Inteligencia artificial y ética en publicaciones científicas

El Dr. Ángel Hernández Merino, editor durante muchos años de la Revista de Pediatría de Atención Primaria un interesante artículo de actualización en relación con un tema de tanto interés como el de la inteligencia artificial (IA) y la ética de las publicaciones científicas. Cabe escudriñar los buenos mensajes de este artículo 

1. Marco normativo y transformación de la edición médica por la IA 

El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA) y de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) está transformando de manera radical el ecosistema de la publicación científica. Esta evolución tecnológica posee una importancia estratégica innegable para la optimización de procesos en biomedicina; sin embargo, introduce incertidumbres críticas que exigen la implantación imperiosa de marcos éticos estrictos que garanticen la preservación de la integridad de la literatura médica y la confianza pública en la ciencia. 

La integración de la IA en la redacción y edición científica presenta una complejidad analítica que debe abordarse bajo tres vectores de riesgo fundamentales: 

- Riesgo de veracidad: la capacidad de los modelos generativos para elaborar textos formalmente plausibles conlleva el peligro latente de introducir información errónea, inexacta o carente de fundamentación empírica real. 

- Propensión al sesgo: al nutrirse de grandes volúmenes de datos preexistentes, las herramientas de IA corren el riesgo sistemático de perpetuar y amplificar sesgos implícitos en la literatura previa. 

- Vulneración de la confidencialidad: la introducción no regulada de datos no publicados en plataformas automatizadas expone la propiedad intelectual y los datos sensibles a brechas de privacidad inadmisibles. 

Ante este escenario, organismos y comités de referencia internacional como el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE), junto con las principales publicaciones médicas del mundo, han establecido la obligación de fijar políticas explícitas y normativas claras que regulen el uso de la IA en la comunicación científica. 

2. Estatus de autoría y requisitos de transparencia para autores 

La atribución de autoría constituye el pilar central sobre el que se asienta la responsabilidad jurídica y ética en la investigación biomédica. Un autor no solo recibe el crédito académico por un hallazgo, sino que asume públicamente la responsabilidad de responder por la integridad, validez y veracidad de la totalidad del trabajo. La irrupción de la IA generativa desafía esta noción tradicional al ser capaz de estructurar contenidos complejos, lo que exige reafirmar los principios éticos fundamentales. 

- Estatus de autoría de la IA. Ningún sistema de IA, modelo de lenguaje o plataforma automatizada puede ser considerado autor o coautor de una publicación científica. Esta exclusión categórica se fundamenta en su incapacidad jurídica y ética para asumir responsabilidades legales, garantizar la autenticidad del contenido o firmar las declaraciones obligatorias sobre conflictos de interés y derechos de propiedad intelectual que la comunidad médica exige a los investigadores humanos. 

- Mandato de transparencia. Los autores que empleen herramientas de IA en cualquier fase del desarrollo de su investigación o en la preparación del manuscrito están estrictamente obligados a declarar su uso de forma explícita y transparente. Esta declaración debe detallar los siguientes aspectos: 1) Herramienta o plataforma utilizada: identificación precisa del software o modelo de inteligencia artificial empleado, incluyendo el desarrollador; 2) Versión específica: registro exacto de la versión utilizada para asegurar la trazabilidad y la reproducibilidad técnica; 3) Propósito concreto: explicación detallada de la finalidad específica con la que se aplicó la herramienta en el estudio o en la elaboración del texto. 

3. Delimitación operativa: usos permitidos vs. sos prohibidos de la IA 

Para salvaguardar la integridad de la literatura médica, es fundamental establecer una clara distinción entre el soporte técnico o lingüístico legítimo y aquellas prácticas fraudulentas que vulneran de forma directa los principios éticos del método científico. El uso de la tecnología debe limitarse a mejorar la claridad de la comunicación sin suplantar el juicio reflexivo ni la autoría intelectual humana. 

- Asistencia lingüística y corrección gramatical. Permitido. Aceptado para mejorar la fluidez y la precisión gramatical de la redacción, siempre que se realice bajo la supervisión humana continua y estricta de los autores. 

- Simulación de datos. Prohibido. Constituye una falta grave contra la integridad científica por manipulación y alteración intencionada de la evidencia empírica. 

- Invención de pacientes o casos clínicos. Prohibido. Práctica inaceptable de fabricación de información médica y generación de evidencia clínica falaz. 

- Redacción automatizada de la sección de Discusión. Prohibido. Suplanta el juicio analítico, la interpretación crítica de los resultados y el pensamiento reflexivo que corresponden en exclusiva a los investigadores. 

- Generación de plagio o fabricación de información. Prohibido. Atenta directamente contra los principios de originalidad, veracidad y autenticidad en los que se fundamenta el conocimiento científico. 

