La inteligencia artificial ya forma parte de la atención de salud en Chile. La red pública la utiliza para apoyar la detección de retinopatía diabética y el análisis de mamografías. Clínicas privadas incorporan algoritmos para interpretar imágenes médicas, calcular edad ósea y apoyar la detección de lesiones. Los profesionales también usan estas herramientas para revisar evidencia, organizar fichas clínicas y reducir tareas administrativas.
El investigador del Instituto de Cuidado en Salud de la Facultad de Enfermería de la Universidad Andrés Bello Fredy Barriga advierte que el desarrollo de estos modelos avanza muy rápido. Sin embargo, aún existen desafíos para aplicarlos con pacientes. "Creo que el desarrollo de modelos de IA en salud es mucho mayor de lo que conocemos a través de los medios de comunicación. Solo el congreso de este año del Colegio Médico de Santiago recibió más de 60 proyectos y pocos han tenido eco en los grandes medios", señala.
Usos consolidados y apoyo clínico
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Uno de los usos más consolidados está en la detección de retinopatía diabética. Desde 2018 el Ministerio de Salud utiliza DART, un software que analiza fotografías del fondo de ojo en establecimientos de la red pública. La herramienta identifica exámenes alterados y deriva a los pacientes que necesitan evaluación de un especialista.
La IA también ha comenzado a apoyar la lectura de mamografías y otros estudios de imágenes. En el sector privado algunas instituciones utilizan algoritmos para analizar radiografías, resonancias magnéticas y neuroimágenes. En estos casos la tecnología funciona como una herramienta de apoyo porque identifica hallazgos o prioriza casos mientras el diagnóstico y la decisión clínica permanecen bajo responsabilidad del especialista
el experto
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Validación local y sesgos
Para Barriga uno de los principales aportes de estas herramientas es su capacidad para mejorar el acceso y disminuir tareas repetitivas. Sin embargo advierte que desarrollar un modelo no significa que pueda usarse de inmediato con pacientes.
"El principal insumo para desarrollarlos son las bases de datos y su campo de aplicación es enorme. Pero entre desarrollar un modelo y usarlo con pacientes hay un largo camino por recorrer ya que hay que validarlo en población chilena, integrarlo en el trabajo clínico y asegurar que los datos estén ordenados y protegidos", sostiene.
El investigador agrega que los algoritmos también pueden reproducir sesgos cuando se entrenan con poblaciones o condiciones diferentes a las existentes en Chile. Por eso considera fundamental evaluar su rendimiento local antes de incorporarlos de manera amplia a la práctica clínica.
Datos sensibles y consultas con IA
A las preocupaciones por la aplicación de la IA en pacientes se suma la protección de los datos personales. Las imágenes médicas y las fichas clínicas contienen información sensible. Por lo mismo cualquier desarrollo de IA requiere sistemas capaces de resguardar adecuadamente esos antecedentes.
"La utilización de estas herramientas también ha aumentado entre los propios pacientes. Según el material analizado casi un tercio de los adultos ya consulta herramientas como ChatGPT o Gemini para resolver dudas de salud. Esta práctica puede facilitar el acceso a información pero también generar riesgos cuando las personas utilizan respuestas automatizadas para tomar decisiones médicas o reemplazar una consulta profesional", resalta.
Barriga plantea que el desafío para Chile no consiste solamente en desarrollar más soluciones de inteligencia artificial. También se trata de conseguir que aquellas que demuestran utilidad lleguen efectivamente a los pacientes y lo hagan bajo condiciones seguras.
Dónde avanza la implementación
"La implementación avanza de la mano de los problemas de salud más graves. Así lo muestran los casos mencionados que han tenido mayor eco en los medios de comunicación y que son la retinopatía diabética, el cáncer de mama, las enfermedades cardiovasculares y las listas de espera", explica.
A su juicio la IA también progresa con mayor rapidez en áreas donde existen grandes volúmenes de imágenes estandarizadas, escasez de especialistas o una alta carga administrativa. "Las herramientas capaces de apoyar la lectura de exámenes o automatizar la elaboración de registros clínicos pueden generar un impacto significativo en el sistema sanitario", concluye.
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