La inteligencia artificial está transformando la atención médica en todo el mundo, con avances que prometen diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y una eficiencia sin precedentes en los sistemas de salud. En los países más desarrollados, la IA ha demostrado un impacto transformador en la salud. Empresas como Microsoft, con su plataforma Microsoft Health, o Google, con DeepMind, lideran en el desarrollo de herramientas avanzadas para la detección temprana de enfermedades, planificación de recursos y personalización de tratamientos.
Sin embargo, en América Latina, donde las brechas de acceso a servicios médicos de calidad son profundas, nos preguntamos ¿estas tecnologías realmente están pensadas para beneficiar a nuestras poblaciones o su aplicación se limita a aquellos que pueden pagarlo? La IA podría ser una herramienta para reducir las desigualdades en salud, pero sólo si se implementa desde la base de la inclusión y equidad, partiendo de la base de un trabajo conjunto entre el Estado y las empresas, así como también entre universidades públicas y privadas.
Por caso, en países europeos, la IA ha tenido un importante impacto con herramientas innovadoras que mejoran la detección temprana de enfermedades, personalizan tratamientos y optimizan recursos de salud. Un ejemplo destacado es el modelo creado por científicos de la Universidad Ludwig Maximilian de Múnich, que emplea técnicas avanzadas de detección de anomalías. Este sistema, entrenado con un amplio conjunto de datos que incluye 17 millones de imágenes histológicas de más de 5.400 casos, es capaz de identificar con precisión enfermedades raras basándose únicamente en patrones de afecciones comunes. Este enfoque promete elevar significativamente la precisión diagnóstica.
Otro notable ejemplo viene dándose en el campo de la neurología, donde la IA también ha demostrado ser una herramienta prometedora para abordar enfermedades complejas como el Alzheimer. Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado una metodología basada en redes neuronales convolucionales 3D que integra imágenes médicas de resonancia magnética y tomografía por emisión de positrones, utilizadas en el diagnóstico de esta enfermedad. Este enfoque no solo permite analizar en profundidad las características anatómicas y metabólicas del cerebro en tres dimensiones, sino que también aborda uno de los principales desafíos de estas técnicas: la falta de sincronización en su aplicación, lo que dificulta la interpretación adecuada de los resultados. Sus hallazgos, publicados en Artificial Intelligence in Medicine, destacan el potencial de la IA para transformar la evaluación y el manejo de enfermedades neurológicas.
No obstante, esta tecnología, diseñada en entornos con infraestructuras robustas y acceso masivo a datos, pone en evidencia una brecha importante: en América Latina, donde estas condiciones no siempre están garantizadas, el potencial de la IA en salud enfrenta limitaciones significativas. Mientras que estas innovaciones representan un avance impresionante, también resaltan la necesidad de infraestructura tecnológica, inversión y acceso a datos locales para que puedan adaptarse y generar impacto en contextos con menos recursos. Es por eso que el Estado debe también jugar un rol importante en materia de inversión y articulación con el sector privado.
En nuestra región, la adopción de estas tecnologías enfrenta desafíos importantes, desde la falta de infraestructura hasta las limitaciones en el acceso a internet en áreas rurales, como se mencionaba con los datos de la CEPAL en nuestro informe anterior sobre el rol de América Latina en el mundo de la inteligencia artificial. Esta brecha tecnológica hace que, en lugar de ser una herramienta democratizadora, la IA se convierta en un privilegio disponible solo para quienes ya tienen acceso a servicios médicos de alta calidad, profundizando las desigualdades en lugar de reducirlas. El riesgo es que la IA en salud, al igual que otros desarrollos tecnológicos, termine siendo un lujo reservado para quienes pueden costearlo, dejando a una gran parte de la población fuera de sus beneficios.
