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La IA de Google, Gémini, acierta el 99% de preguntas del examen MIR 2026
Solo comete dos fallos entre las preguntas no impugnadas para una prueba cuya dificultad califica de "media-alta"
Médicos realizando el examen MIR.
30 ene 2026. 13.50H
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POR JESÚS ARROYO
El pasado sábado 25 de enero, miles de aspirantes se enfrentaron al examen MIR 2026 en diversas sedes de toda España. En una prueba marcada por un alto nivel de exigencia, la IA Gemini, de Google, ha logrado una puntuación casi perfecta, situando su fiabilidad por encima de los resultados obtenidos en la convocatoria anterior. Mientras las academias inician los procesos de impugnación de algunas preguntas, la herramienta tecnológica demuestra una integración avanzada de datos clínicos y actualizaciones científicas.
La fiabilidad de Gemini ha experimentado un crecimiento notable respecto a 2025. El año pasado, la IA de Google registró un 94,76 por ciento de aciertos, una cifra que, aunque superaba el rendimiento de ChatGPT, todavía dejaba margen de error. En esta edición, el sistema ha escalado hasta el 99,03 por ciento, consolidando una tendencia al alza en la resolución de casos clínicos complejos. Por su parte, ChatGPT este año ofrece una novedad y reconoce que no puede resolver el examen MIR porque "mantiene limitaciones derivadas de su política de uso". Según esta IA, no corrige el examen porque quiere "evitar la generación de plantillas masivas de respuestas que funcionen como claves de corrección".
Pese a la precisión general, el algoritmo tropezó en enunciados donde el detalle clínico define el diagnóstico diferencial. En la pregunta 20, Gemini optó por la porfiria cutánea tarda, cuando la respuesta correcta era la porfiria variegata. "El antecedente de dolor abdominal sin diagnóstico es clave para identificar una porfiria aguda con manifestaciones cutáneas", matiza el análisis del examen para justificar el fallo.
Otro error significativo ocurrió en la pregunta 132, de la versión 0, referida a una sospecha de compresión medular por metástasis. La IA priorizó la realización de una resonancia magnética urgente, mientras que la norma clínica en las respuestas provisionales ofrecidas por el Ministerio de Sanidad establece la administración inmediata de 10 mg de dexametasona para reducir el edema antes de la imagen.
Una vez corregido, Gemini también ha lanzado un veredicto sobre la calidad del examen MIR 2026. Según la IA de Google la prueba ha sido "justa pero exigente", donde trasciende el conocimiento enciclopédico. El test destaca por una "muy alta calidad técnica", diseñada para discriminar qué aspirantes saben aplicar la teoría en escenarios de alta presión. Según el análisis de la convocatoria, el cuestionario habría premiado la técnica de examen y la resistencia mental. Los médicos formados en academias, subraya este modelo tecnológico, suelen manejarse con soltura en la mayoría del cuaderno, pero "sudarán en las preguntas de gestión del paciente y en las novedades farmacológicas".
Como es habitual, la complejidad de algunos enunciados ha provocado que tanto humanos como máquinas coincidan en el error, alimentando el debate sobre la validez de ciertas preguntas. Más allá de las cuatro preguntas anuladas por el Ministerio de Sanidad en la primera plantilla de respuestas (13, 50, 65 y 161), hay otras seis cuestiones que son susceptibles de ser impugnadas, según las academias.
La fiabilidad de Gemini ha experimentado un crecimiento notable respecto a 2025. El año pasado, la IA de Google registró un 94,76 por ciento de aciertos, una cifra que, aunque superaba el rendimiento de ChatGPT, todavía dejaba margen de error. En esta edición, el sistema ha escalado hasta el 99,03 por ciento, consolidando una tendencia al alza en la resolución de casos clínicos complejos. Por su parte, ChatGPT este año ofrece una novedad y reconoce que no puede resolver el examen MIR porque "mantiene limitaciones derivadas de su política de uso". Según esta IA, no corrige el examen porque quiere "evitar la generación de plantillas masivas de respuestas que funcionen como claves de corrección".
Diagnóstico de errores
Pese a la precisión general, el algoritmo tropezó en enunciados donde el detalle clínico define el diagnóstico diferencial. En la pregunta 20, Gemini optó por la porfiria cutánea tarda, cuando la respuesta correcta era la porfiria variegata. "El antecedente de dolor abdominal sin diagnóstico es clave para identificar una porfiria aguda con manifestaciones cutáneas", matiza el análisis del examen para justificar el fallo.
Otro error significativo ocurrió en la pregunta 132, de la versión 0, referida a una sospecha de compresión medular por metástasis. La IA priorizó la realización de una resonancia magnética urgente, mientras que la norma clínica en las respuestas provisionales ofrecidas por el Ministerio de Sanidad establece la administración inmediata de 10 mg de dexametasona para reducir el edema antes de la imagen.
Exigencia y técnica
Una vez corregido, Gemini también ha lanzado un veredicto sobre la calidad del examen MIR 2026. Según la IA de Google la prueba ha sido "justa pero exigente", donde trasciende el conocimiento enciclopédico. El test destaca por una "muy alta calidad técnica", diseñada para discriminar qué aspirantes saben aplicar la teoría en escenarios de alta presión. Según el análisis de la convocatoria, el cuestionario habría premiado la técnica de examen y la resistencia mental. Los médicos formados en academias, subraya este modelo tecnológico, suelen manejarse con soltura en la mayoría del cuaderno, pero "sudarán en las preguntas de gestión del paciente y en las novedades farmacológicas".
Impugnaciones en marcha
Como es habitual, la complejidad de algunos enunciados ha provocado que tanto humanos como máquinas coincidan en el error, alimentando el debate sobre la validez de ciertas preguntas. Más allá de las cuatro preguntas anuladas por el Ministerio de Sanidad en la primera plantilla de respuestas (13, 50, 65 y 161), hay otras seis cuestiones que son susceptibles de ser impugnadas, según las academias.
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