4. Preservación de la confidencialidad en la revisión por pares y gestión editorial 

El proceso de revisión por pares (peer review) y la gestión editorial descansan sobre la confianza mutua y la custodia rigurosa del material sometido a evaluación. Editores y revisores asumen la responsabilidad ética e irrenunciable de proteger la confidencialidad, los derechos de autor y los datos no publicados de los manuscritos que se les confían. Por tanto, queda estrictamente prohibido cargar manuscritos, resúmenes o datos no publicados en plataformas de IA públicas o herramientas no controladas, a fin de evitar la vulneración de los derechos de propiedad intelectual y la divulgación no autorizada de información confidencial a terceros. 

La utilización de herramientas de IA durante la evaluación editorial o el proceso de arbitraje solo será admisible de forma excepcional si se cumplen simultáneamente dos condiciones indispensables: autorización explícita otorgada por los autores del manuscrito y garantía absoluta de un entorno tecnológico controlado que asegure la confidencialidad e inviolabilidad de los datos. 

El estricto cumplimiento de estas salvaguardas durante el arbitraje editorial conduce a una reflexión sobre el rol de la tecnología frente al criterio profesional en la toma de decisiones finales. 

5. La responsabilidad humana ineludible y el futuro de la integridad científica 

Frente al avance del texto generado por IA, se han desarrollado herramientas de detección automática destinadas a identificar contenidos sintetizados por algoritmos. Sin embargo, debido a la rápida evolución tecnológica de estos modelos, los detectores automáticos son insuficientes por sí solos y presentan limitaciones técnicas estructurales. Por ello, la supervisión humana continua resulta insustituible para prevenir el sesgo, el plagio o la fabricación de datos en la literatura médica. 

Como se desprende de las directrices adoptadas por los principales comités y revistas médicas internacionales, la IA debe ser considerada únicamente como un instrumento auxiliar. La responsabilidad ética final, intransferible y última de velar por la validez, veracidad e integridad del conocimiento científico recae exclusivamente en los actores humanos del sistema: 

- Autores: asumen la responsabilidad ética y legal directa sobre la veracidad, originalidad, rigor metodológico e integridad de la totalidad de los datos y conclusiones presentadas en sus trabajos. 

- Revisores: aportan un juicio crítico independiente y fundamentado, custodiando el secreto profesional de la información no publicada sin delegar la evaluación en sistemas automatizados que pongan en riesgo la confidencialidad. 

- Editores: velan con máxima autoridad por la aplicación rigurosa de las políticas éticas y normativas de la publicación, garantizando que solo el conocimiento debidamente verificado y transparente sea incorporado al registro científico oficial.

Todo un camino por recorrer...

Cine y Pediatría (877) “Life Feels Good” y “Triumph”, dos historias de superación desde la parálisis cerebral infantil

 

La parálisis cerebral infantil (PCI) es un grupo de trastornos del movimiento y la postura causados por una lesión o alteración del cerebro en desarrollo, habitualmente antes del nacimiento, durante el parto o en los primeros años de vida. No es progresiva, pero sus efectos sobre la movilidad, el tono muscular, la coordinación, la alimentación, el habla y la participación social pueden ser muy diversos. Por todo ello, la PCI es una de las discapacidades del desarrollo más relevantes por su impacto médico, educativo, familiar y social; sin embargo, en el cine aparece con escasa frecuencia y, cuando lo hace, suele quedar reducida a estereotipos o a un recurso dramático. No es que esté totalmente ausente del cine, sino que su representación es desigual, poco protagonista y frecuentemente mediada por la mirada de personas sin discapacidad. 

En Cine y Pediatría hemos realizado un esfuerzo en estos años por recopilar largometrajes relevantes al respecto y con el enfoque de diferentes filmografías. Recordemos las películas que ya hemos analizado: desde Estados Unidos, A Elvis, con amor (Gus Trikonis, 1980), desde Irlanda, Mi pie izquierdo (Jim Sheridam, 1989), desde Italia, Las llaves de casa (Gianni Amelio, 2004), desde Gran Bretaña, Bailo por dentro (Damien O'Donnell, 2004), desde España, La consagración de la primavera (Fernando Franco, 2022), desde México, Los dos hemisferios de Lucca (Mariana Chenillo, 2024), desde China, Big World (Yang Lina, 2024). Y a esta representación hoy se suman dos películas más: desde Polonia, Life Feels Good (Maciej Pieprzyca, 2013) y desde Estados Unidos, Triumph (Brett Leonard, 2021), dos historias de superación más desde la PCI, ambas inspiradas en historias reales, aunque con diferente enfoque. 

