La inteligencia artificial (IA) en el campo de la salud está en un punto de inflexión. Atrae inversiones masivas y despierta grandes expectativas, pero también se enfrenta al reto de demostrar su verdadero alcance. Si bien no transformará la atención médica de la noche a la mañana, su capacidad para hacer más eficiente la priorización de pacientes y la distribución del personal sanitario y sus recursos, poder ayudar a personalizar los tratamientos y su seguimiento, y el apoyo a gestionar la salud de pacientes crónicos ahorrando visitas a los centros de salud, podría ya marcar una diferencia fundamental, especialmente en regiones con infraestructuras limitadas.
La IA no sólo tiene el potencial de ayudar a cerrar la brecha en la cobertura sanitaria y de inmunización, sino también de redefinir cómo abordamos la salud pública a nivel global.
La adopción de IA en investigación biomédica ha crecido exponencialmente, acelerando la obtención de resultados en el descubrimiento de nuevos fármacos y tratamientos. En la práctica clínica, la IA impulsa herramientas como estetoscopios y herramientas de ultrasonidos inteligentes junto con aplicaciones móviles que convierten teléfonos en dispositivos médicos portátiles. Estas tecnologías se están utilizando en países de ingresos bajos y medios, donde el acceso a atención especializada es limitado. Al proporcionar orientación en idiomas locales y mejorar el uso de equipos básicos, la IA amplía el conocimiento de los trabajadores de salud. En los países con mayores recursos, donde los sistemas de salud se enfrentan a retos como el envejecimiento de la población, la falta de personal médico especializado o el alto coste de mantener las infraestructuras actuales, la IA también puede desempeñar un papel relevante. La tecnología digital y los datos que ésta genera, junto con IA, que centraliza, estandariza y produce predicciones individuales para cada paciente es capaz de ayudar a los profesionales a evitar errores médicos y facilitar la toma de decisiones clínicas con más rapidez y precisión, y personalizadas a cada paciente y situación.
La función de los trabajadores comunitarios en la revolución digital de la salud global
Los trabajadores comunitarios de salud (TCS) son un pilar fundamental en los sistemas de atención primaria, especialmente en países de ingresos bajos. A menudo son el primer y único punto de contacto para muchas comunidades, desempeñando un papel esencial en la provisión de cuidados preventivos, educación sanitaria y seguimiento de tratamientos. En el contexto de la revolución digital en la sanidad, su labor está siendo transformada por tecnologías como la IA, que les permite mejorar la atención que dan a sus pacientes.
Por ejemplo, aplicaciones de móvil impulsadas por la IA están optimizando las capacidades de los TCS, proporcionándoles datos en tiempo real, predicciones personalizadas sobre quién es más probable que tenga una complicación de la enfermedad o deje de tomar un tratamiento, y acceso a información validada de salud pública a través de chatbots basados en modelos grandes de lenguaje para tomar decisiones más ágilmente en su trabajo diario. Como el caso de la aplicación de móvil de CHARM, usada por trabajadoras de la organización mothers2mothers, que han demostrado cómo la tecnología puede revolucionar la atención en terreno. Estas trabajadoras comunitarias, que son mujeres viviendo con VIH, emplean la IA para priorizar visitas, identificar pacientes en riesgo de abandonar el tratamiento o quienes deberían hacerse un test y optimizar sus rutas de atención. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y los modelos grandes de lenguaje integrados en estas plataformas permiten personalizar las intervenciones basándose en las necesidades específicas de cada paciente. Al mismo tiempo, la IA facilita la educación continua de los TCS, enviando actualizaciones y materiales formativos adaptados a sus contextos culturales y lingüísticos.
Gracias a la digitalización y el uso de la IA, los TCS pueden manejar mejor la gestión de casos en comunidades aisladas, identificando patrones de salud pública que podrían pasar desapercibidos con métodos tradicionales. Por ejemplo, pueden predecir brotes locales de enfermedades transmisibles y garantizar que los pacientes con enfermedades crónicas reciban sus medicamentos a tiempo. Esto no sólo mejora la salud de los pacientes, sino que también fortalece la confianza de las comunidades en el sistema de salud.
Sin embargo, la adopción de estas tecnologías debe enfrentarse a retos clave. En primer lugar, es crucial garantizar la alfabetización digital de los TCS, proporcionar un acceso seguro a dispositivos y redes, y asegurar que los algoritmos estén diseñados sin sesgos que puedan perpetuar inequidades. Además, la recopilación y uso de datos debe cumplir con los más altos estándares de privacidad y ética.
Los trabajadores comunitarios son agentes de cambio esenciales en la revolución digital de la sanidad. Al empoderarlos con tecnologías avanzadas, no sólo se mejora su labor, sino que se construyen sistemas de salud más equitativos y resilientes. La colaboración entre gobiernos, organizaciones no gubernamentales y empresas tecnológicas será clave para mejorar la salud de la población lo máximo posible, asegurando que los TCS sigan siendo el puente entre la tecnología de vanguardia y las comunidades más vulnerables.
