Arlen Meyers, MD, MBA, es presidente y CEO de la Society of Physician Entrepreneurs en Substack y asesor en Cliexa, MI10 y Thinkhat.
Antes de entrar a una oficina médica, muchos pacientes consultan herramientas en línea como WebMD para autodiagnosticarse. Pero la inteligencia artificial está llevando esto más allá: está entrando en hospitales y clínicas, ayudando a los médicos a realizar diagnósticos, recomendar tratamientos e incluso interactuar con los pacientes.
Ahora imagine que un paciente llega a su consulta con una lista de preguntas, temas para discutir y opciones de tratamiento—generadas completamente por IA. Pero al mencionarlo, su médico responde:
“Lo siento, no conozco ese tratamiento ni a nadie que lo practique”.
¿Suena frustrante? Para los pacientes, lo es. Y aunque esto aún no es una realidad generalizada, el uso de IA por parte de los pacientes será cada vez más frecuente. Los médicos deben estar preparados.
Aunque el potencial de la IA en salud es inmenso, su adopción no está exenta de desafíos. ¿Qué la está frenando? ¿Qué opinan realmente médicos y pacientes sobre esta transformación? ¿Y qué debe considerarse para mejorar su adopción generalizada?
El papel creciente de la IA en la atención de salud
Según McKinsey & Company, las organizaciones de salud están implementando cada vez más soluciones con IA, especialmente para mejorar procesos operacionales. Su rol en el cuidado clínico directo todavía está en desarrollo.
El estudio revela que la mayoría de las instituciones de salud están integrando IA o probando su potencial. Sin embargo, también muestra que una parte importante aún adopta una postura de espera y observación frente a la IA generativa.
Curiosamente, las organizaciones que sí están avanzando en la implementación de IA lo hacen bajo un modelo de cocreación o alianzas estratégicas, lo que indica que las plataformas más exitosas priorizan tanto la innovación como las preocupaciones de los profesionales de salud.
En Puerto Rico, varios centros médicos, grupos médicos y hospitales están comenzando a explorar modelos similares a través de colaboraciones piloto y programas de innovación con proveedores tecnológicos. La clave ha sido adaptar las soluciones a los sistemas ya existentes, como los EHR locales, y acompañar a los equipos clínicos durante la adopción.
Perspectiva médica: optimismo con cautela
La principal preocupación de muchos médicos gira en torno a la confianza y la privacidad. Necesitan certeza de que el uso de IA no comprometerá la seguridad de los datos del paciente, y que si se usa para diagnóstico, no existan vacíos que pongan en riesgo la vida.
Una encuesta de la American Medical Association (AMA) en 2024 reveló lo siguiente:
- Casi dos tercios de los médicos ven ventajas en el uso de IA.
- Solo el 38 % la usaban activamente en su práctica.
- Un 41 % expresó sentir tanto entusiasmo como preocupación sobre su rol en la atención.
Estas cifras reflejan la realidad en muchas clínicas de Puerto Rico, donde el interés es alto, pero la implementación es lenta por la falta de capacitación, compatibilidad técnica y protocolos claros para integrar IA en la toma de decisiones clínicas.
La confianza del paciente: elemento clave
En las discusiones sobre IA, la perspectiva del paciente suele pasar desapercibida, pero es esencial. A medida que herramientas con IA se extienden más allá de la clínica (como sistemas de pre-visit intake), la relación cambia. No es lo mismo que un paciente consulte síntomas con una app, a que un médico le solicite usar una plataforma previa a la consulta.
Un estudio de 2021 sobre percepciones de pacientes respecto a la IA destacó preocupaciones importantes:
- Seguridad y precisión de las recomendaciones
- Pérdida de autonomía o capacidad de decisión
- Aumento de costos en la atención
- Sesgos en los datos que perpetúan desigualdades
- Riesgos de privacidad y mal uso de datos personales
Los investigadores concluyeron que la aceptación de la IA por parte de los pacientes depende de que estas preocupaciones sean abordadas claramente. Ignorar estos aspectos podría aumentar la desconfianza en lugar de generar apertura.
En Puerto Rico, donde el acceso a servicios de salud ya está marcado por retos de confianza, cobertura y equidad, estas preocupaciones adquieren aún más peso. El uso responsable de IA requiere transparencia desde la primera interacción con el paciente.
El punto de encuentro entre médicos y pacientes
Entonces, con las preocupaciones de los médicos y las necesidades de confianza de los pacientes, ¿qué puede hacerse para prepararnos para el uso masivo de IA en salud?
- Aumentar la alfabetización en datos clínicos entre pacientes y médicos
- Educar sobre los beneficios y límites de la IA en decisiones médicas
- Aclarar los derechos del paciente frente al uso de IA en su historial clínico
- Promover el uso ético y responsable dentro y fuera de la clínica
- Evitar sobrecargar los EHR con solicitudes generadas automáticamente por IA
- Asegurar transparencia sobre cómo se usa la IA en comunicaciones y decisiones clínicas
- Incluir a pacientes en decisiones donde la IA participe (ensayos clínicos, planificación de tratamientos)
- Definir claramente la propiedad de los datos almacenados por IA
- Lanzar campañas de educación y conciencia sobre IA para el personal clínico y el público general
La adopción exitosa de la IA en salud dependerá de la colaboración entre pacientes, médicos y desarrolladores. Abordar desde hoy los temas de confianza, ética y transparencia es clave para construir una base sólida hacia un futuro de atención médica con IA, más efectiva, segura y humana.
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