019% más. La economista Beatriz González López-Valcárcel, de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, sostiene que esa cifra no es trasladable a España. Aquí genéricos y marcas tienen el mismo precio dentro de los grupos homogéneos.

Un asistente mejor diseñado podría ser útil en España, dice la economista, pero harían falta incentivos y controles, porque el paciente suele preferir la marca.