Bienvenidos a Bacteriófagos, un podcast de emilcar FM, capítulo 214, del 23 de diciembre de 2025.

Muy buenas, yo soy Carmela García y esto es Bacteriófagos, un podcast de curiosidades biológicas y actualidad científica para todos los públicos.

Ha llegado el último capítulo del año.

el capítulo en el que debato conmigo misma el estado de la ciencia.

Desde agosto que hice mi lista de temas de una forma un poco abstracta, tenía clarísimo que este capítulo tenía que dedicarse sí o sí a la situación de la inteligencia artificial.

Porque aunque el año pasado ya había avanzado la cosa, esto no para de crecer.

Este año diría que ha sido el año en el que se ha normalizado el uso de la inteligencia artificial.

Yo misma lo he vivido, puesto que en mi trabajo ha pasado de ser algo un poco extraoficial a ser lo normal.

Confieso que la inteligencia artificial, en varias herramientas, actúa como mi segundo cerebro.

En sí, yo en estos momentos estoy aquí gracias a la inteligencia artificial, porque sin ella no tendría tiempo.

Mi trabajo se ha multiplicado porque se espera que trabajemos mucho más rápido.

Y esto es una carrera.

Si no consigues mantenerte más o menos al día, el trabajo te va a aplastar.

¿Para qué uso en mi día a día la inteligencia artificial?

Pues para todo lo que os podáis imaginar.

Desde cosas tan básicas como traducciones hasta para eso, para que sea mi segundo cerebro.

Es como tener varias carmelas trabajando en paralelo.

Porque puede ayudarme a sintetizar un artículo científico, a localizar las ideas clave.

A buscar formas de adaptar un texto a un público diferente.

A buscar una forma gráfica de representar unos datos.

A encontrar evidencia sobre un tema.

O a comparar rápidamente 20 trabajos sobre un medicamento.

O simplemente a aprender sobre un tema.

Porque una parte importante de mi trabajo requiere que yo me empapé de un tema a una velocidad que ni os imagináis.

Pero además me sirve también como herramienta de comprobación.

¿Habré escrito los datos bien?

¿Habré citado todo correctamente?

¿He puesto bien todas las abreviaturas?

¿Me habré olvidado de referenciar alguna figura?

Todo esto que antes podía llevarme horas, ahora es prácticamente inmediato.

Este año he probado muchas herramientas y he descubierto que muchas son inútiles.

He podido ver cómo el poder de la inteligencia artificial no está en la herramienta, está en la persona que usa el modelo.

Una herramienta concreta te puede facilitar el camino al no necesitar el prompt bien elaborado, pero según se aprende a desarrollar esos prompts, poco a poco la visión va cambiando.

Yo, y esto quizás muy personal, he ido dejando las mil herramientas y centrado toda mi actividad en muy pocas, pero que he aprendido a explotar mejor.

Y pese a ello, creo que no sé nada y que me queda muchísimo camino por recorrer.

Este año también he hecho cursos que me han ayudado, pero que también se me han quedado cortos.

Esos cursos me han hecho ver que los trabajos van cambiando y que es imprescindible esa adaptación.

También he visto que cada hora dedicada a aprender, cada esfuerzo en un prompt para una tarea repetitiva, me ha permitido luego ahorrar muchas horas.

Horas como la que estoy dedicando a este capítulo, porque además he tenido un final de año especialmente difícil.

Pero la verdad es que a mí esto me ha ilusionado mucho, porque aprender cosas nuevas me ilusiona.

Pero aunque me podría pasar aquí ahora horas y horas contando cómo hago las cosas, no os voy a aburrir con esto, porque la vida de la redacción científica puede sonar un poco aburrida.

Con este que no somos ratoncillos de biblioteca, somos personas normales.

Y juro que no recuerdo la última vez que me vi rodeada de pilas de artículos científicos en papel.

Menuda pérdida de tiempo eso de imprimir.

Lo que os quería contar hoy son algunos usos que he visto normalizarse en el ámbito científico -médico y después los usos que creo que irán ganando fuerza en el futuro.

Cuidado, por si alguien ve su puesto de trabajo en la cuerda floja, pero que haya calma.

Se puede utilizar la inteligencia artificial para ver cómo reconvertirse también cuando la IA te quite el trabajo.

Hace un momento contaba que yo uso la inteligencia artificial para comparar resultados de estudios.

Esto es un uso muy importante que está más que extendido en estos momentos.

Hasta hace no demasiado tiempo, cuando se quería hacer un metaanálisis, eso era un trabajo arduo.

Se tenían que buscar en las bases de datos todos los artículos que hiciesen referencia a un tema concreto, revisarlos todos a mano, validar la selección.

Extraer de ellos a mano todos los datos que se fuesen a comparar.

Validar de nuevo.

