Autor: Alejandro Hernández-Arango MD.MSc – Salud Digital CMIO Hospital Alma Mater / Internista – Profesor Universidad de Antioquia
Hoy en día todo el mundo anda «embarcado» en el cuento de la Inteligencia Artificial. En las juntas directivas de los hospitales no se habla de otra cosa: que si el algoritmo que predice la sepsis, que si el sistema que lee radiografías solo, que si la optimización de camas con datos. La promesa es tan buena que parece una bendición.
Sin embargo, hay una verdad que a veces nos da pereza admitir: la Inteligencia Artificial es el techo de la casa, no los cimientos. Querer montar estos sistemas en un hospital que todavía no sabe ni gatear digitalmente no es solo una botadera de recursos, es un riesgo alto para los pacientes.
1. El cuento del «Teatro Digital»
Seguro usted ha visto esta película: un hospital gasta una millonada en un software de última generación para que todo el mundo vea que están en la «vanguardia». Pero si uno se asoma a los pasillos, las enfermeras siguen anotando los signos vitales en un papelito pegado a la pantalla y los doctores se inventan mil mañas para no llenar los campos del sistema porque les parece un estorbo.
Eso es lo que llamamos «Teatro Digital». Es puro pantalleo: por fuera se ve muy moderno, pero por dentro los procesos siguen siendo igual de enredados y manuales que hace veinte años. Si usted le mete Inteligencia Artificial a ese desorden, lo único que va a lograr es automatizar el caos.
2. El riesgo de «Basura entra, basura sale»
Para que la Inteligencia Artificial haga bien su trabajo, necesita datos limpios, bien organizados y confiables. Si la organización es inmadura, la información suele ser puro ruido. Un algoritmo alimentado con datos incompletos o mal anotados va a terminar dando recomendaciones que no son. En medicina, un error de esos no es un simple fallo del computador, es una vida en juego. Como dice la ciencia, si los datos no tienen una estructura clara, el sistema va a fallar.
3. La fatiga de alertas
Primero, aclaremos qué es un Sistema de Soporte para la Decisión Clínica, es básicamente un asistente digital que le avisa al médico cuando algo no cuadra (como si fuera un copiloto que le dice: «¡Ojo! Ese paciente es alérgico a lo que usted le va a dar»). La diferencia con la Inteligencia Artificial es que el sistema de soporte tradicional solo sigue las instrucciones fijas que nosotros le programamos de antemano (si pasa A, entonces diga B), mientras que la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de aprender por su cuenta analizando montañas de datos para encontrar riesgos o patrones que nadie le enseñó a buscar explícitamente.
El problema es que cuando se instalan estos sistemas de apoyo sin haber organizado la casa primero, el programa empieza a lanzar alertas por cualquier pendejada. El médico, que ya de por sí anda a las carreras, se termina cansando de tanto aviso que no sirve para nada. Al final, desarrolla esa «fatiga» y termina ignorando la alerta que de verdad importaba. Eso es ponerle una trampa al mismo personal de salud.
4. Los «Atajos»: La tecnología como un estorbo
Si la cultura de la clínica no está preparada, la gente va a ver la tecnología como el enemigo. Vamos a ver a las enfermeras escaneando los medicamentos en el puesto de enfermería y no al lado del paciente, solo para que el sistema deje de molestar. Al forzar la Inteligencia Artificial donde todavía no hay madurez, terminamos rompiendo los protocolos de seguridad que se supone queríamos mejorar.
La trampa de la «fábrica de software»
A veces, en medio del afán, los hospitales creen que la solución es ponerse a contratar ingenieros para montar una «fábrica de software» interna, ¡Pilas con eso!, recomiendo que lea nuestra columna: ¿Por qué construir IA en hospitales puede ser una trampa estratégica? de la Dra Andrea Muñoz y el ingeniero de Google Daniel Muñoz, antes de quemar recursos creando programas desde cero, lo que se necesita es un Plan de Negocio Estructurado.
Invertir con estrategia es mucho más rentable que invertir por impulso. Un plan bien pensado asegura que cada peso que se gasta en tecnología de verdad mejore la salud del paciente y la billetera del hospital. Es mucho más inteligente comprar o implementar soluciones que ya funcionan y adaptarlas con orden, que ponerse a inventar la rueda en un sótano mientras la operación clínica sigue “patas arriba.”
La solución: Ponerse las pilas con la madurez digital
La transformación digital no es un proyecto de los ingenieros de sistemas, es un cambio en la forma de trabajar de todo el mundo. Existe un estándar internacional que se llama el Modelo de Adopción de la Historia Clínica Electrónica, creado por la Sociedad de Sistemas de Información y Gestión en Salud. Este modelo dice que hay que ir paso a paso. Usted no puede pedir analítica avanzada si primero no ha logrado que la entrega de medicamentos esté totalmente controlada por el sistema.
Lo curioso es que, según los estudios de la firma KLAS Research, los médicos en los hospitales que ya llegaron al nivel más alto de madurez están mucho más contentos. ¿Por qué? Porque ahí la tecnología por fin les «devuelve el favor» y les facilita la vida, en vez de ponerles más trabas.
Antes de que su hospital salga corriendo a comprar la última maravilla de Inteligencia Artificial, hágase esta pregunta: ¿Nuestros cimientos están firmes o estamos haciendo un “elefante blanco” con los recursos limitados del hospital?
En Aipocrates estamos convencidos que la tecnología debe ser la mano derecha del médico, no un dolor de cabeza. Innovar de verdad es tener la humildad de reconocer qué hace falta, y buscar nuevas formas y soluciones que a veces son las más simples.
Referencias y Lecturas de Interés
● Aipocrates ¿Por qué construir IA en hospitales puede ser una trampa estratégica? https://aipocrates.blog/2025/12/07/ia-hospitales-riesgos-costos-estrategia/
● KLAS Research (2024). ¿Son más exitosos los médicos en los hospitales con nivel 7 de madurez? Un análisis sobre cómo la tecnología bien implementada mejora la vida del doctor.
● MDPI Healthcare (2025). Evaluación de modelos de madurez en sistemas de información de salud. Un estudio que explica por qué es mejor medirse con estándares globales que creerse el cuento de las autoevaluaciones.
● PubMed Central. Barreras para la aceptación de registros médicos electrónicos por parte de los médicos. Una investigación sobre por qué los doctores a veces le huyen a la tecnología.
● Healthcare Information and Management Systems Society. Estándares internacionales para el Modelo de Adopción de la Historia Clínica Electrónica. La hoja de ruta oficial para no cometer errores en el proceso.
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