En una consulta médica, unos pocos minutos pueden marcar la diferencia entre escuchar a un paciente o mirar una pantalla.
Mientras el médico pregunta por síntomas, antecedentes y tratamientos, también debe registrar información, revisar exámenes, recordar interacciones entre medicamentos y completar una ficha clínica que muchas veces termina escribiendo después de terminada la atención.
Para el Dr. Brandon Valencia, Cirujano PUC y Clinical AI Deployment Chile en Telepatia, esa sobrecarga es precisamente uno de los espacios donde la inteligencia artificial puede comenzar a cambiar la práctica médica.
“Hoy existen herramientas que escuchan la consulta y redactan la ficha para que el médico solo la revise. Ese tiempo vuelve al paciente. Pero eso es solo el comienzo”, explica.
La idea detrás de Telepatía es acompañar al médico en todo el proceso de atención. Durante la consulta, la plataforma registra la conversación y genera la ficha clínica. Al mismo tiempo, analiza la información y puede advertir a través de distintos tipos de alertas siempre con medicina basada en evidencia.
“No se trata de que la máquina decida. Se trata de que el médico tenga un segundo par de ojos que nunca se cansa, incluso al final de un turno de doce horas”, señala.
El objetivo no es sustituir al profesional, sino liberarlo de la carga administrativa y darle más herramientas para tomar mejores decisiones, de modo que la medicina vuelva a concentrarse en la persona que está frente a él.
Una lista de espera que entienda el riesgo
En regiones como el Maule, donde los hospitales enfrentan una alta demanda y reciben pacientes de localidades alejadas de los grandes centros urbanos, Dr. Brandon Valencia ve otra aplicación especialmente relevante: las listas de espera.
Hoy, muchas derivaciones se ordenan principalmente por fecha de ingreso. Sin embargo, detrás de cada interconsulta hay antecedentes que pueden cambiar por completo la urgencia de una atención.
Un paciente derivado por molestias digestivas, por ejemplo, puede tener además pérdida de peso o anemia. Esos datos suelen estar escritos en la derivación, pero cuando hay miles de documentos por revisar, es humanamente imposible leerlos todos con la atención que merecen.
Ahí es donde la inteligencia artificial clínica tiene un rol concreto. La misma tecnología con la que Telepatía analiza fichas clínicas puede leer miles de derivaciones, reconocer signos de alarma y señalar qué pacientes necesitan ser evaluados antes.
“En enfermedades como el cáncer gástrico o de mama, adelantar una atención algunos meses puede cambiar la historia de un paciente”, reconoce el médico.
Pero insiste en un punto: la herramienta no reordena la lista por sí sola. “La inteligencia artificial levanta la alerta. Es el equipo clínico el que revisa y decide a quién se prioriza”.
Bajo la misma lógica, esta capacidad de leer grandes volúmenes de información clínica permite anticiparse a otros problemas del día a día hospitalario, como cirugías que se suspenden por exámenes pendientes o pacientes crónicos que se están descompensando y necesitan ser contactados primero.
Un copiloto para la medicina rural
El potencial adquiere otra dimensión fuera de los grandes hospitales.
En localidades rurales, un médico joven puede encontrarse tomando decisiones clínicas sin tener inmediatamente disponible a un especialista.
El profesional imagina allí una inteligencia artificial funcionando como un “copiloto clínico”: una herramienta capaz de ayudar a consultar dosis, recordar diagnósticos diferenciales, revisar recomendaciones de guías clínicas o advertir signos de alarma.
También podría mejorar las derivaciones.
Para un paciente que debe desplazarse durante horas hasta Talca, llegar al especialista sin los exámenes necesarios implica nuevas consultas, nuevos viajes y más tiempo de espera. Una herramienta capaz de apoyar al médico de atención primaria podría contribuir a que esa derivación llegue mejor preparada.
Sin embargo, Valencia marca un límite.
“La IA no reemplaza al especialista que falta ni arregla la conectividad. La tecnología tiene que adaptarse al territorio, no al revés”.
La decisión sigue siendo humana
A medida que estas herramientas ingresan a la medicina, aparece inevitablemente una pregunta: ¿quién responde cuando una inteligencia artificial se equivoca?
Para Valencia, la frontera debe estar claramente definida.
“La IA sugiere, el médico decide”.
Una recomendación tecnológica, sostiene, debería funcionar como otro elemento disponible para el profesional, comparable a un examen o a la opinión de un colega. Puede aportar información, pero la responsabilidad de la decisión continúa siendo de quien atiende al paciente.
Eso también significa que un médico no debería firmar automáticamente una ficha redactada por inteligencia artificial.
Debe leerla, revisarla y corregirla.
Y los hospitales que incorporen estas tecnologías también tienen responsabilidades: validarlas, evaluar su funcionamiento con sus propios pacientes y establecer procedimientos para enfrentar los errores que inevitablemente pueden ocurrir.
El desafío de los datos
Existe además una frontera especialmente delicada: la privacidad.
Las fichas médicas contienen algunos de los datos más sensibles de una persona. Por eso, antes de incorporar una herramienta de inteligencia artificial, el médico considera indispensable saber dónde se almacenará la información, quién podrá acceder a ella y qué mecanismos de protección existirán.
Los datos deberían viajar y almacenarse cifrados, existir registros de acceso y establecerse claramente que la información de los pacientes no será utilizada para entrenar modelos ni para otros propósitos sin autorización.
Si una herramienta graba una consulta, agrega, el paciente debe saberlo y tener la posibilidad de negarse.
“La confianza del paciente es lo que sostiene todo esto. Si se pierde, no hay tecnología que la recupere”.
La paradoja de una medicina más tecnológica
En la visión de Valencia, la consulta médica del futuro podría estar rodeada de mucha más tecnología y, al mismo tiempo, sentirse menos tecnológica.
Imagina a un médico conversando nuevamente con su paciente sin tener que concentrar la mirada en un computador. Mientras ambos hablan, el sistema podría preparar la ficha. Si un paciente hipertenso acumula controles fuera de rango, podría advertirlo. Si aparecen signos de alarma, podría ayudar a priorizar un examen.
Y si esa persona vive en una comuna rural, su información podría acompañarla para que el especialista en Talca acceda a los mismos antecedentes que conocía su médico en el consultorio.
Pero hay tareas que, a juicio del experto, ninguna inteligencia artificial debería asumir.
Escuchar a un paciente. Examinarlo. Explicarle una enfermedad con palabras que pueda comprender. Conocer su realidad. Conversar sobre sus temores y sus hábitos.
Y comunicar una mala noticia.
Una inteligencia artificial, dice, puede contribuir a detectar un cáncer antes.
Pero decirle a una persona que tiene cáncer seguirá siendo un acto profundamente humano.
Y seguirá correspondiéndole al médico.