Tener un equipo de estadísticos que diesen el formato adecuado a todos esos datos para que su programa favorito pudiese hacer las comparaciones.

Ahora, los primeros pasos se simplifican muchísimo, pues gran parte de ese trabajo que se hacía a mano se puede automatizar.

Aunque siempre se debe comprobar que lo que se extrae es cierto, porque ya sabemos que la IA de vez en cuando alucina.

Que por cierto, lo de las alucinaciones.

Mi experiencia me dice que no hay inteligencia artificial mala, lo malo es el prompt que utilizas.

Si no preguntas bien, no te da la respuesta buena.

Otro de los usos que se ha extendido mucho es el del diagnóstico, puesto que cada vez es más común ayudarse de una inteligencia artificial para interpretar las pruebas médicas, sin depender de lo que vea un ojo humano, por ejemplo en una radiografía.

Y la cosa no se queda ahí, porque un análisis de sangre puede decir muchas cosas si una inteligencia artificial analiza todos los datos recogidos en su conjunto, sin centrarse solo en ver si hay un parámetro que se está yendo del rango.

Y esto con todas las pruebas que os podáis imaginar.

De nuevo, siempre debe ser confirmado por un humano, pero es más fácil ver si te señalan donde tienes que mirar.

También he visto otro uso muy extendido que es el del análisis de grandes masas de datos, mediante la interpretación del lenguaje.

Si alguna vez habéis visto una historia clínica, sabéis que hay muchos términos que se pueden decir de muchas formas, pero que quieren decir lo mismo.

Esto se supone que lo tenemos estandarizado.

Hay diccionarios para clasificar las enfermedades, pero una cosa es que existan y otra que se usen.

Si le pedimos a un humano que nos diga qué porcentaje de los pacientes que visitaron hoy un hospital tiene la tensión alta, va a tardar un tiempo en decirnoslo.

Necesitará el número de pacientes, las historias de todos ellos, y en esas historias podrá buscar palabras clave, ver el resultado, sumar, dividir por el número de pacientes.

Una inteligencia artificial, ella solita, va a saber que la tensión alta es lo mismo que la tensión elevada.

Que si una historia pone que 145 barra 99, eso es tensión alta.

Pero también si pone 144 barra 98, o si pone hipertensión.

Pero también si pone solo hipertens, o si pone ten punto alta.

Y te va a dar la respuesta antes de que tú hayas podido ir a prepararte un café.

E insisto, esto no son cosas que se puedan llegar a hacer.

Son cosas que se han hecho en los últimos años y que ya están publicadas en revistas científicas.

Probablemente, la inteligencia artificial también tuvo su papel en la redacción de esos artículos, aunque no lo ponga en ningún sitio.

De esto ya, si queréis, hablamos en privado.

Que no estamos aquí para que yo me quede sin trabajo.

Ahora os voy a contar lo que yo creo que va a pasar en el futuro.

Creo que en los próximos años se va a normalizar el análisis de historias clínicas, porque además hay un plan para facilitar el acceso a estos datos, correctamente anonimizados para su análisis.

También creo que se va a normalizar el uso de los pacientes artificiales, es decir, la creación de personas que no existen, pero que son como los pacientes ideales.

son pacientes cuyas enfermedades evolucionan de forma natural en los que se puede estudiar el posible efecto de un tratamiento o pacientes que sirvan de grupo control.

Se podrán crear gemelos virtuales en los que la enfermedad siga avanzando y se pueda comparar tu avance con tratamiento y el de tu gemelo sin tratar.

Se podrá reducir el uso de animales en investigación y acelerar el desarrollo de medicamentos.

porque cada vez se avanzará más en la síntesis virtual y también en las pruebas artificiales.

Pero lo que quizá asusta más es que creo que la inteligencia artificial va a diagnosticar de verdad.

La realidad es que en estos momentos ya hay modelos que son capaces de diagnosticar de forma más precisa que algunos médicos con poca experiencia.

Hace poco veíamos cómo una inteligencia artificial superaba a los residentes americanos en sus pruebas de exámenes.

Y esto no es una simple interpretación de una radiografía o de un análisis de sangre, estamos hablando del diagnóstico completo.

En España, una situación así sería el equivalente a que una inteligencia artificial sacase mejor nota en el MIR que un humano.

Pero es que además, la inteligencia artificial no se cansa.

No necesita dormir.

Y sí, muchas veces lo hace mejor, porque no tiene los mismos sesgos que tiene un humano.

Pero ojo, tiene sesgos.

No voy a decir que no.

Y se equivoca, porque va a usar la información que ha aprendido.

Y si aprende información que está sesgada, va a repetir esos sesgos.

Pero no va a ver solo el punto gordo, que es lo que a veces hacemos los humanos.

