{"id":5605,"date":"2026-03-25T07:48:00","date_gmt":"2026-03-25T11:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/25\/lo-que-faltaba-ia-es-capaz-de-generar-radiografias-falsas-de-gran-realismo\/"},"modified":"2026-03-25T07:48:00","modified_gmt":"2026-03-25T11:48:00","slug":"lo-que-faltaba-ia-es-capaz-de-generar-radiografias-falsas-de-gran-realismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/25\/lo-que-faltaba-ia-es-capaz-de-generar-radiografias-falsas-de-gran-realismo\/","title":{"rendered":"Lo que faltaba: IA es capaz de generar radiograf\u00edas falsas de gran realismo"},"content":{"rendered":"

Seg\u00fan un estudio que ilustra el potencial de manipulaci\u00f3n por parte de usuarios malintencionados, im\u00e1genes de rayos X falsas creadas por inteligencia artificial<\/a> para imitar los resultados reales de pacientes humanos pueden enga\u00f1ar no solo a radi\u00f3logos experimentados, sino tambi\u00e9n a las propias herramientas de IA.<\/p>\n

Diecisiete radi\u00f3logos de doce hospitales en seis pa\u00edses revisaron 264 im\u00e1genes de rayos X<\/a>, la mitad de las cuales hab\u00edan sido generadas por las herramientas de IA ChatGPT\u00a0<\/a>o RoentGen.<\/p>\n

Cuando los radi\u00f3logos desconoc\u00edan el verdadero prop\u00f3sito del estudio, solo el 41 % identific\u00f3 espont\u00e1neamente las im\u00e1genes generadas por IA, seg\u00fan un informe publicado en Radiology.<\/a>Tras ser informados de que el conjunto de datos conten\u00eda im\u00e1genes sint\u00e9ticas, la precisi\u00f3n media de los radi\u00f3logos para diferenciar las radiograf\u00edas reales de las sint\u00e9ticas aument\u00f3 al 75 %.<\/p>\n

El hecho de que las radiograf\u00edas deepfake<\/em>\u00a0<\/a>sean lo suficientemente realistas como para enga\u00f1ar a los radi\u00f3logos \"crea una vulnerabilidad grave que puede dar lugar a litigios fraudulentos si, por ejemplo, una fractura simulada pudiera ser indistinguible de una real\", declar\u00f3 en un comunicado el Dr. Mickael Tordjman, l\u00edder del estudio e investigador de la Escuela de Medicina Icahn del Mount Sinai en Nueva York.<\/p>\n

\"Tambi\u00e9n existe un riesgo significativo para la ciberseguridad si los hackers acceden a la red de un hospital e inyectan im\u00e1genes sint\u00e9ticas para manipular los diagn\u00f3sticos de los pacientes o provocar un caos cl\u00ednico generalizado al socavar la fiabilidad fundamental del historial cl\u00ednico digital\", a\u00f1adi\u00f3 Tordjman.<\/p>\n

\"M\u00e9dico
M\u00e9dico revisa una radiograf\u00eda aut\u00e9ntica.Imagen: Thomas Trutschel\/photothek.de\/picture alliance<\/small><\/figcaption><\/figure>\n

La precisi\u00f3n de cuatro modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o \u2014GPT-40 (OpenAI), GPT-5 (OpenAI), Gemini\u00a0<\/a>2.5 Pro (Google) y Llama 4 Maverick (Meta Platforms)\u2014 en la detecci\u00f3n de las im\u00e1genes falsas oscil\u00f3 entre el 57 % y el 85 %.<\/p>\n

Incluso ChatGPT-4o, el modelo que cre\u00f3 los deepfakes<\/em>, no logr\u00f3 detectarlos todos, aunque identific\u00f3 m\u00e1s que otros modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, seg\u00fan informaron los investigadores.<\/p>\n

Se necesitan medidas de seguridad digitales para distinguir las im\u00e1genes reales de las falsas y prevenir manipulaciones como el uso de marcas de agua invisibles que ocultan la propiedad, se\u00f1alaron los investigadores.<\/p>\n

\"Potencialmente, solo estamos viendo la punta del iceberg\", afirm\u00f3 Tordjman sobre la posibilidad de que aparezcan tomograf\u00edas computarizadas y resonancias magn\u00e9ticas falsas. \"Es fundamental crear ahora bases de datos educativas y herramientas de detecci\u00f3n\".<\/p>\n

(el\/Reuters, Radiology)<\/p>\n

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