Calce: Dr. Héctor J. Martínez González, jefe Depto. de Cardiología y director Laboratorio de Cateterismo Cardíaco del Mayagüez Medical Center.
La inteligencia artificial (IA) llegó al sector de la salud para transformar los procesos clínicos y administrativos, facilitando la práctica médica y la toma de decisiones. Su potencial para aliviar la carga de trabajo, apoyar el juicio clínico y fortalecer la eficiencia operativa es cada vez más evidente.
El doctor Jorge Duconge, catedrático de la Escuela de Farmacia del Recinto de Ciencias Médicas de la Universidad de Puerto Rico, reconoció que aunque los adelantos tecnológicos pueden generar resistencia y temor, representan beneficios significativos para mejorar la calidad de los datos, reducir costos y acelerar la transferencia de información médica.
“Con la inteligencia artificial se manejan los datos de manera más efectiva y se reducen los costos. Adaptarnos puede causar temor porque hay retos y desafíos, pero también mucha oportunidad. La IA nos permite analizar información compleja y realizar diagnósticos de forma más eficiente”, afirmó.
Encuestas recientes revelan que casi dos tercios de los médicos reconocen ventajas en el uso de la IA en el cuidado de la salud, aunque solo un 38 % la estaba utilizando al momento de ser encuestados. El 41 % expresó sentirse “entusiasmado y preocupado” por su integración en la atención médica.
Para muchos profesionales de la salud, estas herramientas tecnológicas reducen el tiempo en la toma de decisiones, en el proceso de documentación y en la carga administrativa. Además, ayudan a organizar, analizar e interpretar datos clínicos, lo que permite ofrecer diagnósticos, pronósticos y recomendaciones de tratamiento más precisos. Sin embargo, también persiste la preocupación relacionada a la privacidad de la información y el impacto de la IA en la relación médico-paciente.
Para generar confianza, subrayó Duconge, es esencial garantizar que la IA utilizada en Medicina de precisión sea segura, efectiva y equitativa, además de educar a los profesionales sobre sus principios fundamentales y aplicaciones.
Entre las plataformas evaluadas, ERNIE Bot, ChatGPT-4o y DeepSeek R1, demostraron mayor precisión diagnóstica, aunque también una tendencia a la sobre prescripción en comparación con el juicio de los médicos. ChatGPT mostró mejor exactitud en el diagnóstico, pero recomendó un mayor número de pruebas de laboratorio, lo que evidencia la necesidad de utilizar estas herramientas como apoyo y no como sustituto.
“En cuanto a precisión diagnóstica, las investigaciones reflejan que la IA brindó la prescripción correcta en un 94.3 %. Sin embargo, también se observaron tasas elevadas de pruebas médicas innecesarias (91.9 %) y medicamentos innecesarios (57.8 %)”, señaló Duconge. Las investigaciones también revelaron disparidades vinculadas a la edad y al nivel socioeconómico, con pacientes mayores y de mayor ingreso recibiendo una atención más intensiva.
“La IA potencia la salud personalizada. Se reconoce al paciente como un individuo con características únicas, lo que permite tratamientos y seguimientos individualizados, con mejor predicción de riesgos, expectativas y resultados”, añadió.
Actualmente, existen herramientas capaces de identificar nuevos medicamentos para los tratamientos, así como marcadores predictivos basados en información clínica y genética, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar y analizar patrones. “Ahorramos tiempo y recursos, las notas en el récord médico se pueden realizar a través de herramientas de IA. Se captura la mayor información posible. Hacemos modelos más robustos, se optimizan los estudios clínicos y nos brinda ventajas administrativas para optimizar el tiempo con el paciente”, aseguró.
Un ejemplo es el sistema ‘machine learning’, que aprende a realizar una tarea analizando datos y encontrando patrones o relaciones, resultando muy útil para identificar marcadores de riesgo. Por ejemplo, para el Alzheimer, se analiza la información genética que predispone a la persona a la enfermedad.
Por su parte, el doctor Héctor J. Martínez González, jefe del Departamento de Cardiología y director del Laboratorio de Cateterismo Cardíaco del Mayagüez Medical Center, destacó que los algoritmos ya transforman la interpretación de imágenes médicas y facilitan la detección temprana de condiciones cardíacas.
“Nos ayuda a frenar infartos. Para el cateterismo, la IA interpreta imágenes y recomienda qué tipo de malla colocar. También crea reportes y mejora la detección mediante dispositivos como relojes inteligentes que monitorean los latidos o estudios de TCT que diagnostican infartos a través del electrocardiograma. La IA nos ayuda a ser mejores médicos”, expresó.
Entre las barreras principales señaló la resistencia al cambio, ya que muchos médicos aún prefieren documentar en papel, así como la escasez de datos médicos en Puerto Rico y la necesidad de una integración e implementación más completa.
