Durante años, un consejo común era que la información de salud confiable se ve limpia y profesional, y que lo falso se ve descuidado. La IA ha roto esa regla. Hoy en día, cualquier persona puede usar IA para producir en minutos grandes cantidades de contenido de salud pulido, fluido y convincente, incluyendo clínicas falsas, curas milagrosas e historias inventadas de pacientes. Parte de este contenido está dirigido a comunidades específicas, incluyendo comunidades de inmigrantes y de personas que hablan otros idiomas. La buena noticia es que usted todavía puede protegerse. Solo necesita hacerlo de una manera más inteligente.

Por qué “se ve real” ya no es suficiente

Estudios han demostrado que las herramientas de IA pueden generar contenido de salud falso y convincente de forma rápida y barata. En un estudio, los investigadores le pidieron a sistemas de IA que produjeran más de 100 publicaciones de blog con desinformación de salud, completas con referencias falsas y testimonios inventados de pacientes y médicos, dirigidas a diferentes grupos de personas (Menz et al., 2024). En otro estudio, los mensajes falsos escritos por IA fueron calificados como más convincentes que los mensajes falsos escritos por personas, y los lectores no pudieron distinguir de forma confiable cuál era cuál (Spitale et al., 2023). La lección es que lo pulido, la buena gramática y una apariencia profesional ya no indican nada sobre si un mensaje es verdadero. Eso significa que juzgar el contenido por su apariencia lo llevará a equivocarse.

Este no es un problema pequeño. Una revisión sistemática de 69 estudios encontró que las afirmaciones falsas sobre salud son comunes en las redes sociales, y en algunos estudios hasta el 87 por ciento de las publicaciones sobre un tema de salud contenían información falsa, siendo especialmente comunes las afirmaciones falsas sobre las vacunas (Suarez-Lledo & Alvarez-Galvez, 2021). La Organización Mundial de la Salud llama a esta ola de información de salud falsa y engañosa una infodemia, y advierte que puede causar confusión, empujar a las personas hacia decisiones riesgosas, y debilitar la confianza en los trabajadores de la salud (World Health Organization, n.d.). La IA hace que esta ola sea más grande y más barata de producir, así que la habilidad de verificar antes de creer importa más que nunca.

Reconozca la técnica, no la apariencia

En lugar de preguntarse “¿esto se ve real?”, pregúntese “¿qué me está haciendo este mensaje?”. El contenido falso sobre salud tiende a usar el mismo puñado de técnicas de presión, y esas son mucho más fáciles de detectar que una falsificación bien hecha. Fíjese en lo siguiente:

• Urgencia. “Actúe ahora, antes de que sea demasiado tarde.” La información de salud verdadera le da tiempo para pensar y verificar.
• Una cura secreta o milagrosa. Las autoridades de salud advierten sobre una lista corta de frases que señalan fraude: “cura milagrosa,” “ingrediente secreto,” “avance científico,” “remedio ancestral,” “solución rápida,” y “garantía de devolución del dinero sin riesgo,” junto con afirmaciones de que un solo producto trata muchas condiciones que no tienen relación entre sí (MedlinePlus, Health fraud, n.d.). El cuidado real rara vez llega en forma de un solo secreto, y un producto que dice curar todo generalmente no cura nada.
• “Los médicos no quieren que usted lo sepa.” Ponerse en contra de todos los médicos y clínicas a la vez es una táctica de persuasión, no un hecho.
• Presión para pagar. Que le insistan en pagar rápidamente, especialmente con tarjeta de regalo, transferencia bancaria, o efectivo, es una fuerte señal de alerta.
• Ninguna forma de verificarlo. Sin dirección real, sin número de licencia, sin una organización identificada que usted pueda buscar. Si no puede verificar quién está detrás del mensaje, trátelo con cautela.

Cuando vea una o más de estas señales, no necesita probar que el mensaje es falso. Solo necesita detenerse y verificar antes de creerlo o compartirlo.