La revolución de las tecnologías de aprendizaje por refuerzo en las farmacias y distribuidores
En el ámbito de la salud global, las farmacias son un pilar esencial, especialmente en países con ingresos bajos y medios, donde junto con los TCS, son los primeros puntos de contacto para muchos pacientes. Sin embargo, se enfrentan a problemas persistentes como la gestión de inventarios, la formación de personal y la mejora de cadenas de suministro. En este campo, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo están emergiendo como herramientas clave para transformar la manera en que las farmacias operan.
Las técnicas de aprendizaje por refuerzo funcionan evaluando y ajustando decisiones en tiempo real. Estos algoritmos equilibran la exploración de nuevas estrategias con la explotación de datos existentes para mejorar resultados. En el caso de las farmacias, pueden recomendar productos específicos basándose en patrones históricos de compra, demandas previstas o niveles actuales de inventario. Esto permite no sólo evitar desabastecimientos, que afectan la atención al paciente, sino también reducir el sobrante que compromete a negocios tan pequeños.
Además de la optimización logística, estas tecnologías ofrecen ventajas significativas en la personalización de contenidos educativos para farmacéuticos. Al ajustar los recursos formativos al nivel de experiencia del usuario, contribuyen a una educación más efectiva, esencial en comunidades con menos acceso a formación especializada. También permiten enviar recordatorios o incentivos personalizados, asegurándose la continuidad de los tratamientos y ayudando tanto a la gestión farmacéutica como en el cuidado de los pacientes. Dos ejemplos de organizaciones que utilizan la IA integrada en sus aplicaciones móviles son SwipeRx en Indonesia y LifeBank en Nigeria. SwipeRx es un portal de comercio electrónico que distribuye medicamentos a otras farmacias y que usa la IA para ampliar la variedad de medicamentos que las farmacias ofrecen y así poder ofrecer lo que los pacientes necesitan a través de un sistema de recomendación como el que usa Amazon o Netflix. Por otro lado, LifeBank distribuye sangre y oxígeno en la ciudad de Lagos a través de su aplicación con repartidores que van en motocicletas y son capaces de entregar la sangre a tiempo donde se necesita. Ellos utilizan la IA para predecir la demanda, optimizar rutas y asegurarse que todos los hospitales tienen la cantidad suficiente cada día, adaptándose a cada situación, similar a la IA que usa Uber Eats.
La adopción de tecnologías basadas en aprendizaje por refuerzo en sistemas de salud tiene un efecto directo en la equidad, asegurando que medicamentos y suministros esenciales lleguen a quienes más los necesitan y ayudando a que las farmacias y clínicas ofrezcan servicios más accesibles. Estas tecnologías representan una solución innovadora para algunos de los retos de la salud global, mostrando cómo la IA puede cerrar brechas en el acceso y la calidad de la atención sanitaria.
La IA y la inmunización
La inmunización es crucial como primera línea de defensa contra enfermedades prevenibles por vacunas. Al prevenir infecciones desde el inicio, los programas de vacunación fortalecen la resiliencia de las comunidades más vulnerables, ayudándolas a mitigar el riesgo de brotes de enfermedades. Además, establecer una cobertura vacunal universal y alcanzar a los niños con cero dosis no sólo los protege contra enfermedades, sino que también abre la puerta a servicios de salud complementarios.
La IA tiene un papel transformador en este esfuerzo. Su capacidad para predecir brotes, optimizar la distribución de recursos y proporcionar recomendaciones personalizadas a los trabajadores de salud permite a los sistemas de salud adaptarse con mayor rapidez y a poder identificar a poblaciones sin inmunizar y en riesgo. Con el uso de herramientas basadas en IA, los gestores de salud pública pueden priorizar las regiones más vulnerables, integrar datos socioeconómicos, logísticos sobre la distribución y epidemiológicos pasados y futuros, basados en predicciones, en sus decisiones y garantizar que los programas de vacunación se mantengan efectivos incluso en situaciones de emergencia, pudiendo prever con mayor exactitud dónde y cuándo será necesario suministrar vacunas teniendo también en cuenta no romper la cadena de frío. Esto no sólo garantiza la disponibilidad de vacunas en los lugares más críticos, sino que también minimiza el desperdicio de dosis en áreas de menor demanda.
La IA ya está mostrando su capacidad para mejorar la eficiencia en la priorización de pacientes, la distribución de recursos sanitarios, la personalización de tratamientos y el seguimiento de pacientes crónicos, con un efecto significativo en regiones con infraestructuras limitadas. Estas tecnologías permiten a los profesionales de la salud tomar decisiones más rápidas, precisas y personalizadas, reduciendo los errores médicos y mejorando la atención en situaciones complejas y saturadas.
La revolución digital en la salud ya está en marcha y con ella la promesa de construir sistemas de salud más eficientes, equitativos y resilientes. La IA no sólo tiene el potencial de ayudar a cerrar la brecha en la cobertura sanitaria y de inmunización, sino también de redefinir cómo abordamos la salud pública a nivel global.
