La Medicina Legal y Forense, disciplina clave en las investigaciones judiciales, se encuentra en un proceso de transformación acelerada gracias a la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA). Herramientas basadas en algoritmos de aprendizaje automático y en el análisis de grandes volúmenes de datos comienzan a integrarse en el trabajo científico forense, ofreciendo mayor precisión, eficiencia y objetividad. Sin embargo, estos avances también plantean importantes interrogantes legales y éticas que deben ser conocidas por los expertos, el sistema de administración de justicia y la sociedad en general.
¿Por qué la IA es relevante en el ámbito científico forense?
La IA se refiere a sistemas informáticos capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, como reconocer patrones, aprender de la experiencia, analizar imágenes o tomar decisiones basadas en datos complejos. En el contexto forense, la IA no sustituye al perito médico, pero actúa como una herramienta de apoyo que amplía su capacidad de análisis y reduce el margen de error.
La relevancia de la IA en Medicina Legal y Forense radica en que esta especialidad médica trabaja con información altamente compleja: lesiones corporales, imágenes radiológicas, resultados toxicológicos, datos genéticos, registros clínicos, escenas de crímenes y variables ambientales, entre otras. La IA permite integrar y analizar estos elementos de manera más rápida y sistemática que los métodos tradicionales.
Principales aplicaciones de la IA en Medicina Legal y Forense
Análisis de imágenes. Los sistemas de visión artificial pueden analizar fotografías de lesiones, necropsias e imagenología. Estas herramientas ayudan a identificar detalles relacionados con el hecho investigado, como trayectorias de proyectiles, patrones de lesiones y otros signos de violencia que podrían pasar desapercibidos a simple vista. En algunos casos, la IA se utiliza para comparar lesiones con bases de datos y sugerir posibles mecanismos de producción.
Estimación del intervalo post mortem. La determinación del tiempo transcurrido desde la muerte es uno de los mayores retos en la investigación criminal. Modelos basados en IA integran datos del estado del cadáver (fenómenos cadavéricos) y condiciones ambientales (escena del crimen) para generar estimaciones más precisas, especialmente en escenarios complejos.
Identificación humana. La IA se emplea en el reconocimiento facial, el análisis de huellas dactilares y la comparación odontológica. Asimismo, en genética forense, algoritmos avanzados facilitan la interpretación de perfiles de ADN complejos, mezclas genéticas y bases de datos poblacionales, contribuyendo a la identificación de víctimas y sospechosos.
Apoyo a la gestión de calidad forense. La IA también puede utilizarse para estandarizar procesos, detectar inconsistencias en informes periciales y apoyar sistemas de gestión de calidad, fortaleciendo la confiabilidad de los servicios forenses ante los tribunales de justicia.
Implicaciones legales de la IA en Medicina Legal y Forense
El uso de la IA en el ámbito de la Medicina Legal y Forense tiene consecuencias directas en el sistema de justicia. Los informes periciales asistidos por IA deben cumplir con los principios de legalidad, transparencia y contradicción. Esto implica que las partes involucradas en el proceso judicial deben poder comprender cómo se obtuvo un resultado y cuestionarlo técnicamente si es necesario.
Uno de los principales retos legales es la admisibilidad de la prueba. Los tribunales deben evaluar si los sistemas de IA utilizados son científicamente válidos, si han sido adecuadamente validados y si su margen de error es conocido. Además, la responsabilidad última del dictamen sigue recayendo en el perito, no en la máquina.
Desafíos éticos: entre la innovación y la prudencia
El uso de la IA en Medicina Legal y Forense plantea dilemas éticos relevantes:
Transparencia y justificación: Muchos algoritmos funcionan como “cajas negras”, lo que dificulta explicar cómo se llegó a una conclusión. En un contexto judicial, esta falta de explicaciones puede afectar el derecho a la defensa.
Sesgos y discriminación: Si los datos con los que se entrenan los sistemas de IA contienen sesgos, estos pueden reproducirse o amplificarse, afectando de manera injusta a determinados grupos poblacionales.
Protección de datos sensibles: La información científica forense incluye datos individuales (genéticos, biométricos, médicos) altamente sensibles. Su uso requiere estrictas medidas de seguridad informática, confidencialidad y respeto a la dignidad humana.
Reflexión final
La Inteligencia Artificial representa una oportunidad extraordinaria para fortalecer la Medicina Legal y Forense y, con ello, la administración de justicia. Bien utilizada, puede mejorar la precisión de las pericias, reducir errores y contribuir a decisiones judiciales más informadas. No obstante, su implementación debe ser gradual, regulada y siempre subordinada al criterio profesional forense.
La sociedad debe comprender que la IA no reemplaza a la ciencia forense tradicional, sino que la mejora y complementa. El desafío consiste en encontrar un equilibrio entre innovación tecnológica, garantías legales y principios éticos, asegurando que el progreso científico esté siempre al servicio de la verdad, la justicia y el respeto a la dignidad humana.
El autor es patólogo forense y exdirector del Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses.
