La promesa de la IA en salud: una deuda digital pendiente

Chile aborda la inteligencia artificial (IA) en salud como si el problema fuera tecnológico. No lo es. La principal barrera es más básica, pues el país aún no cuenta con un sistema de información clínica interoperable que permita que los datos de un paciente lo acompañen a lo largo de su vida y entre distintos prestadores.

Sin esa infraestructura, la promesa de la IA es, en la práctica, de bajo impacto. El desafío no es nuevo. En 2016, Corfo impulsó la creación del Centro Nacional en Sistemas de Información en Salud (CENS), con el objetivo de acelerar la digitalización del sector.

El eje era claro: adoptar estándares de interoperabilidad —como HL7/FHIR— para construir fichas médicas electrónicas integradas y habilitar interfaces que permitan a los pacientes acceder y gestionar su información. “La verdadera transformación no depende solo de nuevos algoritmos, sino de decisiones de política pública que Chile ha postergado por casi una década”. Solo sobre esa base la inteligencia artificial puede generar beneficios significativos.

El uso de datos anonimizados permite desarrollar modelos predictivos que, combinados con historiales clínicos individuales, habilitan una medicina preventiva, incluyendo detección temprana de enfermedades, reducción de errores diagnósticos, menor duplicación de exámenes y una gestión más eficiente de la demanda. En términos simples, mejor salud a menor costo. Sin embargo, el avance ha sido incompleto.

Aunque se ha fortalecido el derecho de los pacientes a acceder a su información —mediante modificaciones a la Ley 20. 584—, no existe una obligación efectiva de compartir datos en forma estandarizada y en tiempo real. Tampoco un marco robusto para el uso de datos anonimizados que asegure consentimiento expedito, trazabilidad y confianza.

La evidencia muestra que el problema no es de capacidad técnica. En 2017, Chile implementó un piloto de receta médica electrónica interoperable, liderado por CENS y Fonasa, con participación de prestadores públicos y privados. El piloto demostró viabilidad, relevó el rol crítico de las farmacias y la necesidad de una gobernanza clara.

Fue una prueba de concepto exitosa que, sin embargo, no escaló por falta de prioridad política y de un mandato regulatorio que obligue a interoperar. Hoy el contexto ha cambiado. La expansión de la inteligencia artificial abre una nueva ventana de oportunidad.

Pero la evidencia internacional es clara: los aumentos de productividad asociados a la IA dependen críticamente de la disponibilidad de datos estructurados e interoperables. Sin datos, no hay inteligencia. Países como Estonia y Finlandia han avanzado en sistemas de salud interoperables con uso extensivo de datos poblacionales para analítica predictiva.

Los beneficios se reflejan en mayor efectividad clínica, menor duplicación de servicios y ahorros administrativos. La OCDE estima reducciones de entre 5% y 10% del gasto en salud por mejor intercambio de información y menores costos de gestión, sin considerar el ahorro de tiempo para los pacientes. El desafío es, por tanto, institucional.

Requiere establecer la interoperabilidad como estándar obligatorio, alinear incentivos —especialmente en el sector privado— y construir una gobernanza que garantice confianza en el uso de los datos. Persistir en la fragmentación actual no solo limita la innovación; perpetúa ineficiencias que el sistema ya no puede sostener. La verdadera transformación digital en salud no depende solo de nuevos algoritmos, sino de decisiones de política pública que Chile ha postergado por casi una década.