Autor: Andres Rico. MD Internista. CEO AIpocrates
Introducción
El sistema de salud colombiano presenta desafíos estructurales que han
modificado sustancialmente el ejercicio de la medicina, de una práctica basada
en la evidencia, las restricciones presupuestales, la fragmentación del cuidado
y la atención, las limitaciones en el acceso a tecnologías diagnósticas y
terapéuticas han configurado un escenario donde las decisiones clínicas deben
ser ajustadas a la disponibilidad de recursos más que a las mejores prácticas
establecidas en la literatura y las guías de práctica clínica.
Pareciera que la destrucción no tiene límites y la desesperanza nos hace
buscar superhéroes o milagros de último minuto. Se busca examinar de
manera ponderada el papel potencial de la inteligencia artificial como
herramienta complementaria en este contexto de escasez y estrechos
márgenes de acción actual y las posibilidades en un reconstrucción futura.
Metodología
- Se realizó una observación sistemática de la realidad del sistema de
salud colombiano y su interacción con las tecnologías emergentes. - Formulación de pregunta de investigación y selección de eje temático
centrado en el papel de la inteligencia artificial en contextos de crisis
sanitaria. - Generación y sistematización de ideas sobre las tensiones entre
medicina basada en evidencia, escasez de recursos y soluciones
tecnológicas. - Uso iterativo de los modelos de inteligencia artificial (LLM) para refinar la
estructura argumentativa, modulación del tono, el estilo y la redacción
académica. - Ajustes del contenido para alcanzar exactamente 1984 palabras, como
referencia metodológica a la obra de George Orwell.
Capítulo 1: Caracterización de la crisis estructural
El sistema de salud presenta deficiencias operativas multifactoriales que
trascienden las limitaciones presupuestales. Los retrasos en la transferencia de
recursos, la precarización de los prestadores de servicios y el debilitamiento de
los mecanismos de supervisión han transformado la red asistencial en un
sistema logístico ineficiente.
La indisponibilidad de medicamentos esenciales —insulinas, antihipertensivos,
anticoagulantes— compromete tanto la adherencia terapéutica como la
integridad de los protocolos clínicos establecidos.
Los procedimientos diagnósticos especializados presentan demoras que
pueden extenderse varios meses, mientras que en el ámbito quirúrgico se
observa una reversión hacia técnicas convencionales debido a la escasez de
dispositivos para cirugía mínimamente invasiva.
El sofocamiento financiero fruto de decisiones políticas que no solucionan sino que
agravan, al estar diseñados para justificar un forzado cambio de modelo ¿El resultado?
Un escenario donde se vislumbra el regreso de prácticas médico quirúrgicas del siglo
pasado, abandonando los beneficios y la seguridad de los avances terapéuticos. En este
contexto, de manera cruda, la medicina basada en evidencia, que durante años ha guiado
nuestras decisiones clínicas, parece desdibujarse frente a un nuevo paradigma: “tome el
tratamiento que haya”.
Esta situación genera una disociación entre las competencias profesionales
adquiridas y las posibilidades de aplicación práctica, creando tensiones éticas y
técnicas que afectan la calidad asistencial. Los profesionales sanitarios
enfrentan la necesidad de adaptar constantemente sus decisiones clínicas a las
limitaciones de recursos disponibles.
Capítulo 2: Regresión tecnológica y limitaciones de innovación
Las últimas décadas han consolidado avances significativos en tecnologías
diagnósticas y terapéuticas menos invasivas, con mejores perfiles de seguridad
y eficacia. Sin embargo, las restricciones actuales han forzado una reversión
hacia prácticas menos avanzadas: cancelación de procedimientos
laparoscópicos, suspensión de terapias biológicas, y limitación del acceso a
dispositivos como bombas de infusión insulina o sistemas de monitoreo
glucémico en tiempo real.
Esta regresión tecnológica impacta tanto la calidad asistencial como la
motivación del personal sanitario. Profesionales formados en técnicas
avanzadas deben recurrir a procedimientos obsoletos, mientras que
especialistas prescriben tratamientos subóptimos debido a restricciones de
disponibilidad.
La innovación administrativa también se ve comprometida por la ausencia de
interoperabilidad en sistemas de información, la persistencia de procesos
manuales y la fragmentación de bases de datos clínicas. Estas limitaciones
impiden el desarrollo de modelos de gestión basados en datos y evidencia.
