La inteligencia artificial avanza a una velocidad extrema y, en salud, es probablemente uno de los sectores donde sus efectos pueden ser más profundos: la discusión está centrada en qué procesos pueden automatizarse y cómo incorporar las nuevas capacidades, quién debe gobernarlas y hasta dónde es razonable delegar decisiones. Ese fue el punto de partida del desayuno “Tecnología y Salud: Oportunidades y Desafíos”, organizado por MITI, una mesa de conversación entre representantes del sector salud y empresas tecnológicas.
El encuentro reunió distintas experiencias en torno a identificar oportunidades de colaboración, cuáles son las fricciones que dificultan la adopción tecnológica y qué condiciones se necesitan para que la IA tenga un impacto efectivo en el sistema de salud.
La conversación fue organizada por Fabiola Sáenz, Gerente de MITI, y moderada por Tomás Vera, Asesor Científico del Congreso, Académico y Director de Zenta Group, y contó con la participación de Marcela Henríquez, Fundadora de Neuralis Health; Fernando Goler, Product Owner Senior de la Subgerencia de Clientes de Isapre Banmédica; Gino Canales, Jefe de la Unidad de Control Centralizado del Hospital de Curicó; Anne Moenne-Loccoz, CEO de Loyalink; Etienne Araya, fundador de SmartReport y Gestia Chile; Fabián Alvarado, Socio de STI Servicios; Pablo Caviedes, CEO de NNodes; Rafik Masad, socio fundador de Nursoft y Nous; Michael Venegas, Gerente General de Onesla y Presidente del directorio de MITI; y Rodrigo Andrade, Socio Fundador de MMG.
La nueva transformación que viene con la IA
Para Marcela Henríquez, esta revolución de la inteligencia artificial viene a hacernos replantear la esencia de lo que hacemos, porque en las últimas décadas la transformación digital en salud estuvo asociada principalmente a la incorporación de herramientas de automatización o mejora de procesos, pero ahora la IA comienza a intervenir en tareas relacionadas con el conocimiento y el razonamiento médico. La especialista cree que esto obligará también a revisar el rol del médico. La capacidad de leer más información, conocer más estudios o acumular conocimiento pierde parte de su ventaja en un escenario donde una máquina puede procesar enormes cantidades de datos. Lo que permanece, sostuvo, es la capacidad de comprender a un paciente en su contexto, acompañarlo y reconocer que detrás de cada diagnóstico existe una persona en una situación de vulnerabilidad.
Gino Canales observa esa transformación desde otra realidad: la operación cotidiana de un hospital público regional. En el Hospital de Curicó convive con nuevas generaciones de profesionales que crecieron utilizando tecnología. Advirtió que la facilidad para encontrar respuestas puede terminar afectando la capacidad de razonar frente a un problema si la tecnología se utiliza sin criterio. Al mismo tiempo, destacó que las habilidades para contener, escuchar y relacionarse con un paciente siguen siendo esenciales en la medicina.
En el otro extremo están los profesionales formados antes de esta revolución, algunos de los cuales todavía miran la IA con distancia. Para Canales, ambos mundos tendrán que encontrarse: la experiencia clínica continuará siendo fundamental, pero el médico también necesitará herramientas capaces de interpretar información y trabajar con mayor eficiencia.
La IA no espera ni a médicos ni a hospitales
Pablo Caviedes, CEO de NNodes, destacó una diferencia importante respecto de otras transformaciones tecnológicas. Históricamente, la incorporación de grandes sistemas dentro de una organización comenzaba con una decisión de la gerencia y luego avanzaba hacia los trabajadores, pero con la IA generativa ocurrió prácticamente lo contrario. Las personas comenzaron a usarla por iniciativa propia. “¿Quién antes incorporó una herramienta que nadie había normado dentro de su trabajo para hacer su trabajo?”, preguntó Caviedes. Hoy un trabajador puede utilizar IA aunque su empresa no tenga una política para hacerlo. Y un paciente puede consultar sus síntomas antes de ver al médico.
Rafik Masad, socio fundador de Nursoft y Nous, ha observado el mismo fenómeno entre profesionales de distintas generaciones. Su preocupación no está en que los médicos utilicen ChatGPT u otras herramientas, sino en que confíen en una respuesta simplemente porque parece coherente. “Los grandes modelos de lenguaje son especialmente buenos construyendo respuestas convincentes, pero eso no significa necesariamente que comprendan medicina ni que la información que entregan sea correcta”, indica.
Anne Moenne-Loccoz, CEO de Loyalink y Vicepresidenta de MITI, agregó otro elemento: detrás de cualquier modelo existen datos, y esos datos pueden contener sesgos, errores o información incompleta. Por eso considera relevante entender cómo se construyen las respuestas y ser crítico frente a los resultados. “La tecnología va muy rápido”, advirtió, mientras el conocimiento detrás de estas herramientas avanza a otro ritmo.
Para Etienne Araya, fundador de SmartReport y Gestia Chile, esta discusión ocurre además en un sistema que deberá responder a pacientes cada vez más complejos. El envejecimiento de la población y la coexistencia de distintas dolencias hacen necesario avanzar hacia una mirada más integral, donde la tecnología permita mejorar la atención, el seguimiento y la trazabilidad del paciente a lo largo del tiempo.
IA y la última frontera
Hasta dónde avanzar fue otra de las preguntas que atravesó la mesa. Fabián Alvarado, Socio de STI, planteó la discusión desde una distinción relevante. Una cosa es aplicar IA en procesos como listas de espera, contacto con pacientes o gestión administrativa, y otra es incorporarla en la toma de decisiones clínicas. ¿Dónde está entonces la última frontera?