El hábito que funciona: salga y verifique

El hábito más confiable se llama lectura lateral, y es lo que hacen los verificadores de datos profesionales. En lugar de quedarse en la página y estudiarla, usted sale de la página y verifica quién está detrás de la afirmación y si fuentes confiables están de acuerdo. Una investigación encontró que los verificadores de datos que leen de esta manera juzgaron las fuentes con mucha más precisión que historiadores y estudiantes universitarios que se quedaron en la página (Wineburg & McGrew, 2019), y que los adultos comunes pueden aprender este hábito rápidamente. En un curso corto en línea de aproximadamente una hora, los adultos mayores mejoraron su capacidad de distinguir historias falsas de verdaderas de un 64 por ciento de aciertos a aproximadamente un 85 por ciento (Moore & Hancock, 2022).

Para usted, salir y verificar puede ser tan sencillo como:

• Abrir una guía de LINC o un sitio oficial como MedlinePlus y ver si dice lo mismo.
• Buscar el nombre de la clínica, el producto, o la organización junto con la palabra “reseñas” o “quejas.”
• Preguntarle a una persona de confianza, como un trabajador de salud comunitario, qué sabe sobre esto.

Un ejemplo breve

“URGENTE: Una nueva clínica de bienestar para inmigrantes está regalando tratamiento gratuito para la ansiedad solo esta semana. No se necesita seguro médico ni identificación. Cientos ya se han curado. Escríbanos ahora y pague una pequeña tarifa de procesamiento de $40 con tarjeta de regalo para reservar su lugar.”

Si lo lee fijándose en la técnica, las señales de alerta saltan a la vista. Hay urgencia (“solo esta semana,” “ahora”). Hay una afirmación milagrosa (“cientos ya se han curado”). Hay presión para pagar de una forma sospechosa (una tarjeta de regalo). Y no hay forma de verificarlo: ningún nombre de clínica que se pueda buscar, ninguna dirección, ninguna licencia. No necesita probar que es falso. Las técnicas son suficientes para hacer que salga y verifique. Una búsqueda rápida del nombre de la clínica, o una pregunta a un trabajador de salud comunitario, resolvería la duda antes de enviar cualquier dinero.

Repítalo con sus propias palabras antes de compartirlo

Antes de compartir un mensaje sobre salud con familiares o amigos, póngalo en sus propias palabras y pregúntese de dónde vino y si una fuente confiable lo confirma. Repetirlo con sus propias palabras lo hace ir más despacio, lo suficiente para notar las técnicas de presión. Si no puede nombrar una fuente que haya verificado, esa es su señal para esperar. Verificar un solo mensaje antes de reenviarlo puede proteger a toda su comunidad.

Cuando hay dinero, identificación, o el nombre de una clínica de por medio

Los mensajes falsos sobre salud a menudo quieren algo de usted: dinero, sus documentos, o una inscripción rápida. Antes de entregar cualquiera de estas cosas, verifique lo siguiente:

• Una clínica real se puede buscar. Puede confirmar un centro de salud con fondos federales en findahealthcenter.hrsa.gov y tratamiento de salud mental o de uso de sustancias en findtreatment.gov. Si una “clínica” no tiene dirección, no tiene número de teléfono, y no aparece registrada en ningún lugar, trátelo como una señal de alerta.
• El cuidado real nunca pide una tarjeta de regalo. Cualquiera que le diga que pague con una tarjeta de regalo, transferencia bancaria, o criptomoneda es un estafador, advierte la Comisión Federal de Comercio (Federal Trade Commission, FTC). Ninguna clínica real ni oficina del gobierno cobra pagos de esa manera.
• No tiene que decidir rápido. La presión para actuar “solo hoy” es en sí misma una técnica. Retírese y pregúntele a un trabajador de salud comunitario o a alguien de confianza.
• Repórtelo. Puede reportar una estafa a la FTC en reportfraud.ftc.gov. Reportar un solo mensaje puede proteger a otras personas de su comunidad.
• Puede obtener ayuda en su idioma. No tiene que hacer esto en inglés. USAGov explica las estafas comunes y tiene una herramienta que lo dirige a la agencia correcta para reportar una, y sus páginas están disponibles en español (USAGov, n.d.).