Capítulo 3: Transferencia de responsabilidad sanitaria al individuo
El espejismo de la autonomía individual, es cierto que algunos reportes muestran logros
como la remisión de la diabetes tipo 2 o la reversión de la hipertensión arterial. Pero no
son logros del sistema, sino del individuo. Quien logra estos resultados toma decisiones
activas y difíciles: cambiar radicalmente su estilo de vida occidental —privación de
sueño, sedentarismo, alimentación excesiva y procesada, estrés mal manejado— y
sostener ese cambio. Es un acto de voluntad, educación y compromiso personal. Pero
¿cuántos lo logran? Y más aún, ¿cuántos pueden hacerlo en medio de un entorno social,
económico y cultural adverso?
Estas narrativas emergentes sobre remisión de enfermedades crónicas como
mediante intervenciones intensivas en el estilo de vida, aunque sustentadas en
estudios robustos demuestran la efectividad de estos enfoques, requieren
recursos significativos y seguimiento especializado que no están ampliamente
disponibles.
El discurso institucional ha convertido estos casos excepcionales en
expectativas normativas, desplazando la responsabilidad sanitaria hacia el
individuo sin considerar determinantes sociales, económicos y educativos. Se
espera que las personas modifiquen patrones de sueño, actividad física,
alimentación y manejo del estrés sin acompañamiento técnico adecuado ni
políticas públicas de soporte.
El concepto de “autocuidado” se presenta como solución estructural cuando, en
realidad, requiere acceso equitativo a educación sanitaria, espacios seguros
para actividad física, alimentos de calidad nutricional y atención médica
continua. Sin estos elementos, el autocuidado se convierte en un mecanismo
de responsabilización individual que no aborda las causas sistémicas del
problema.
Capítulo 4: Déficit en alfabetización sanitaria
La alfabetización en salud representa una deficiencia estructural persistente. A
pesar de los avances tecnológicos, la población carece de competencias
básicas para interpretar síntomas, comprender indicaciones médicas y
distinguir información confiable de contenidos sin respaldo científico.
Expresiones frecuentes en consulta médica como “una vez al mes no hace
daño” o “eso no fue nada grave” reflejan una cultura de minimización de riesgos
sanitarios. Esto se agrava con el uso de redes sociales como fuente primaria
de información médica, generando consecuencias clínicas: automedicación,
abandono de tratamientos, rechazo vacunal y adhesión a pseudoterapias.
La navegación en la red asistencial presenta barreras múltiples, obligando a los
pacientes a actuar como gestores de su propia atención sin las competencias
necesarias. El resultado son decisiones subóptimas que comprometen
adherencia, oportunidad y eficacia terapéutica.
Capítulo 5: Limitaciones de la inteligencia artificial como solución
La estupidez humana no se cura con inteligencia artificial, No basta con tener IA si las
decisiones humanas siguen impulsadas por desinformación, sesgos y negación. Ni el
algoritmo más sofisticado puede sustituir la responsabilidad personal o institucional.
La inteligencia artificial se presenta frecuentemente como solución a los
problemas sistémicos, perspectiva que requiere análisis crítico. La IA depende
fundamentalmente de la calidad de los datos disponibles, y los sistemas
actuales contienen registros incompletos, inconsistentes y frecuentemente
erróneos.
Los profesionales sanitarios, presionados por limitaciones de tiempo,
documentan información mínima sin protocolos de estandarización robustos. La
IA no corrige errores humanos sino que los amplifica sistemáticamente.
Algoritmos entrenados con datos sesgados perpetúan esos sesgos,
potencialmente reforzando desigualdades, omitiendo diagnósticos o
recomendando terapias inapropiadas.
La implementación segura de IA requiere infraestructura ética, legal y técnica
que garantice transparencia y control humano riguroso. Sin estos elementos, la
tecnología puede agravar los problemas existentes en lugar de resolverlos.
Capítulo 6: Aplicaciones prácticas de inteligencia artificial
Pese a sus limitaciones, la IA puede desempeñar funciones complementarias
útiles. En el ámbito clínico, los sistemas de soporte a la decisión enriquecen el
juicio clínico sin sustituirlo.
Para pacientes, los asistentes virtuales pueden facilitar agendamiento de citas,
acceso a información confiable y autogestión de condiciones crónicas.
Chatbots adecuadamente entrenados podrían resolver consultas frecuentes y
reducir congestión en servicios de urgencias.
A nivel institucional, los modelos predictivos basados en IA permiten anticipar
demandas asistenciales, optimizar inventarios y priorizar intervenciones costo-
efectivas. En contextos de escasez, esta capacidad predictiva puede
determinar la diferencia entre desabastecimiento y eficiencia operativa.
Capítulo 7: Definición del rol de la inteligencia artificial
La IA debe conceptualizarse como herramienta para optimizar decisiones, no
para evitar la responsabilidad de tomarlas. No constituye una solución integral y
no puede reemplazar competencias humanas fundamentales: juicio crítico
administrativo y responsabilidad individual del paciente.
