La IA ya se utiliza en hospitales y clínicas para analizar imágenes médicas, apoyar la detección de enfermedades y reducir tareas administrativas. Sin embargo, especialistas advierten que su implementación requiere validar los algoritmos en población chilena, proteger los datos sensibles y mantener la supervisión de los profesionales de la salud.

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La inteligencia artificial comienza a transformar la atención sanitaria en Chile. Su aplicación en el análisis de exámenes, la detección de enfermedades y la gestión de información clínica abre nuevas posibilidades para mejorar los diagnósticos y reducir los tiempos de atención. Sin embargo, su incorporación también plantea desafíos relacionados con la seguridad de los pacientes, la protección de datos personales y la necesidad de establecer mecanismos de regulación y supervisión.

Actualmente, la red pública utiliza herramientas de inteligencia artificial para apoyar la detección de retinopatía diabética y el análisis de imágenes médicas. En el sector privado, algunas clínicas también han incorporado algoritmos para interpretar radiografías, resonancias magnéticas, mamografías y estudios de neuroimagen.

El investigador del Instituto de Cuidado en Salud de la Facultad de Enfermería de la Universidad Andrés Bello, Fredy Barriga, sostiene que el desarrollo de estas tecnologías avanza a un ritmo mayor del que habitualmente se conoce.

«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», señaló.

Detección de enfermedades y apoyo al diagnóstico

Uno de los ámbitos donde la inteligencia artificial tiene mayor presencia en el sistema sanitario chileno es 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.

Esta herramienta permite identificar exámenes con resultados alterados y facilitar la derivación de pacientes que necesitan una evaluación especializada.

La tecnología también ha comenzado a incorporarse en la lectura de mamografías y otros estudios de imágenes. En el sector privado, determinados establecimientos utilizan algoritmos para identificar hallazgos en radiografías, resonancias magnéticas y neuroimágenes.

No obstante, Barriga precisa que estas aplicaciones cumplen una función de apoyo y no reemplazan el criterio médico.

En estos procedimientos, los sistemas pueden identificar posibles anomalías, priorizar casos y entregar información complementaria. Sin embargo, el diagnóstico definitivo y las decisiones clínicas deben permanecer bajo responsabilidad de los profesionales de la salud.

Validación local y protección de los pacientes

Uno de los principales desafíos para incorporar inteligencia artificial en la atención médica es comprobar que los algoritmos funcionen correctamente en la población donde serán utilizados.

El investigador explica que el desarrollo de estos sistemas depende de grandes bases de datos, pero advierte que su disponibilidad no garantiza que puedan aplicarse inmediatamente en 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», sostuvo.

La validación local resulta especialmente importante porque los algoritmos pueden reproducir sesgos cuando son entrenados con información de poblaciones cuyas características no representan adecuadamente la realidad chilena.

A esto se suma la protección de los datos personales. Las imágenes médicas, los antecedentes clínicos y las fichas de pacientes contienen información sensible que requiere mecanismos adecuados de seguridad y confidencialidad.

Pacientes también recurren a herramientas de IA

La utilización de inteligencia artificial no se limita a hospitales, clínicas y centros médicos. Cada vez más personas recurren a plataformas como ChatGPT o Gemini para consultar síntomas, interpretar información médica y resolver dudas relacionadas con su salud.

Barriga advierte que, según los antecedentes que ha analizado, casi un tercio de los adultos ya utiliza estas herramientas para realizar consultas sanitarias.

Aunque esta práctica puede facilitar el acceso a información, también implica riesgos cuando las respuestas automatizadas se utilizan para tomar decisiones médicas, interpretar síntomas sin evaluación profesional o reemplazar una consulta clínica.

Por ello, el especialista plantea que el desafío no consiste únicamente en desarrollar nuevas aplicaciones, sino en garantizar que aquellas que demuestren utilidad lleguen efectivamente a los pacientes bajo condiciones seguras.

Listas de espera y enfermedades prioritarias

La inteligencia artificial también podría contribuir a enfrentar algunos de los principales problemas del sistema sanitario, especialmente en áreas donde existe una alta demanda de atención, escasez de especialistas y acumulación de exámenes pendientes.

«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», explicó Barriga.

A su juicio, las herramientas capaces de apoyar la interpretación de exámenes y automatizar la elaboración de registros clínicos pueden generar un impacto significativo en la gestión sanitaria.

Sin embargo, su incorporación requiere avanzar en estándares de validación, protección de información, supervisión profesional y evaluación de resultados. El desafío para Chile será aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial sin comprometer la seguridad de los pacientes ni la calidad de las decisiones médicas.