Un método sencillo para recordar: SIFT

Cuando una afirmación de salud llega a usted, ayuda tener una rutina corta que pueda seguir cada vez. Una buena es la llamada SIFT, creada por el investigador Mike Caulfield a partir de observar cómo trabajan los verificadores de datos profesionales (Caulfield, 2019). SIFT consiste en cuatro pasos:

• Deténgase (Stop). Antes de seguir leyendo o de compartir, haga una pausa. Note que todavía no sabe quién está detrás de esto ni si es verdadero. No comparta un mensaje que no haya verificado.
• Investigue la fuente (Investigate the source). Tómese aproximadamente un minuto para averiguar quién hizo la afirmación y por qué. Una clínica real, una empresa que vende un producto, y un desconocido en un chat grupal no son lo mismo, y saber con cuál de ellos está tratando lo cambia todo.
• Busque mejor cobertura (Find better coverage). No dependa de la página que le llegó a usted. Busque lo que dicen fuentes confiables sobre la misma afirmación, como una guía de LINC o un sitio oficial como MedlinePlus.
• Rastree las afirmaciones, citas, e imágenes hasta su origen (Trace claims). Siga una cita, un estudio, o una foto hasta su primera fuente. El contenido que ha sido sacado de contexto, o modificado, a menudo se desmorona una vez que ve el original.

Los dos pasos del medio son la lectura lateral que describe esta guía: usted sale de la página y busca en otro lugar antes de decidir.

Ya no confíe en un rostro o una foto

Antes, la foto de un médico sonriente, un edificio de clínica, o un paciente feliz era una especie de prueba de que algo era real. Eso ya no es cierto. La IA ahora puede crear imágenes realistas, e incluso videos, de personas que no existen, o poner palabras en boca de un médico real que nunca las dijo. Una revisión de 2025 sobre las nuevas herramientas de video con IA señaló que estos sistemas pueden producir video de alta calidad y muy realista, y que las herramientas para detectar estas falsificaciones todavía son débiles (Temsah et al., 2025). Los estafadores usan esto para crear fotos falsas de “antes y después,” testimonios inventados de médicos, e incluso copias de sitios web reales de clínicas.

Así que no deje que un rostro, una bata blanca, o una foto de apariencia profesional lo convenzan. Juzgue la afirmación usando los pasos de SIFT mencionados arriba, no la imagen. Dos verificaciones prácticas ayudan:

• Busque a la misma persona o clínica en otro lugar. Un médico real y una clínica real dejan un rastro: una mención en un hospital o centro de salud, una licencia que se puede buscar. Si un “médico” solo aparece en el único anuncio o video que le está pidiendo su dinero, tenga cuidado.
• Haga una búsqueda inversa de imágenes. Puede subir una foto, o hacer clic derecho sobre ella, para buscar en qué otros lugares aparece en línea. Una foto de banco de imágenes, una imagen robada, o una imagen sin historial en ningún lugar es una señal de alerta.

Cómo verificar si un proveedor de salud o una clínica es real

Una de las señales más fuertes de que algo es falso es que no haya ninguna licencia o registro que se pueda verificar. La buena noticia es que los proveedores de salud y las clínicas reales casi siempre se pueden buscar, y las herramientas son gratuitas.