Su implementación debe realizarse en entornos regulados, con auditorías
externas, protocolos de validación clínica y transparencia algorítmica. Las
instituciones educativas deben formar profesionales capaces de comprender, utilizar y evaluar críticamente la IA. Los centros asistenciales requieren comités
interdisciplinarios de ética de datos.
La IA debe funcionar como instrumento de humanización del acto médico,
restaurando la dignidad de la práctica clínica en un sistema que tiende a
reducirla a operaciones puramente logísticas.
Capítulo 8: Evidencia de limitaciones tecnológicas en modificación conductual
Los dispositivos wearables ilustran las limitaciones de la tecnología para
generar cambios conductuales sostenidos. A pesar de la amplia adopción de
monitores de actividad física, frecuencia cardíaca y patrones de sueño, los
niveles globales de sedentarismo no han disminuido significativamente. Estos
dispositivos han incrementado la conciencia sobre la inactividad física, pero la
decisión de modificar comportamientos permanece fundamentalmente en el
ámbito de la decisión humana.
Esta paradoja demuestra que la tecnología amplifica capacidades existentes
pero no genera motivación intrínseca. Los datos sin acción se convierten,
potencialmente en generadores de ansiedad sin beneficios terapéuticos.
Capítulo 9: Llamado a la acción
Los profesionales de la salud deben asumir un rol proactivo en la educación de
pacientes, particularmente en el manejo del sobrepeso, obesidad y estilos de
vida occidentales. La implementación de los 8 esenciales de la American Heart
Association —manejo de presión arterial, control de colesterol, reducción de
glucosa sanguínea, actividad física regular, alimentación saludable,
mantenimiento de peso adecuado, abstención tabáquica y sueño adecuado—
requiere acompañamiento médico estructurado.
La consulta médica debe transformarse en un espacio de educación
terapéutica donde se proporcionen herramientas prácticas para la modificación
de estilos de vida. Esto implica desarrollar competencias en comunicación,
motivación al cambio y seguimiento longitudinal de pacientes con un riesgo
cardiovascular.
Conclusión
Y entonces ¿para qué la IA? La IA no solucionará mágicamente la crisis del sistema de
salud. Pero puede ayudarnos a sobrellevarla. A nivel clínico, los sistemas de soporte a la
decisión pueden asistir a los médicos en el diagnóstico y tratamiento con mayor
precisión y rapidez, reduciendo errores y mejorando el uso racional de recursos escasos.
Para los pacientes, asistentes digitales podrían guiarlos en la navegación del sistema de
salud, educarlos sobre decisiones básicas y advertirles a tiempo sobre riesgos
inminentes. Y para los tomadores de decisiones, la IA podría analizar grandes
volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo anticipar desabastecimientos, ajustar
estrategias de compra y priorizar intervenciones costo-efectivas. No es una varita
mágica, pero sí una brújula en medio de la tormenta.
Su valor radica en la capacidad de proporcionar información procesada que
apoye el juicio clínico, no en reemplazar la responsabilidad profesional.
La obra de Orwell nos recuerda que las distopías emergen de decisiones
humanas, no de la tecnología per se. En 1984, el control totalitario se
construye mediante elecciones conscientes de individuos que priorizan la
complacencia sobre la resistencia crítica. Si bien las decisiones antiéticas de
dirigentes y políticos pueden generar distopías por su magnitud e impacto a
gran escala, son la complacencia y aceptación pasiva de cada miembro de la
sociedad las que realmente permiten que estas distopías se consoliden y
perpetúen. La responsabilidad colectiva reside tanto en cuestionar las
decisiones de poder como en mantener una postura crítica y activa frente a las
transformaciones del sistema.
El futuro del sistema de salud depende de la capacidad de integrar
herramientas manteniendo los principios fundamentales del ejercicio médico:
competencia técnica, compromiso ético y responsabilidad social.
No debemos ser espectadores en la búsqueda de soluciones para después
convertirnos en protagonistas de su obstrucción, criticándolas e impidiendo su
implementación simplemente porque no nos gusta el enfoque. Cada profesional
de la salud tiene la responsabilidad de resistir la degradación del sistema
mediante la excelencia en su práctica y la educación continua de sus
pacientes.
Referencias de modelos utilizados
OpenAI. (2024). ChatGPT (versión del 16 de mayo) [Modelo de lenguaje
grande]. https://chat.openai.com
Anthropic. (2025). Claude Sonnet 4 (versión 20250514) [Modelo de lenguaje
grande]. https://claude.ai
aipocrates.blog 