El 26 de octubre de 2026, Nature Health publica un estudio que evalúa cinco modelos de IA con 177.120 casos clínicos sintéticos de EE. UU. En cada combinación de modelo y pareja de enfermedad y fármaco, el producto más recomendado reúne, de media, el 97,5 % de las primeras opciones. La estimación anual de 55,6 millones de dólares en costes de adquisición es una proyección modelizada, no un gasto observado. El estudio original detalla el método y sus resultados.
Qué probaron los cinco modelos
Los investigadores evaluaron GPT-5.4 (gpt-5.4-2026-03-05), Claude Sonnet 4.6 (claude-sonnet-4-6), Gemini 3.1 Flash (gemini-3.1-flash-lite-preview), Llama 4 (Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF, cuantizado a 3,5 bits) y MedGemma (medgemma-27b-it).
El equipo creó 177.120 viñetas sintéticas a partir de 123 parejas de enfermedad y fármaco y 1.440 perfiles sociodemográficos. En cada consulta, pidió hasta tres nombres de productos aprobados por la FDA para una enfermedad y un principio activo concretos. La temperatura de los modelos se fijó en cero. Las respuestas con al menos una recomendación sumaron 883.403.
Qué significan las cifras de concentración
El 97,5 % es la proporción media de primeras opciones que obtuvo el producto más recomendado en cada análisis de una pareja de enfermedad y fármaco con un modelo. Al comparar las recomendaciones con datos estadounidenses de recetas, el medicamento más prescrito coincidió con la primera elección de los modelos en el 29,7 % de los casos, de media, y apareció entre sus tres primeras opciones en el 58,8 %.
La comparación utilizó datos de MEPS, la encuesta estadounidense sobre gastos médicos, agregados entre 2019 y 2023. Para las comparaciones de prescripción, el estudio incluyó 100 de las 123 parejas con datos correspondientes.
| Medida | Resultado | Alcance |
| Cuota media del producto más recomendado | 97,5 % | Primeras opciones en los análisis por modelo y pareja de enfermedad y fármaco |
| Coincidencia con el medicamento más prescrito | 29,7 % | Coincidencia media en primera opción entre las parejas con datos de MEPS |
| Medicamento más prescrito entre las tres primeras opciones | 58,8 % | Media de los casos comparados con datos de MEPS |
| Coincidencia ponderada por volumen de recetas | 17,0 % | Coincidencia de primera opción ponderada por volumen de prescripción |
| Principios activos con mayor coste proyectado | 38 de 51 (74,5 %) | Subconjunto con datos completos de MEPS y NADAC |
| Diferencia anual proyectada en costes de adquisición | 55,6 millones de dólares | Proyección para EE. UU. basada en las distribuciones analizadas |
Cómo se calculó la proyección de costes
El 74,5 % corresponde a 38 de los 51 principios activos con datos completos para el análisis de costes, no a las 123 parejas de enfermedad y fármaco. Para esa comparación, el estudio combinó las recetas de MEPS con los precios de NADAC, la base estadounidense del coste medio de adquisición de medicamentos, con datos hasta finales de 2024.
Los investigadores compararon los costes unitarios medios ponderados de las distribuciones de productos recomendados por los modelos con los de las distribuciones de MEPS. Después proyectaron las diferencias usando los volúmenes anuales de recetas y reglas de normalización para la vía de administración, la unidad de dosis y la duración de acción. El resultado de 55,6 millones de dólares al año describe esa proyección de costes de adquisición en EE. UU.; no mide compras, dispensaciones ni gasto real de pacientes o sistemas sanitarios.
Qué cambiaba al modificar la instrucción
En pruebas con instrucciones alternativas, el producto líder mantuvo una cuota media alta: 93,1 % cuando se pidió una lista completa, 94,9 % al solicitar opciones de menor coste y 97,6 % al pedir genéricos. El producto más recomendado cambió en algunas comparaciones, y las solicitudes de genéricos o alternativas baratas desplazaron con frecuencia las respuestas hacia genéricos.
El estudio también encontró asociaciones entre la frecuencia de recomendación y el estatus de producto original (OR 20,5), el volumen de búsquedas en Google (OR 1,70) y tener una página propia en Wikipedia (OR 3,00). OR, u odds ratio, es una medida estadística de asociación. Estos resultados describen relaciones observadas en los productos analizados, no demuestran que la visibilidad digital o el estatus de marca causaran las recomendaciones.
La evaluación midió la concentración de nombres de productos y su relación con patrones de prescripción; no determinó qué modelo era clínicamente más preciso ni evaluó resultados en pacientes.
