Todos los años se anuncian nuevos algoritmos capaces de leer una radiografía, redactar una ficha clínica o priorizar una lista de espera. Sin embargo, entre demostrar que una tecnología funciona y lograr que transforme realmente la operación de una institución de salud, todavía existe una brecha importante.
Francisco Carrasco M.
Este patrón no es exclusivo de la salud. Según el estudio Tech Trends de SONDA, aunque un 88% de las compañías ya interactúa con la inteligencia artificial, el desafío sigue estando en cómo integrarla con un enfoque claro y sostenible. En este sentido, el informe señala que solo un 13% declara tener una estrategia en ejecución, apenas un 5% la ha integrado de forma transversal en toda su operación y un 8% no sabe cómo abordarla.
En este escenario, la pregunta que deberíamos hacernos no es qué tan avanzado es el modelo, sino qué tan bien se integra a lo que el equipo clínico ya hace todos los días. Esa es la lección central que hemos aprendido en estos años trabajando como integradores tecnológicos junto a organizaciones de salud en distintos países de Latinoamérica.
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El valor de la inteligencia artificial no aparece por tener el algoritmo más sofisticado, aparece cuando logra incorporarse al flujo de trabajo existente hasta volverse invisible. Un médico no debería tener que abrir una aplicación adicional, copiar información de un sistema a otro o cambiar su rutina de atención. Cuando eso ocurre, la adopción cae. En cambio, cuando la IA queda integrada al sistema de información hospitalaria deja de percibirse como una herramienta nueva y pasa a ser, simplemente, parte del proceso.
Un buen ejemplo es lo que ocurre hoy en radiología en Chile. Junto a AGFA HealthCare, implementamos la plataforma RUBEE en el Servicio de Salud Metropolitano Sur, que permite compartir especialistas entre hospitales mediante lectura remota, mientras la IA prioriza automáticamente los casos más urgentes –como un accidente cerebrovascular o un nódulo pulmonar– antes de que el radiólogo revise el examen. El resultado es una reducción del tiempo entre la toma del examen y el informe, donde cada minuto puede cambiar el pronóstico de un paciente.
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Algo similar ocurre con la carga administrativa. Buena parte de la jornada médica se destina a documentación, por lo que hemos visto crecer los asistentes clínicos que escuchan la consulta y estructuran automáticamente la ficha para que el profesional solo deba validarla. La lógica es simple: no reemplazar el criterio médico, sino reemplazar minutos de burocracia por minutos de atención al paciente.
La automatización puede avanzar todavía más en procesos administrativos de alto volumen. En Chile, COMPIN utiliza una red neuronal donde una red neuronal clasifica licencias médicas: hoy más de la mitad de los casos se aprueba de forma automática, se procesan miles de licencias al día y la cantidad de días para el pago bajó en 60%. La IA no reemplazó al médico contralor, sino que le permitió concentrar su criterio en los casos complejos.
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Es legítimo preguntarse hasta dónde automatizar. La respuesta no tiene por qué ser la misma para todos los procesos. En decisiones clínicas de mayor riesgo, la IA seguirá operando principalmente como copiloto y el profesional mantendrá la responsabilidad final. En tareas administrativas, de clasificación o de alto volumen, veremos cada vez más procesos automatizados de principio a fin. Lo importante es diseñar desde el inicio los niveles adecuados de supervisión, trazabilidad y gobernanza para cada caso.
Chile y la región tienen hoy la oportunidad de dar el salto que separa la demostración tecnológica de la transformación real. Ese salto no depende de encontrar el algoritmo perfecto. Depende de integrar la inteligencia artificial a los procesos de tal manera que la tecnología deje de ser el centro de la conversación y el centro vuelva a ser lo que siempre debió ser: el paciente y los profesionales de salud.
Francisco Carrasco M.
