Madrid, 21 de mayo de 2026.  – La inteligencia artificial aplicada al peritaje médico ya no es una promesa futura: es una realidad presente que está cambiando la forma de trabajar de los peritos médicos, forenses y valoradores del daño corporal. Así lo expuso el doctor Carlos Represas durante su ponencia en el congreso Daño Corporal 5.0, celebrado en Badajoz en mayo de 2026, un encuentro de referencia sobre innovación forense, armonización indemnizatoria y nuevas tecnologías aplicadas a la valoración del daño corporal.

La IA como herramienta de apoyo, no como sustituto del perito

La ponencia abordó, desde un enfoque práctico y divulgativo, cómo las herramientas de IA generativa —ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity o NotebookLM— se están integrando en la actividad diaria de los profesionales de la pericia médica.

El mensaje central fue claro: la inteligencia artificial debe entenderse como una herramienta de apoyo orientada a mejorar la eficiencia, la organización documental y la calidad técnica de los informes periciales, nunca como un reemplazo del juicio clínico y pericial.

Usar IA frente a crear IA: el verdadero reto del perito médico

Uno de los ejes de la exposición fue la diferenciación entre «usar IA» y «crear IA». El doctor Represas insistió en que la mayoría de los peritos no necesita desarrollar algoritmos complejos ni dominar la programación para beneficiarse de estas tecnologías.
El verdadero reto consiste en:

• Aprender a utilizar correctamente aplicaciones ya existentes.
• Seleccionar la herramienta adecuada para cada tarea.
• Comprender sus limitaciones técnicas y éticas.

El uso inteligente de la IA puede representar una ventaja competitiva decisiva para los profesionales que sepan integrarla con criterio, ética y rigor científico.

Aplicaciones prácticas de la IA en medicina legal y forense

Durante la ponencia se mostraron numerosos ejemplos de uso real de la inteligencia artificial en medicina legal, forense y valoración del daño corporal:

• Anonimización de historias clínicas.
• Búsqueda bibliográfica automatizada.
• Generación de esquemas y plantillas de informes periciales.
• Organización documental de expedientes complejos.
• Análisis preliminar de casos.
• Creación de resúmenes clínicos.
• Elaboración de podcasts técnicos para revisión de expedientes.

También se mostraron ejemplos de integración de IA en reconstrucción de accidentes, análisis epidemiológico probabilístico y apoyo a la redacción de informes periciales.

Tipos de herramientas de IA: no todas sirven para lo mismo

Otro aspecto destacado fue la necesidad de distinguir entre diferentes tipos de herramientas. La ponencia analizó las fortalezas y debilidades de plataformas como ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, OpenEvidence o Perplexity, señalando que no todas sirven para lo mismo.

Algunas destacan en redacción y razonamiento, otras en búsqueda bibliográfica o análisis científico, mientras que ciertas aplicaciones especializadas ofrecen ventajas concretas en ámbitos médicos o jurídicos. El mensaje transmitido fue que el profesional debe conocer las características de cada sistema para elegir adecuadamente cuál utilizar en función del objetivo perseguido.

Riesgos y limitaciones de la inteligencia artificial en pericia médica

La presentación dedicó un apartado relevante a los riesgos y limitaciones de la inteligencia artificial. Entre ellos se citaron:

• Problemas relacionados con la privacidad de datos sanitarios.
• La posible introducción de sesgos algorítmicos.
• La calidad desigual de las fuentes utilizadas por los modelos.
• La tendencia de algunos sistemas a generar respuestas aparentemente convincentes pero incorrectas.

Por ello, se subrayó reiteradamente la importancia de la supervisión humana y de la verificación constante de la información generada por la IA. Según se remarcó durante
la exposición:

«La IA no sustituye al perito, pero el perito que use IA probablemente sustituirá al que no la use.»

Evidencia científica sobre IA en ciencias forenses

La ponencia también revisó el estado actual de la evidencia científica sobre IA en ciencias forenses. Se analizaron trabajos internacionales recientes que muestran aplicaciones prometedoras en áreas como:

• Estimación de edad.
•  Análisis de lesiones.
• Reconstrucción de hechos.
• Identificación forense.
• Predicción de resultados clínico-legales.

Sin embargo, se recordó que muchas de estas aplicaciones todavía se encuentran en fases de desarrollo o validación limitada, por lo que su incorporación debe realizarse con prudencia y siempre dentro de un marco ético y científico sólido.

¿Puede ChatGPT sustituir a los expertos forenses?

Especial interés generó el debate sobre si herramientas como ChatGPT podrían llegar a sustituir a los expertos forenses. La revisión de estudios comparativos presentada durante el congreso mostró que, aunque la IA puede alcanzar resultados llamativos en determinadas tareas, todavía presenta limitaciones importantes y discrepancias relevantes respecto a la valoración realizada por especialistas humanos.

La conclusión expuesta fue que la inteligencia artificial puede convertirse en un extraordinario apoyo técnico, pero la responsabilidad final, la interpretación clínica y la integración jurídico-pericial continúan dependiendo del profesional experto.

El papel de sociedades científicas y colegios profesionales

Finalmente, el doctor Represas defendió la necesidad de que las sociedades científicas, colegios profesionales y organizaciones médicas creen grupos de trabajo específicos dedicados a evaluar, validar y supervisar el uso de herramientas de IA en medicina legal y valoración del daño corporal.

La irrupción de estas tecnologías obliga a redefinir protocolos, reforzar la formación de los profesionales y establecer estándares de calidad y transparencia que permitan aprovechar las ventajas de la IA sin comprometer la seguridad jurídica ni los derechos de los pacientes.

Conclusión

La ponencia concluyó con una idea que resume el espíritu del encuentro: el futuro de la pericia médica no pasa por elegir entre inteligencia humana o inteligencia artificial, sino por aprender a combinar ambas de manera responsable, crítica y eficiente.