A pesar de estos desafíos, la IA tiene el potencial de transformar el sistema de salud en América Latina si se orienta adecuadamente. En un contexto donde el acceso a médicos especialistas es limitado, sobre todo en áreas rurales y comunidades de bajos recursos, algunas aplicaciones de IA que permiten realizar diagnósticos iniciales a través de dispositivos móviles o brindar recomendaciones preventivas pueden ser una herramienta valiosa para mejorar la cobertura y reducir los tiempos de espera.
Además, la IA puede facilitar la toma de decisiones en la distribución de recursos médicos, optimizando el uso de los limitados recursos con los que cuentan muchos sistemas de salud en la región. En países con alta demanda y pocos recursos, el uso de IA para planificar y coordinar la atención médica podría marcar una diferencia significativa, permitiendo que más personas accedan a servicios de calidad. Este enfoque requiere, sin embargo, que los gobiernos prioricen el desarrollo y la implementación de IA en el ámbito de la salud pública y no solo en el sector privado.
Argentina y la inversión pública en salud
Para que la IA en salud no sea un privilegio, sino una herramienta al servicio de todos los ciudadanos, es necesario que existan políticas públicas y regulaciones que garanticen su acceso equitativo. Esto implica invertir en infraestructura digital en hospitales y centros de salud, capacitar a los profesionales para el uso de estas tecnologías y fomentar el desarrollo de aplicaciones de IA que respondan a las necesidades específicas de cada país.
Por ejemplo, en nuestro país, investigadores del CONICET lanzaron, a fines de 2023 un estudio que utiliza IA para la detección temprana de demencia. La demencia es una enfermedad que no solo afecta a la memoria y las capacidades cognitivas, sino que tiene raíces profundas en múltiples factores de riesgo. Entre ellos, se encuentran condiciones como la pérdida de audición en la mediana edad, hipertensión, obesidad, dietas poco saludables, tabaquismo, depresión, inactividad física, aislamiento social y diabetes. Sin embargo, en América Latina, estos riesgos se agravan por factores culturales, políticos y económicos únicos. Según el investigador Agustín Ibañez, los latinos son más vulnerables a enfermedades como el Alzheimer y la demencia frontotemporal debido a una combinación de factores genéticos y ambientales.
En la región, de acuerdo a los datos del Instituto Latinoamericano de Salud cerebral (BrainLat), entre el 7% y el 13% de los mayores de 60 años padecen demencia, pero hasta el 90% de estos casos no reciben un diagnóstico adecuado. Esta alarmante cifra refleja no solamente las desigualdades socioeconómicas, sino también la falta de métodos de diagnóstico adaptados a las realidades culturales y lingüísticas locales.
Un aspecto esencial, en lo que al uso de IA en la salud se refiere, es el manejo de los datos. Para que los algoritmos sean efectivos, necesitan información local que refleje las particularidades epidemiológicas, culturales y sociales de la población. Sin embargo, cuando estos datos son administrados por corporaciones extranjeras, se corre el riesgo de que los modelos resultantes no respondan a las necesidades locales y prioricen objetivos comerciales. En esa línea, es fundamental que los datos médicos utilizados para entrenar los algoritmos reflejen las realidades de nuestra región. Si los datos provienen de contextos distintos al nuestro, los resultados pueden ser inexactos o incluso contraproducentes. Una IA entrenada con datos relevantes y adaptada a las características locales es esencial para asegurar que los diagnósticos y recomendaciones sean efectivos y útiles en nuestro contexto.
Para que esta tecnología se convierta en un motor de equidad, es necesario un compromiso claro por parte de los gobiernos y las instituciones de salud de la región. La IA en salud debe ser vista como un bien público y no como una herramienta exclusivamente comercial.
Latinoamérica tiene ante sí la posibilidad de aprovechar la IA para mejorar el acceso y la calidad de la atención médica, pero lograrlo requiere una visión de largo plazo y un enfoque que priorice la inclusión. En una región donde el acceso a la salud sigue siendo desigual, el desarrollo de una IA accesible y al servicio de todos es una necesidad, y donde hay una necesidad nace un derecho.