IA COMO HERRAMIENTA DE AUTODIAGNÓSTICO Y AUTOMEDICACIÓN EN PERÚ 2025

Introducción: La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa ha transformado la búsqueda de información de salud. En contextos de alta informalidad como la Provincia Constitucional del Callao, Perú, esta herramienta podría estar sustituyendo la consulta médica y exacerbando la automedicación. Objetivo: Analizar el comportamiento de usuarios que emplearon IA para el autodiagnóstico y la experiencia de farmacéuticos frente a solicitudes derivadas de estos diagnósticos. Métodos: Estudio cuantitativo, descriptivo-correlacional y de corte transversal. Se evaluaron 402 usuarios y 235 farmacéuticos mediante dos instrumentos validados (EUIA-AD y EFDIA). Se realizaron análisis factoriales exploratorios, regresión logística binaria y Análisis de Perfiles Latentes (LPA). Resultados: El 68.4% de los usuarios carecía de seguro de salud y el 62.7% se automedicó guiado por la IA, destacando un consumo de antibióticos sin receta del 28.1%. Los modelos logísticos no fueron significativos. El LPA identificó dos tipologías de usuarios ("Adoptantes Creyentes" y "Escépticos Ocasionales"), ambas con tasas de automedicación superiores al 61% (p = .830). En los farmacéuticos, el 87.2% percibió un vacío regulatorio y el 43% dispensó bajo presión, sin importar su nivel de proactividad (p = .638). Conclusiones: La automedicación en el Callao es una constante estructural que no es predicha por la confianza en la IA. Las herramientas algorítmicas se acoplan a un ecosistema sanitario fragmentado, trasladando el riesgo al mostrador. Se sugiere la necesidad que la Dirección General de Insumos, Drogas y Medicamentos (DIGEMID) actualice la normativa de dispensación para proteger al farmacéutico comunitario frente a los diagnósticos generados por IA. Palabras clave: Inteligencia artificial; automedicación; farmacia comunitaria; regulación sanitaria; estudio cuantitativo. Abstract Introduction: The emergence of generative artificial intelligence (AI) has transformed health information-seeking behaviors. In highly informal contexts such as the Constitutional Province of Callao, Peru, this tool could be replacing medical consultations and exacerbating self-medication. Objective: To analyze the behavior of users who employed AI for self-diagnosis and the experience of pharmacists facing requests derived from these diagnoses. Methods: Quantitative, descriptive-correlational, and cross-sectional study. 402 users and 235 pharmacists were evaluated using two validated instruments (EUIA-AD and EFDIA). Exploratory factor analyses, binary logistic regression, and Latent Profile Analysis (LPA) were performed. Results: 68.4% of users lacked health insurance, and 62.7% self-medicated guided by AI, with 28.1% consuming antibiotics without a prescription. Logistic models were not significant. LPA identified two user typologies ("Believing Adopters" and "Occasional Skeptics"), both showing self-medication rates above 61% (p = .830). Among pharmacists, 87.2% perceived a regulatory void and 43% dispensed under pressure, regardless of their proactivity level (p = .638). Conclusions: Self-medication in Callao is a structural constant not predicted by trust in AI. Algorithmic tools attach to a fragmented healthcare ecosystem, shifting risk to the pharmacy counter. It is suggested that Peru's Directorate General of Medicines, Supplies and Drugs (DIGEMID) should update dispensing regulations to protect community pharmacists against AI-generated diagnoses. Keywords: Artificial intelligence; self-medication; community pharmacy; health regulation; quantitative methods. La correspondencia concerniente a este artículo debe dirigirse a Edgar S., Inciso Mendo, Docente Medicina Humana. Universidad Norbert Wiener. [e-mail]. Wilmer A., Alania Yauri. Docente Investigador. Tecnólogo Médico en Laboratorio Clínico y Anatomía Patológica Universidad Tecnológica del Perú[e-mail]. Edilberto, Pérez Torres. Docente Departamento de Pediatría. Universidad Nacional del Centro del Perú. [e-mail] Javier L., Valero Quispe. Docente Odontología. Universidad Católica de Santa Maria de Arequipa. [e-mail].