Durante años, la inteligencia artificial pareció una promesa lejana para la medicina clínica — algo reservado a laboratorios de investigación o a las grandes corporaciones tecnológicas. Hoy, esa distancia se acortó de manera significativa. Y la otorrinolaringología no es la excepción.
A propósito del Ateneo Científico ORL CEMIC 2026, donde Santiago Bilinkis presentó un abordaje riguroso sobre IA y su aplicación en medicina, vale detenerse en lo que esta tecnología ya está haciendo — y en lo que todavía no puede hacer — dentro de nuestra especialidad.
¿Qué es la IA en medicina y por qué importa en Otorrinolaringología?
La inteligencia artificial, en su forma más aplicada a la clínica, consiste en sistemas capaces de analizar grandes volúmenes de datos — imágenes, registros, señales — para identificar patrones que orientan el diagnóstico o la toma de decisiones.
En otorrinolaringología, esto tiene implicaciones concretas en tres grandes áreas:
1. Diagnóstico por imagen y endoscopía
Los algoritmos de visión computacional ya son capaces de analizar imágenes endoscópicas laríngeas y faríngeas con una precisión comparable — y en algunos estudios, superior — a la de médicos con menos experiencia. Esto no reemplaza al especialista: lo asiste, especialmente en contextos de alta demanda o en regiones con recursos limitados.
2. Audiología y evaluación de la función auditiva
En el campo de la hipoacusia, la IA está siendo utilizada para optimizar la programación de audífonos y dispositivos de implante coclear, analizar audiogramas con mayor velocidad y consistencia, y detectar patrones sugestivos de pérdida auditiva progresiva antes de que el paciente lo perciba.
3. Análisis de voz y patología laríngea
Sistemas de análisis acústico basados en aprendizaje automático permiten detectar alteraciones en la voz que pueden orientar hacia disfonías funcionales, parálisis cordales o lesiones laríngeas. Algunas aplicaciones ya funcionan directamente desde dispositivos móviles.
Lo que la IA no puede (todavía) hacer
El entusiasmo legítimo por estas herramientas no debe confundirse con la idea de que el criterio clínico es prescindible. La IA trabaja sobre datos que alguien tiene que recolectar, interpretar y validar. No tiene historia clínica completa. No escucha al paciente. No percibe la ansiedad de una familia frente a un diagnóstico complejo.
En otorrinolaringología — una especialidad que combina cirugía delicada, diagnóstico funcional y manejo de patologías crónicas — la relación médico-paciente sigue siendo el eje del acto médico. La IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto.
El desafío para los médicos de hoy: formarse para integrar, no para competir
Una de las reflexiones más valiosas que se desprenden de espacios como el Ateneo ORLCEMIC es que la pregunta ya no es si la IA va a impactar la medicina, sino cómo los profesionales de la salud vamos a integrarla con criterio.
Eso requiere formación. No en programación, sino en comprensión: saber qué puede y qué no puede un modelo de IA, cuándo confiar en su output y cuándo cuestionarlo, y cómo explicarle a un paciente que un algoritmo participó en su diagnóstico.
En la práctica docente y clínica, esta dimensión ya forma parte de las conversaciones con los estudiantes de medicina. La próxima generación de otorrinolaringólogos tendrá que ser médica y, a la vez, medianamente alfabetizada en tecnología. No como técnicos, sino como profesionales capaces de usar bien las herramientas que tienen disponibles.
Conclusión
La inteligencia artificial llegó a la otorrinolaringología. No como reemplazo del especialista, sino como un recurso que, bien utilizado, puede mejorar la precisión diagnóstica, reducir tiempos y ampliar el acceso a atención de calidad.
Mantenerse actualizado en este campo — participando de ateneos, revisando la literatura y reflexionando críticamente sobre las herramientas disponibles — es parte de lo que define a un médico comprometido con su práctica.
Dr. Pablo Garay
Médico especialista en Otorrinolaringología · Docente universitario · Clínica Pueyrredón, Mar del Plata