Michael Venegas, Gerente General de Onesla y Presidente del Directorio de MITI, puso el foco en las consecuencias. Cuando una tecnología participa en decisiones que pueden afectar directamente la salud de una persona, la supervisión humana adquiere otra dimensión. A su juicio, se necesitan criterios claros que establezcan qué usos son aceptables y cuáles no deberían quedar exclusivamente en manos de un sistema automatizado.
Rafik Masad comparte esa mirada. Su posición frente al eventual reemplazo de los especialistas es que la tecnología debe permitir que hagan mejor y más rápido su trabajo, no eliminarlos. Un algoritmo puede, por ejemplo, ayudar a clasificar exámenes y señalar aquellos que presentan una alta probabilidad de normalidad, permitiendo que el especialista concentre su atención en los casos que requieren mayor análisis.
Señala que el siguiente paso está en desarrollar modelos más auditables, es decir, sistemas donde el médico pueda conocer qué variables llevaron a la tecnología a una conclusión, en lugar de recibir solo una respuesta proveniente de una “caja negra”. Gino Canales coincidió: la IA puede tomar datos, analizarlos y entregar un resultado, pero finalmente debe existir una persona capaz de validarlo.
El costo de no incorporar inteligencia artificial
Si existe una discusión ética sobre los riesgos de incorporar inteligencia artificial en medicina, también debería existir una conversación sobre las consecuencias de no hacerlo.
El sistema de salud tiene especialistas insuficientes, listas de espera y fuertes diferencias de acceso.
La pregunta, entonces, cambia. Ya no se trata solamente de comparar un especialista humano con inteligencia artificial, sino también de preguntarse qué ocurre cuando ese especialista simplemente no está disponible. Henríquez considera que herramientas correctamente diseñadas pueden ayudar a democratizar el acceso y realizar procesos de pre-screening que permitan identificar tempranamente a quienes necesitan una evaluación especializada.
Tomás Vera recogió esa idea destacando el enorme potencial que podría tener la IA precisamente en esa etapa previa al diagnóstico. Por su parte, Anne Moenne-Loccoz agregó que “cualquier decisión de este tipo debe evaluar simultáneamente beneficio, costo y riesgo. No basta con saber que una solución funciona. También importa conocer su margen de error, qué consecuencias puede tener ese error y cuánto cuesta implementar y mantener la tecnología necesaria”.
El paciente también cambió
La IA no está transformando únicamente el trabajo de médicos e instituciones. También está modificando el comportamiento de quienes llegan a consultar. Rodrigo Andrade lo observa desde los datos y el marketing digital, porque durante años, los pacientes buscaron sus síntomas en Google. Revisaban páginas, comparaban información y eventualmente llegaban a un sitio de una clínica para reservar una hora.
Ahora una parte creciente de esas búsquedas comienza directamente en herramientas de inteligencia artificial. Y el paciente llega distinto a la consulta. Ya no necesariamente pregunta “doctor, ¿qué tengo?”. Puede llegar con información previa y preguntar directamente por qué le ocurre determinada cosa.
Para Andrade, los centros de salud tienen ahí una oportunidad. Si las personas buscarán información de todas maneras, hospitales, clínicas y profesionales pueden ocupar la tecnología para convertirse en fuentes confiables, apoyar la prevención y orientar al paciente hacia una atención adecuada.
Fernando Goler, de Isapre Banmédica, extendió esa mirada a todo el ciclo de vida del paciente. Antes incluso de una consulta existen decisiones complejas: dónde atenderse, qué cobertura tiene un afiliado, cuánto costará una prestación o qué institución resulta más conveniente de acuerdo con su plan, y la tecnología puede ayudar también en responder a esas preguntas.
Desde su experiencia, Goler considera que una mejor orientación puede traducirse en mejor acceso, prevención y una atención oportuna.
Tecnología desarrollada con médicos, pero pensando en el paciente
Uno de los consensos que fue tomando forma durante el encuentro fue que las soluciones clínicas no pueden desarrollarse únicamente desde la tecnología. Marcela Henríquez sostuvo que la entrada de IA en procesos médicos requiere co-creación. Las compañías tecnológicas necesitan incorporar conocimiento clínico desde las primeras etapas, ya sea mediante especialistas, directorios médicos o trabajo conjunto con las instituciones. Incluso anticipó un cambio interesante: parte del trabajo de los médicos del futuro podría desarrollarse dentro de empresas de inteligencia artificial.
Gino Canales puso como ejemplo los softwares de simulación clínica. Para que funcionen correctamente, explicó, deben construirse junto a médicos, enfermeros y otros profesionales que conocen lo que realmente ocurre frente a una emergencia y saben cómo se toman decisiones en terreno.
Anne Moenne-Loccoz estuvo de acuerdo con incorporar especialistas, pero llevó la reflexión un paso más allá. “El que tiene la necesidad es el paciente”, planteó. El médico aporta el conocimiento imprescindible para desarrollar una solución clínica, pero el objetivo final sigue siendo resolver mejor el problema de la persona que necesita atención.
Ese punto también permitió distinguir dos grandes espacios para la IA, porque existen problemas clínicos, donde un algoritmo debe demostrar que efectivamente detecta o no una condición, y otros administrativos, como reducir listas de espera, mejorar una derivación o evitar una atención innecesaria.
Una de las principales oportunidades que dejó sobre la mesa el encuentro de MITI, es que la IA no necesita reemplazar al médico para cambiar la salud. Puede comenzar liberando capacidades, ordenando mejor los recursos, acercando especialistas a quienes hoy no tienen acceso y devolver tiempo a profesionales que están sobrepasados.
La tecnología ya está disponible, y la discusión que comienza ahora es cómo utilizarla bien.