- Life Feels Good (Maciej Pieprzyca, 2013) está inspirada en la vida real de Przemek Chrzanowski, un joven polaco con PCI que durante años fue considerado incapaz de comprender o comunicarse. La película cambia algunos nombres y circunstancias, pero conserva el núcleo biográfico: el descubrimiento de que el obstáculo principal no era la mente de Przemek, sino la falta de un medio para que pudiera expresarse; y su fuerza no reside en la lástima, sino en demostrar que la discapacidad motora y del habla no equivale a ausencia de inteligencia, deseo o dignidad. 

En la película el protagonista es Mateusz Rosiński (interpretado por Kamil Tkacz de niño y por Dawid Ogrodnik de adulto), quien nace en la Polonia de los años ochenta con una PCI grave. Desde niño no puede caminar, controlar bien sus movimientos ni articular palabras; los médicos lo diagnostican como una persona con discapacidad intelectual y sin capacidad de comunicación: “Su cerebro no funciona. Es un vegetal”, le dijeron a sus padres. La película adopta una estructura retrospectiva: Mateusz adulto está internado en un centro y debe ser evaluado por una comisión médica que decidirá sobre su futuro. Mientras tanto, su voz en off revela al espectador lo que su familia, los profesionales y la institución no han podido ver: un hombre inteligente, irónico, sensible, con deseos, memoria y una intensa necesidad de ser reconocido. 

En su infancia, Mateusz vive protegido por una familia que lo quiere, aunque también lo trata a veces con una sobreprotección que le impide ejercer autonomía. Su padre es especialmente importante porque se relaciona con él con humor y cercanía; su madre lo cuida con devoción, pero acaba asumiendo que su hijo no puede comprender ni decidir. Tras la muerte del padre y el agotamiento de la madre, Mateusz es ingresado en una institución para personas con discapacidad intelectual. Allí su situación empeora: es tratado como un cuerpo que debe ser alimentado, aseado y contenido, no como una persona con voluntad propia. El punto de inflexión llega con una logopeda que le enseña un sistema alternativo de comunicación basado en el lenguaje Bliss. Mediante el movimiento de los ojos y el parpadeo, Mateusz puede señalar símbolos y formar frases. Así consigue comunicar por primera vez, reclamar su identidad y tomar decisiones sobre su propia vida. 

La interpretación de Dawid Ogrodnik es nuclear y fue premiada: construye a Mateusz mediante movimientos muy controlados, expresión facial y una presencia corporal que debe transmitir una mente lúcida sin poder hablar. Y con su personaje no regala importantes reflexiones al respecto, como que la comunicación es un derecho y una condición básica de dignidad, que las personas con PCI no son una etiqueta, sino personas con sentimientos, necesidades y deseos (y baste recordar la expresión de nuestro protagonista: “Las tetas y las estrellas son las dos mejores cosas que ha creado Dios”, que cuidar no es decidir por el otro (y lo vemos en la sobreprotección materna) y, sobre todo, el sentir el cuerpo como cárcel… y como lenguaje. 

Una película muy apreciada por sus enseñanzas: el lenguaje no debe confundirse con la inteligencia, la comunicación accesible cambia vidas (donde los sistemas alternativos y aumentativos de comunicación pueden devolver a una persona el derecho a expresarse y decidir), la dignidad exige autonomía y la discapacidad no elimina el deseo (incluido el deseo sexual). Y por ello, Life Feels Good es una de las películas más importantes del cine europeo contemporáneo sobre discapacidad. Frente a relatos que convierten a la persona con discapacidad en un símbolo de sacrificio, Pieprzyca construye un personaje complejo, rebelde y profundamente vivo. Y su frase “No soy una planta” permanece como una declaración de dignidad. 

- Triumph (Brett Leonard, 2021), también inspirado en una historia real, la de Michael D. Coffey (guionista y productor de la película), es un drama deportivo de superación, que narra el empeño de Mike, un estudiante con parálisis cerebral leve, por entrar de verdad —no como símbolo ni como favor— en el equipo de lucha de su instituto. Su valor principal no reside en la originalidad del relato, sino en su apuesta por una representación encarnada de la discapacidad: el protagonista lo interpreta RJ Mitte, actor que también tiene parálisis cerebral. La película se sitúa en la tradición del “underdog movie”: un joven con obstáculos sociales y físicos decide competir en un ámbito que otros consideran vedado para él. 

Mike es un adolescente brillante, con sentido del humor y una voluntad notable. Al llegar a su último curso de secundaria, decide que quiere formar parte del equipo escolar de lucha, no como animador ni como convidado, sino como luchador que gana su sitio en el tatami. A su alrededor encuentra un muro de expectativas limitantes: profesores que lo minusvaloran, compañeros que se burlan de él, un padre protector y un entorno que confunde “cuidar” con decidir por él. Incluso el entrenador Cutting (Terrence Howard), que reconoce su determinación, duda al principio de que pueda soportar la exigencia física y competitiva del deporte. 