Os pongo un ejemplo de esto.

con una mamografía, ya que es un tema que ha estado muy caliente este otoño en España.

Ahora una inteligencia artificial puede que ya nos esté señalando cosas, y un humano interprete, pero está interpretando lo señalado.

Es posible que en un futuro no muy lejano, la inteligencia artificial directamente te diga que esa mamografía muestra un tumor de un tamaño razonable, además de un tumor minúsculo, que tiene un tamaño que normalmente pasaría desapercibido, incluso aunque se hubiese señalado en una imagen.

Porque la inteligencia artificial no piensa, te va a decir lo que ve.

Además, puede tener en cuenta todo el historial de esa mujer y de su familia, y decir que esa mujer puede ser portadora de una mutación que la haga más susceptible.

Si lo llevamos un poco más allá, esa inteligencia artificial podría hasta prescribir.

Tener en cuenta todo lo que tiene el paciente, su evolución, y valorar si hay que extender una receta para un tratamiento o no.

Y es que además, las inteligencias artificiales podrían actuar casi como robots, sustituyendo a humanos que hacen experimentos en laboratorios.

Y pueden también sustituir los experimentos reales por experimentos virtuales.

Pero es que aquí, lo que estábamos hablando, es de sustituir a médicos.

Dado este contexto, entiendo que todo lo que he dicho genera cierto miedo, pero yo sigo teniendo ilusión.

No creo que la inteligencia artificial nos vaya a quitar el trabajo, pero sí que nos tendremos que reconvertir, como hemos hecho ya tantas veces a lo largo de nuestra historia.

Aprenderemos a adaptarnos y pasaremos a ser supervisores de una serie de cerebritos artificiales que trabajarán para nosotros, como ya hacen muchas máquinas.

Preveo también un futuro en el que poco a poco aparecerán muchos que dirán que todo esto que he dicho no podemos dejarlo en manos de las máquinas, porque perderemos el control.

Pero no hemos perdido el control hasta ahora, y la tecnología no es mala por naturaleza, es mala si hacemos un uso incorrecto de ella.

Por eso, el que perderá el trabajo será el que se niegue a asumir la nueva realidad, el que no pueda adaptarse.

o el que haga un trabajo peor.

Ojalá esto nos traiga también robots que hagan esos trabajos que nadie quiere hacer y dejemos de explotar a otras personas para que los hagan.

Y ojalá esto no implique más pobreza, puesto que la tecnología genera riqueza, pero esa riqueza tiene que ser distribuida.

Voy a acabar confesando una cosa.

Este capítulo lo he grabado un mes antes del momento en el que lo escucháis, porque no sé si lo voy a poder grabar en el momento que corresponde.

Y lo hago en un contexto en el que habría agradecido que los hospitales estuviesen llenos de médicos artificiales que pudiesen ir más rápido, pero también en un contexto en el que habría agradecido que la sanidad viviese otros tiempos.

Querría que estuviésemos en ese futuro en el que lo que ahora no es curable tuviese cura.

Y lo que no se ha podido investigar se pudiese investigar en un mundo paralelo artificial.

Por eso creo que esta nueva realidad que se nos viene encima puede ser buena.

Porque aunque no haya llegado a tiempo para algunos, quizá nos llegue a tiempo a otros.

Por eso me dan igual los miedos individuales y yo abrazo el progreso.

Pero también lo hago con miedo.

Con ese miedo a que ese progreso pueda estar disponible solo para los más privilegiados.

Por eso vamos a acabar con un deseo para el próximo año.

Vamos a aprovechar esta nueva revolución para conseguir un poquito más de igualdad en el mundo.

Que el año nuevo nos traiga un poquito menos de polarización y un poquito más de equidad.

Que el tiempo que nos deja libre la inteligencia artificial podamos utilizarlo para desarrollar nuestra empatía, que hace mucha falta en el mundo.

Que no se nos olvide que todas las personas somos personas y que todas tenemos nuestros derechos.

Que somos diferentes, pero que nos merecemos lo mismo.

No pisemos a otro para subir.

Que el año nuevo nos traiga salud a los que seguimos en este mundo.

Que no olvidemos lo que consiguieron los que nos dejan.

y que luchemos por mantener aquello que lograron para nosotros.

Feliz fin de año y feliz entrada en 2026 para todos.

Nos escuchamos en enero.

Gracias por el tiempo que habéis dedicado a escucharme.

Espero que os haya resultado entretenido y de utilidad.

Toda la información de este capítulo la encontraréis en emilcar .fm.

Mientras esperáis el próximo capítulo, espero vuestros comentarios en cualquier red social como Cgdoval y en nuestro grupo de Telegram en t .me barra bacteriófagos, en el que hablaremos de este capítulo y de otras muchas cosas más.

Y recordad, la curiosidad no mató al gato.