Quién le explica hoy su dolor al paciente, y qué cambia para quien comunica salud
Uno de cada tres adultos estadounidenses le pidió información de salud a un chatbot de IA el año pasado. Es el mismo porcentaje que se la pidió a las redes sociales, y menos de la mitad del que usó un buscador. El dato es de KFF, una fundación sin producto que vender, sobre 1.343 adultos encuestados en febrero y marzo de 2026. Para España no conozco una serie equivalente publicada; sí sé, por lo que veo cada día, que la dirección es la misma.
Escribo sobre esto porque trabajo en comunicación sanitaria y porque el problema ha cambiado de sitio. Durante veinte años la pregunta era cómo conseguir que el paciente encontrara información de calidad. Hoy la información sobra. Lo que escasea es la capacidad de distinguir, en tres segundos y desde el móvil, lo cierto de lo convincente. Y convincente, en salud, se ha vuelto muy barato.
Tres actores nuevos en la consulta
Los creadores que venden pruebas. El mejor estudio que conozco sobre influencers de salud lo publicó JAMA Network Open en febrero de 2025. Un equipo de la Universidad de Sídney analizó 982 publicaciones en Instagram y TikTok sobre cinco pruebas médicas de utilidad dudosa en personas sanas —resonancia de cuerpo entero, test genético de cincuenta cánceres, testosterona, hormona antimülleriana y microbioma— difundidas por cuentas que sumaban casi 200 millones de seguidores. El 87% mencionaba beneficios; menos del 15%, riesgos; el 6% citaba alguna evidencia; el 68% de las cuentas tenía intereses económicos en la prueba. Y el dato que explica el mecanismo: tener interés económico multiplicaba por seis la probabilidad de un tono promocional y dividía por cuatro la de mencionar riesgos. No es un problema de mala fe individual. Es un incentivo funcionando.
En España el regulador ha empezado a actuar sobre esa capa. En junio de 2026 la CNMC requirió a cinco creadores con millones de seguidores por no identificar la publicidad en sus vídeos; uno de los expedientes afectaba a productos con efectos sobre la salud. En julio sancionó a tres más, uno de ellos por promocionar antigripales sin las cautelas que exige la publicidad de medicamentos. Es poco todavía, pero ya no es nada. De por qué esa presión apunta siempre hacia arriba escribí en El regulador acaba de hacerle un favor al microinfluencer.
Los asistentes que responden con seguridad. Un chatbot no tiene intereses económicos en tu diagnóstico, pero tiene otro problema: contesta siempre, e igual de seguro cuando acierta que cuando no. KFF recoge un estudio de 2025 en el que, al colar términos médicos inventados en las preguntas, los chatbots los desarrollaron en cerca de dos tercios de los casos, con explicaciones y tratamientos para enfermedades que no existen. Otro trabajo, publicado en Annals of Internal Medicine en junio de 2025, demostró lo fácil que es provocarlo a propósito: con instrucciones ocultas para mentir, cinco de los grandes modelos produjeron desinformación sanitaria en el 88% de las respuestas, con referencias inventadas y tono científico. Y cuando se les pregunta sin trampa, en un ejercicio en el que médicos evaluaron 888 respuestas a preguntas reales de pacientes, entre el 22% y el 43% resultaron problemáticas según el modelo. Es un preprint; léase como tal.
Nada de esto significa que la IA sea inútil para el paciente. Significa que su seguridad no es una señal de fiabilidad. En psicología cognitiva esto tiene nombre desde hace tiempo: sesgo de automatización, la tendencia a fiarse más de un sistema automático que del propio juicio, que Parasuraman y Manzey revisaron en 2010. El formato de un chatbot —estructurado, completo, sin dudar— es exactamente el que dispara ese sesgo.
