Inteligencia Artificial para el análisis de literatura médica: revisión crítica de NotebookLMⓇ para pediatras

El crecimiento exponencial de la literatura biomédica representa un desafío sin precedentes para la actualización continua en la práctica pediátrica. Las herramientas de Inteligencia Artificial basadas en Generación Aumentada por Recuperación, como NotebookLM®, se presentan como soluciónes innovadoras al fundamentar sus respuestas exclusivamente en fuentes provistas por el usuario, mitigando así el riesgo de generar información falsa o "alucinaciones". En este artículo exploramos la utilidad de NotebookLM® en medicina, destacando tres áreas principales de aplicación: soporte en la toma de decisiones clínicas, educación médica e investigación clínica. Asimismo, ofrecemos una guia práctica para su uso y discutimos sus ventajas y limitaciones. NotebookLMⓇ es una herramienta eficaz para gestionar la sobrecarga de información. Sin embargo, la evidencia disponible demuestra que su desempeño es heterogéneo: es muy útil para localizar y resumir información, pero tiene limitaciones significativas en la evaluación metodológica crítica. Su implementación en el ámbito pediátrico debe ser considerada como complementaria al juicio clínico y a la lectura crítica tradicional, nunca sustitutiva. La integración responsable de estas herramientas podría representar una oportunidad estratégica para mejorar la eficiencia académica y clínica en nuestro medio, siempre que se mantenga al médico como garante final de la calidad científica y seguridad del paciente