De la medicina reactiva a la anticipatoria: el giro que propone la inteligencia artificial
La inteligencia artificial está marcando un antes y un después en la forma en que entendemos la atención sanitaria: ya no se trata solo de curar, sino de anticiparse, prever y actuar antes de que la enfermedad se manifieste. Este cambio de paradigma propone una transición desde una medicina reactiva a una proactiva y personalizada.
“Debemos utilizar la IA para introducir la lógica proactiva y anticipatoria en la salud pública, esto es crucial para la planificación sanitaria y, sobre todo, para la prevención en salud comunitaria”, señaló María José Muñoz Leal, profesional odontóloga, en su ponencia “Innovación con propósito: IA aplicada al desarrollo de soluciones en salud pública”, durante el IV Congreso Internacional en Salud: Innovación y Sostenibilidad, organizado por la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, en Cochabamba.
La especialista, odontóloga con formación en radiología, ortodoncia, gestión educativa y actualmente investigadora en inteligencia artificial aplicada a entornos de salud, abordó cómo la tecnología puede ser un motor de equidad y sostenibilidad en los sistemas sanitarios si se implementa con visión ética, comunitaria y estratégica y destacó que no basta con innovar tecnológicamente si no se considera el impacto humano y ético de las herramientas desarrolladas.
En sus palabras, “la inteligencia artificial en salud pública no puede ser sólo eficiente, tiene que ser justa, ética y socialmente consciente”.
La anticipación como nueva frontera
La especialista señaló que uno de los mayores aportes de la IA es su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos heterogéneos —clínicos, ambientales, genéticos, conductuales— para predecir riesgos y personalizar intervenciones. Esta posibilidad permite pasar del tratamiento a la prevención, mejorando la calidad de vida y reduciendo los costos del sistema.
Además, explicó cómo estas tecnologías permiten construir perfiles individualizados de riesgo, fundamentales para enfrentar enfermedades crónicas no transmisibles que afectan a poblaciones cada vez más longevas.
Muñoz fue enfática en señalar que no hay innovación sin responsabilidad. El uso de la inteligencia artificial en salud requiere una regulación rigurosa y marcos éticos que guíen todo el proceso de desarrollo y aplicación. Desde el diseño hasta la desactivación de algoritmos, deben considerarse principios como la transparencia, la justicia distributiva, la privacidad de datos y la no maleficencia.
“Un error en salud pública no es una falla técnica. Es una vida que se posterga, una comunidad que se ignora, un derecho que es vulnerado”, remarcó.
También advirtió sobre los riesgos de entrenar algoritmos con datos que no representan a la población local, lo que puede generar sesgos que perpetúan desigualdades por género, etnia o condición socioeconómica.
Inteligencia artificial con propósito
Lejos de tratarse de una simple herramienta técnica, la IA debe integrarse de manera participativa: incluyendo a pacientes, profesionales sanitarios, autoridades y comunidades. Este enfoque colaborativo es clave para garantizar la relevancia, aplicabilidad y aceptación de las soluciones tecnológicas.
“El profesional de salud debe transformarse en mediador experto entre los datos, la tecnología y las personas”, sostuvo la speaker.
Durante su presentación, la odontóloga presentó ejemplos de innovaciones exitosas alrededor del mundo: desde BlueDot, en Canadá, que anticipa brotes epidemiológicos, hasta Laura, en Brasil, que monitorea signos vitales para prevenir sepsis en hospitales. También citó a Babil, en Ruanda, una app que democratiza la atención médica primaria en zonas rurales, y a DeepMind, de Google, que mejora la detección de enfermedades oculares con precisión superior a la humana.
Estas experiencias demuestran que la IA puede reducir brechas, optimizar recursos y ofrecer soluciones incluso en contextos con escasa infraestructura.
Educación para un nuevo rol profesional
Finalmente, Muñoz Leal hizo un llamado a transformar la educación en salud. La implementación efectiva de IA requiere competencias en ciencia de datos, ética algorítmica y alfabetización tecnológica. No se trata de formar ingenieros, sino de dotar a los profesionales sanitarios de herramientas para comprender, supervisar y colaborar en el desarrollo de soluciones basadas en IA.
“Tenemos que volver a lo básico: pensar en las personas, por las personas y para las personas”, concluyó.
Con una mirada crítica y propositiva, la experta invita a no temer a la inteligencia artificial, sino a abrazarla como una oportunidad para redefinir la salud pública desde una perspectiva más justa, equitativa y preventiva.