El público que no verifica. Aquí está el dato que más me preocupa. Según KFF, el 61% de los adultos se considera capaz de distinguir lo verdadero de lo falso en la información de salud que ve en redes sociales, y el 56% en la que le da un chatbot. Pero solo el 36% de quienes usan redes para informarse sobre salud lo consulta después con un médico la mayoría de las veces. La confianza en el propio criterio es alta; la verificación, baja. Y quien menos puede verificar es quien más barreras tiene para llegar a un profesional: uno de cada cinco usuarios de IA para salud cita el coste o la falta de médico habitual como razón para usarla.
Dónde entra la infodemia, y dónde se queda corta
La OMS llamó «infodemia» en 2020 al exceso de información, correcta o no, que dificulta encontrar fuentes fiables cuando se necesitan. Seis años después, la definición se ha quedado corta en un punto: ya no es solo que haya demasiada información, sino que producir información convincente se ha desacoplado de saber. Un creador con una cámara y un chatbot con una API generan en un minuto lo que a un servicio de comunicación sanitaria le cuesta una semana de revisión. No es que sean mejores. Es que no pagan el coste de estar seguros.
Lo que cambia para quien comunica salud desde una organización
Durante años entendimos la comunicación sanitaria responsable como un ejercicio de rigor: buenas fuentes, prudencia, claridad. Sigue siendo la base, pero ya no diferencia, porque el texto riguroso y el texto que solo suena riguroso son indistinguibles en una pantalla. Lo que diferencia hoy es la trazabilidad: que cualquiera pueda seguir el hilo de una afirmación hasta su fuente, su autor y su fecha.
En la práctica, cinco cosas:
- Autor identificable y cualificación visible. No «equipo médico»: nombre, número de colegiado, especialidad.
- Fuente enlazada para cada dato, y dicho qué intereses tiene la fuente. Lo mismo que intento hacer aquí.
- Fecha de publicación y de última revisión. En salud, un contenido sin fecha es un contenido sin valor.
- Distinción explícita entre información general y consejo individual, en el texto, no en un aviso legal al pie.
- Corrección en público cuando te equivocas, con registro de cambios.
Hay una sexta, más nueva: escribir para que el contenido sobreviva al recorte. Los asistentes de IA citan fragmentos; las redes comparten capturas. Un párrafo que solo es cierto con el contexto de arriba y las salvedades de abajo es un párrafo que circulará sin ellos. La respuesta, la condición y el límite tienen que caber en la misma frase. De por qué la respuesta se ha vuelto el sitio donde se queda la atención escribí en Zero-click: más búsquedas, menos clics.
Un cierre personal
Llevo años en comunicación sanitaria, y este es el primer momento en que la principal competencia de una organización sanitaria por la atención del paciente no son otras organizaciones sanitarias. Son perfiles y sistemas que no responden ante ningún colegio, no firman lo que dicen y no pagan el error. Me parece una asimetría injusta. También me parece irrelevante: nadie va a quitársela.
Lo que sí depende de nosotros es no competir en su terreno. No vamos a ser más rotundos que un influencer ni más rápidos que un chatbot. Podemos ser lo único que ellos no pueden: comprobables. Es la misma idea que defendía en El marketing sanitario no es marketing con bata: en salud, la confianza no se pide; se construye. Y hoy se construye con algo tan poco vistoso como un nombre, una fecha y un enlace.
Fuentes: KFF, Tracking Poll on Health Information and Trust, marzo de 2026 (1.343 adultos de EE. UU.) y junio de 2026 (fundación sin ánimo de lucro); Nickel B. et al., «Social Media Posts About Medical Tests With Potential for Overdiagnosis», JAMA Network Open, febrero de 2025; CNMC, requerimientos de 3 de junio de 2026 y resoluciones sancionadoras publicadas el 23 de julio de 2026; Modi N. et al., «Assessing the System-Instruction Vulnerabilities of Large Language Models to Malicious Conversion Into Health Disinformation Chatbots», Annals of Internal Medicine, junio de 2025; «Large language models provide unsafe answers to patient-posed medical questions», preprint, arXiv, 2025; Parasuraman R. y Manzey D. H., «Complacency and Bias in Human Use of Automation», Human Factors, 2010; OMS, declaración conjunta sobre la gestión de la infodemia, septiembre de 2020.