Inteligencia artificial y la salud de los chilenos

Inteligencia artificial y la salud de los chilenos

• ”...el impacto de la IA será más rápido donde los datos son buenos, donde los reguladores son ágiles y donde los clínicos tienen incentivos para adoptarla. Llegará tarde —o llegará mal— donde los sistemas de información siguen siendo fragmentados, y donde la brecha digital es profunda...”.

Ha transcurrido ya una cuarta parte del siglo XXI, y es evidente que la tecnología de la información —y en particular, la inteligencia Mejorar supone que la arquitectura básica permanece y que la IA la hace más eficiente. La evidencia sugiere algo más profundo: que la IA va a cambiar quién hace qué en el sistema, dónde ocurre la atención, y qué preguntas pueden responder adecuadamente los datos de salud integrados e interoperables. La consecuencia no es que los expertos desaparezcan, sino que la escasez de especialistas —que es hoy una de las principales artificial— está produciendo un cambio radical en la vida humana. Son innumerables los filósofos, escritores y películas que en pocos años han elaborado perspectivas sobre este tema. El tono va desde el temor apocalíptico hasta promesas de un mundo más justo y pacífico para la humanidad. Nuestra visión es optimista, y si bien podremos meditar sobre los desafíos que están por delante, es claro que debemos ver este desarrollo como una oportunidad en todos los ámbitos. 

El Papa León XIV acaba de publicar la encíclica Magnifica humanitas sobre “la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial”. Desde la economía, analizamos los efectos que la IA puede tener en la productividad, el crecimiento económico, el empleo y la distribución del ingreso, entre muchos otros temas. También debemos reflexionar sobre cómo las nuevas tecnologías impactan los sistemas de salud. 

Compartimos la idea de que la IA no va a mejorar el sistema de salud, sino que va a rediseñarlo. Esta diferencia no es semántica. 

Mejorar supone que la arquitectura básica permanece y que la IA la hace más eficiente. La evidencia sugiere algo más profundo: que la IA va a cambiar quién hace qué en el sistema, dónde ocurre la atención, y qué preguntas pueden responder adecuadamente los datos de salud integrados e interoperables. 

La consecuencia no es que los expertos desaparezcan, sino que la escasez de especialistas —que es hoy una de las principales causas de listas de espera en el mundo— dejará de ser una barrera insuperable para el acceso a un diagnóstico de calidad. Un médico general en un centro de salud con acceso a estos nuevos modelos puede hacer lo que antes requería derivar al paciente a un hospital de referencia en la ciudad. 

El impacto más inmediato es en la gestión del sistema. Modelos predictivos de demanda hospitalaria, algoritmos de priorización de listas de espera según riesgo clínico real, optimización de pabellones quirúrgicos, son aplicaciones cuyo impacto en eficiencia y en vidas salvadas ya es medible. El impacto de la IA en salud no será uniforme ni inmediato. Será más rápido donde los datos son buenos, donde los reguladores son ágiles y donde los clínicos tienen incentivos para adoptarla. Llegará tarde —o llegará mal— donde los sistemas de información siguen siendo fragmentados, y donde la brecha digital es profunda. 

Desde el Ministerio de Salud, las prioridades que la ministra May Chomali ha identificado para su gestión son: Alerta oncológica, reducción de listas de espera, fortalecimiento de las capacidades resolutivas de la atención primaria apoyada en tecnología, digitalización de los servicios de salud y avance en la interoperabilidad de los registros clínicos. Todas ellas requieren de la IA para ser exitosas. 

La IA aparece en ese contexto no como un fin en sí mismo, sino como una herramienta que puede potenciar cada uno de esos objetivos: sistemas de apoyo al diagnóstico en atención primaria, modelos predictivos de demanda para gestión de pabellones y camas, análisis de datos para detección de patrones de enfermedad crónica, y algoritmos de priorización de listas de espera según riesgo clínico real. Todo ello sobre la base de datos interoperables, estándares comunes y plataformas certificadas. 

Ejemplo concreto es la alerta oncológica, que en un universo de 29.997 personas en espera, tanto AUGE como no AUGE, se ha logrado contactar al 99% de los pacientes en estos tres meses, y de ellos el 86% ya está con la garantía específica cumplida. Otro caso es el uso de IA para monitorización de Fondo de Ojo para quienes sufren de diabetes, y así prevenir la principal causa de ceguera en el país. Y la teledermatología, utilizando modelos validados, para diagnosticar a tiempo lesiones precancerosas de piel. También está el análisis de mamografías por IA para detectar a tiempo el riesgo de cáncer de mama. 

Chile es líder regional indiscutido en ecosistema institucional, gobernanza y estrategia de IA. Aquí, la TA puede ser un gran aliado para mejorar la salud de los chilenos.