Introducción
La incorporación de sistemas de inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica cotidiana avanza a gran velocidad, especialmente en áreas como la documentación médica automatizada. Entre estas herramientas, los llamados ambient AI scribes —sistemas que transcriben y estructuran automáticamente las notas clínicas a partir de la conversación médico-paciente— se están adoptando de forma acelerada en atención primaria y otros entornos asistenciales.
Sin embargo, más allá de su impacto en la eficiencia y la carga administrativa del profesional, existe una pregunta clave aún poco explorada: ¿cómo influyen estos sistemas en la identificación y el manejo clínico de los síntomas psiquiátricos? Un estudio reciente publicado en JAMA Psychiatry aporta datos relevantes para responder a esta cuestión, con implicaciones directas para la práctica clínica y la integración responsable de la IA en salud mental.
El estudio: diseño y contexto clínico
El trabajo, liderado por investigadores del Massachusetts General Hospital y la Harvard Medical School, analizó más de 20.000 visitas anuales de atención primaria realizadas entre 2023 y 2025 en dos grandes sistemas sanitarios estadounidenses. Se compararon cuatro tipos de notas clínicas:
- Visitas con escriba ambiental basado en IA
- Visitas con escriba humano
- Visitas contemporáneas sin escriba
- Visitas previas a la implantación de escribas (control histórico)
Los grupos se emparejaron por variables sociodemográficas y antecedentes de depresión, lo que permitió comparaciones robustas desde el punto de vista metodológico.
Más documentación de síntomas psiquiátricos
Uno de los hallazgos más consistentes es que las notas generadas con escribas de IA contenían mayor documentación de síntomas neuropsiquiátricos. Para estimar dimensiones clínicas según los Research Domain Criteria (RDoC), los autores aplicaron un modelo de lenguaje (GPT-4o) a los textos de las notas.
En los seis dominios RDoC evaluados —valencia negativa, valencia positiva, cognición, procesos sociales, activación/regulación y sistemas sensorimotores—, las puntuaciones fueron significativamente mayores en notas con escriba de IA frente a notas con escriba humano y frente a notas sin escriba.
Dato clave: según el artículo, en la comparación entre grupos, el uso de escriba con IA se asoció a notas más largas y a puntuaciones más altas en todos los dominios RDoC (ver resultados y figura en el PDF).
Más texto no implica más intervención clínica
El resultado más relevante desde el punto de vista asistencial es que este incremento en documentación no se tradujo en mayor abordaje terapéutico de síntomas psiquiátricos. En comparación con visitas contemporáneas sin escriba, las visitas con escriba de IA presentaron una menor probabilidad de intervención (diagnóstico nuevo, prescripción de antidepresivos o derivación a salud mental).
En el análisis multivariante, el uso de escriba con IA se asoció a una reducción significativa de la probabilidad de intervención psiquiátrica: aOR 0,83 (IC 95%: 0,72–0,95). Este efecto no se observó en las visitas con escriba humano.
¿Por qué puede ocurrir esto?
Los autores plantean hipótesis relevantes para la práctica clínica. Una posibilidad es que la automatización de la documentación genere una ilusión de exhaustividad, en la que los síntomas quedan bien descritos pero no activan una respuesta clínica proporcional.
Otra explicación es un posible efecto de desplazamiento de la atención: delegar la documentación podría reducir involuntariamente la implicación activa del profesional en la toma de decisiones, un fenómeno comparable a la pérdida de habilidades en entornos automatizados (como la aviación), mencionada en la discusión del artículo.
También es posible que los escribas de IA registren síntomas de baja intensidad o relevancia clínica, aumentando la “señal” sin incrementar la necesidad de intervención.
Implicaciones para la atención primaria y la salud mental
Estos hallazgos son especialmente relevantes porque la atención primaria es uno de los principales puntos de detección y manejo inicial de trastornos mentales comunes. El estudio sugiere que mejorar la documentación no garantiza una mejora en la atención clínica, y que la introducción de IA debería ir acompañada de:
- Protocolos claros de respuesta clínica ante síntomas detectados
- Herramientas de apoyo a la decisión, no solo de registro
- Formación específica para profesionales sobre uso y límites de estas tecnologías
De lo contrario, existe el riesgo de generar registros más detallados pero clínicamente inertes.
Limitaciones y necesidad de más investigación
Los autores señalan limitaciones importantes: se trata de un estudio retrospectivo observacional, realizado en una región concreta y con posibles factores de confusión no medidos (por ejemplo, diferencias entre profesionales o poblaciones). Aun así, el tamaño muestral y la consistencia del patrón observado hacen que sus conclusiones sean clínicamente relevantes.
Se necesitan estudios prospectivos para evaluar no solo cambios en documentación, sino resultados clínicos y calidad asistencial en salud mental.
Conclusiones
La adopción de escribas clínicos con inteligencia artificial está transformando rápidamente la práctica médica. Este estudio demuestra que más información no siempre significa mejor atención, y que la integración de IA en salud mental requiere un enfoque crítico y clínicamente informado.
La clave no está en documentar más, sino en responder mejor a lo que se documenta. En salud mental, donde la toma de decisiones clínicas es especialmente compleja, la IA debe funcionar como herramienta de apoyo al profesional, no como sustituto silencioso de su responsabilidad clínica.
Marc Moreno Blanco y equipo editorial psiquiatria.com
Fuente principal
Castro VM, McCoy TH, Verhaak P, et al. Psychiatric Documentation and Management in Primary Care With Artificial Intelligence Scribe Use. JAMA Psychiatry. Publicado online el 21 de enero de 2026. doi:10.1001/jamapsychiatry.2025.4303. Texto completo (JAMA Network).
Este artículo es Open Access y se distribuye bajo licencia
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