INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA DOCUMENTACIÓN PSIQUIÁTRICA: PRECISIÓN, ERRORES Y SUPERVISIÓN HUMANA — REVISIÓN NARRATIVA

Resumen

Introducción: La inteligencia artificial generativa puede apoyar la documentación psiquiátrica, pero la fluidez textual puede ocultar errores clínicos. Objetivo: Analizar críticamente la precisión, los errores documentales y la supervisión humana en el uso de modelos de lenguaje en Psiquiatría y salud mental. Métodos: Revisión narrativa crítica basada en búsquedas bibliográficas estructuradas en PubMed/MEDLINE, LILACS mediante la Biblioteca Virtual en Salud y SciELO, complementadas con Elicit, hasta septiembre de 2026; 15 estudios conformaron el núcleo analítico. Resultados: Los estudios señalaron posibles mejoras de eficiencia, organización y legibilidad, pero también contenido sin respaldo, omisiones, distorsiones de significado y errores de atribución. El desempeño varió según la tarea, el modelo y las instrucciones. La revisión humana se recomendó con frecuencia, aunque su eficacia para prevenir errores fue poco evaluada directamente. Discusión: La calidad lingüística y la satisfacción profesional no equivalen a una fidelidad clínica demostrada. Conclusión: Los hallazgos favorecen el uso como herramienta de apoyo, con verificación profesional y políticas institucionales de seguridad, transparencia y gobernanza, sin respaldar la documentación clínica autónoma.