• Verifique la licencia de un proveedor de salud. En los Estados Unidos, los médicos son autorizados por una junta médica estatal. Puede verificar si un médico tiene licencia, y si alguna junta lo ha sancionado alguna vez, a través de la junta médica de su estado o la herramienta de la Federación de Juntas Médicas Estatales en docinfo.org (MedlinePlus, Choosing a doctor or health care service, n.d.). Si alguien se presenta como médico pero usted no puede encontrar ninguna licencia, trátelo como una señal de alerta grave.
• Confirme que la clínica existe. Puede confirmar un centro de salud con fondos federales en findahealthcenter.hrsa.gov y tratamiento de salud mental o de uso de sustancias en findtreatment.gov. Una clínica real tiene una dirección, un número de teléfono, y un registro que se puede encontrar; una “clínica” que existe únicamente dentro de un mensaje no lo tiene.
• Verifique con alguien que sepa. Un trabajador de salud comunitario o una clínica de confianza a menudo pueden decirle en un minuto si un lugar es real. Si tiene dudas, pregunte antes de pagar o de entregar sus documentos.

Sources

• Caulfield, M. (2019, June 19). SIFT (the four moves). Hapgood. https://hapgood.us/2019/06/19/sift-the-four-moves/
• Federal Trade Commission. Avoiding and reporting gift card scams. https://consumer.ftc.gov/articles/avoiding-and-reporting-gift-card-scams
• MedlinePlus (U.S. National Library of Medicine). Choosing a doctor or health care service. https://medlineplus.gov/choosingadoctororhealthcareservice.html
• MedlinePlus (U.S. National Library of Medicine). Evaluating health information. https://medlineplus.gov/evaluatinghealthinformation.html
• MedlinePlus (U.S. National Library of Medicine). Health fraud. https://medlineplus.gov/healthfraud.html
• Menz, B. D., Kuderer, N. M., Bacchi, S., Modi, N. D., Chin-Yee, B., Hu, T., Rickard, C., Haseloff, M., Vitry, A., McKinnon, R. A., Kichenadasse, G., Rowland, A., Sorich, M. J., & Hopkins, A. M. (2024). Current safeguards, risk mitigation, and transparency measures of large language models against the generation of health disinformation: Repeated cross-sectional analysis. BMJ, 384, e078538. https://doi.org/10.1136/bmj-2023-078538
• Moore, R. C., & Hancock, J. T. (2022). A digital media literacy intervention for older adults improves resilience to fake news. Scientific Reports, 12, 6008. https://doi.org/10.1038/s41598-022-08437-0
• Spitale, G., Biller-Andorno, N., & Germani, F. (2023). AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans. Science Advances, 9(26), eadh1850. https://doi.org/10.1126/sciadv.adh1850
• Suarez-Lledo, V., & Alvarez-Galvez, J. (2021). Prevalence of health misinformation on social media: Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 23(1), e17187. https://doi.org/10.2196/17187
• Temsah, M.-H., Nazer, R., Altamimi, I., Aldekhyyel, R., Jamal, A., Almansour, M., Aljamaan, F., Alhasan, K., Temsah, A. A., Al-Eyadhy, A., Aljafen, B. N., & Malki, K. H. (2025). OpenAI’s Sora and Google’s Veo 2 in action: A narrative review of artificial intelligence-driven video generation models transforming healthcare. Cureus, 17(1), e77593. https://doi.org/10.7759/cureus.77593
• USAGov (U.S. General Services Administration). Common scams and frauds. https://www.usa.gov/common-scams-frauds
• Wineburg, S., & McGrew, S. (2019). Lateral reading and the nature of expertise: Reading less and learning more when evaluating digital information. Teachers College Record, 121(11), 1-40. https://doi.org/10.1177/016146811912101102
• World Health Organization. (n.d.). Infodemic. https://www.who.int/health-topics/infodemic

LINC es un prototipo de investigación, no un servicio médico ni legal. La traducción puede tener errores; usted tiene derecho a un intérprete calificado y gratuito. Para cualquier asunto de alta importancia, hágalo con un trabajador de salud comunitario o alguien de confianza. En una crisis, llame o envíe un mensaje de texto al 988, o al 911 si hay peligro inmediato.