El relato avanza mediante el entrenamiento, los conflictos con los compañeros, el interés romántico de Mike por Patty (Grace Victoria Cox) y la amistad con Jeff (Colton Haynes), un deportista popular que termina necesitando tanto apoyo como el que recibe de Mike. Así, la película invierte parcialmente el esquema habitual: el joven con discapacidad no es solo quien debe ser ayudado, sino también quien ayuda a otros a enfrentarse a sus propias fragilidades. 

Triumph es una película sincera, optimista, pero deliberadamente convencional y demasiado previsibles. Sin embargo, la interpretación de RJ Mitte sostiene el filme. La película acierta al mostrar que la exclusión no procede solo de la burla abierta. También procede de la compasión mal entendida: de quienes, con buenas intenciones, rebajan exigencias, apartan del riesgo y deciden de antemano qué puede o no puede hacer una persona con discapacidad. Y cabe recordar una de sus frases más representativas: “Nunca juzgues a una persona por lo que no puede hacer, porque lo que sí puede hacer podría dejarte sin aliento”. 

Y con la visión de estas dos películas con la PCI como protagonista cabe recordar un debate repetido alrededor de si los personajes deben ser interpretados por actores o personas con esa discapacidad. Lo cierto es que el valor final de un film debe ir más allá y cabe realizarlo de forma más global, donde el guion tiene gran importancia. Y es así que Life Feels Good es una película sobresaliente (aunque el personaje con PCI es interpretado por un actor) y Triumph un film más convencional (pese a que el actor tiene PCI).

 

Doce herramientas alrededor de la docencia universitaria

El entorno de la docencia universitaria demanda soluciones tecnológicas específicas debido a la carga de investigación, diseño curricular avanzado y evaluación masiva. El ecosistema de herramientas digitales para profesores universitarios se divide en las siguientes soluciones prácticas según la tarea (muchas asociadas a la inteligencia artificial): 

1. Planificación curricular, diseño de cursos y evaluación 

• Magic School AI. Una de las suites más completas. Ofrece más de 60 generadores para estructurar planes de estudio universitarios, redactar rúbricas de evaluación detalladas y adaptar materiales de clase. 

• EduAide AI. Destaca en la creación de recursos didácticos personalizados utilizando analítica predictiva, ideal para diseñar guías de estudio y planes de unidades temáticas profundas. 

• Diffit. Excelente para tomar un artículo científico complejo o un capítulo de libro y adaptar automáticamente el nivel de lectura, generando resúmenes, vocabulario clave y preguntas de comprensión alineadas. 

• SyllabusAI. Redacta la guía docente completa: competencias, resultados de aprendizaje, contenidos y plan de evaluación alineados entre sí. 

• ExamForge. Exámenes ajustados a los contenidos de la asignatura, con exportación a PDF. 

2. Gestión de literatura científica e investigación 

• Gemini Notebook. Desarrollado por Google, te permite subir tus propios documentos (proyectos de investigación, PDFs, notas) para convertirlos en un espacio de trabajo privado donde la IA solo responde basándose en tus fuentes, ideal para sintetizar marcos teóricos o bibliografía de cátedra. Una herramienta con muchas posibilidades. 

• ResearchRabbit. El "Spotify de los papers". Mapea redes de co-citaciones y autores, facilitando al docente la actualización de las lecturas obligatorias del programa académico. Se integra de forma directa con gestores bibliográficos como Zotero. 

• Perplexity AI. A diferencia de los buscadores tradicionales, funciona como un motor de respuestas conversacionales que adjunta citas académicas verificables a cada afirmación, facilitando búsquedas rápidas con rigor científico. Con menos “alucinaciones” que otros recursos. 

3. Evaluación eficiente y detección de plagio 

• Gradescope. Una herramienta indispensable para clases masivas. Permite escanear exámenes en papel o digitales y calificarlos agrupando respuestas similares mediante IA, reduciendo el tiempo de corrección a la mitad y garantizando criterios homogéneos de evaluación. 

• Turnitin. El estándar universitario para proteger la integridad académica. Más allá de su tradicional motor de coincidencias de texto, sus algoritmos actuales incluyen módulos especializados en la detección de escritura generada por Inteligencia Artificial. 

4. Creación de contenido y presentaciones 

• Gamma App / Slidesgo. Ideales para agilizar las clases magistrales. Crean esquemas interactivos, páginas web didácticas y presentaciones visuales completas a partir de un texto base o una temática en lenguaje natural. 

• Genially. Permite la creación de infografías, mapas conceptuales y contenidos interactivos que se integran perfectamente con plataformas de gestión del aprendizaje (LMS) universitarias como Moodle o Blackboard.