¿Está en la IA la solución al maltrecho Sistema Nacional de Salud?

Steve Polyak, neuroanatomista y neurólogo estadounidense, dijo que “antes de trabajar en inteligencia artificial (IA), ¿por qué no hacemos algo sobre la estupidez natural?”, frase que podría traducirse como “antes de buscar soluciones en la IA para el maltrecho Sistema Nacional de Salud (SNS), ¿por qué no dejamos de tratarlo de forma tan estúpida?

Los grandes problemas, sobrecarga, déficit de personal, burocracia, desigualdades, financiación insuficiente y mala gestión, son el resultado de la estupidez aplicada a la gestión del SNS. Conocidos los problemas, sabidas las soluciones, no es necesaria la IA para aplicarlas, simplemente, es necesario tener voluntad de hacerlo.

El sistema nacional de salud en muchos países, especialmente en aquellos que ofrecen atención médica pública y universal, enfrenta desafíos considerables.

Las listas de espera, la falta de personal, la financiación insuficiente y la sobrecarga de los servicios son síntomas de un sistema maltrecho que no logra responder a las crecientes demandas de la población. En este contexto, la idea de que IA pueda ser la solución sugiere una propuesta innovadora que promete abordar los problemas estructurales de manera integral. Esto va en sentido contrario a lo que digo en la introducción, pero es que tengo claro que impera la estupidez natural entre nuestros gestores/políticos.

Sin embargo, para determinar si realmente es viable considerar a la IA como una solución definitiva, es necesario analizar qué elementos pueden contribuir a transformar un sistema sanitario en crisis y evaluar cómo dicha propuesta podría alinearse con esos principios.

1.- Diagnóstico del Sistema Nacional de Salud

Antes de considerar cualquier solución, es crucial entender las raíces de los problemas que afectan al sistema sanitario:

Sobrecarga de los servicios de Atención Primaria y hospitales. Los sistemas nacionales suelen estar diseñados para atender a grandes poblaciones, pero la realidad es que la demanda supera con creces la capacidad disponible. Las listas de espera para consultas, cirugías y pruebas diagnósticas son cada vez más largas, generando frustración en los pacientes y deterioro en la calidad del servicio.

Déficit de personal. La falta de médicos, enfermeros y personal auxiliar agrava la sobrecarga del sistema. Este déficit se debe a diversos factores, como salarios bajos, condiciones laborales poco atractivas, emigración de personal sanitario a otros países y sentimiento de maltrato hacia los profesionales.

Burocracia ineficiente. Los sistemas nacionales suelen estar plagados de procedimientos administrativos complejos y obsoletos que ralentizan la atención médica. La digitalización parcial o mal implementada también contribuye a aumentar esta ineficiencia.

Desigualdades en el acceso. A pesar de ser sistemas diseñados para ofrecer acceso universal, las diferencias geográficas, económicas y sociales limitan el acceso a servicios médicos de calidad en ciertas regiones, especialmente en zonas rurales.

Financiación insuficiente y mal gestionada. Muchos sistemas públicos dependen de presupuestos de loe diferentes Sistemas de Salud de las Comunidades Autónomas que no crecen al ritmo de las necesidades sanitarias. Además, la gestión ineficiente de los recursos genera desperdicio y desigualdad en su distribución.

2.- ¿Qué es IA y qué propone?

Aunque no se especifica con claridad qué es IA en este contexto, podemos especular que representa una solución tecnológica o un modelo de gestión innovador enfocado en resolver los problemas estructurales del sistema sanitario. Si este es el caso, su impacto potencial dependerá de cómo aborde las áreas críticas mencionadas. A continuación, analizamos posibles enfoques que una propuesta como la de la IA podría considerar:

Tecnología y digitalización inteligente. Uno de los pilares para modernizar los sistemas de salud es la implementación de tecnologías que optimicen procesos y mejoren la eficiencia. Un sistema basado en la IA debería contemplar:

• Historia clínica electrónica interoperable. Unificar los datos de los pacientes en un sistema accesible para todos los niveles del sistema sanitario permitiría mejorar la continuidad asistencial y reduciría duplicaciones innecesarias.
• Triaje automatizado. Usar algoritmos avanzados para priorizar casos según la gravedad y necesidad real, lo que reduciría listas de espera y mejoraría la experiencia del paciente.
• Telemedicina y consultas virtuales. Especialmente útil para zonas rurales o con baja densidad poblacional, la telemedicina podría aliviar la presión sobre los hospitales y centros de salud.

Sin embargo, la implementación de tecnología por sí sola no es suficiente si no se acompaña de capacitación para el personal, interoperabilidad entre sistemas existentes y un enfoque ético que garantice la privacidad y seguridad de los datos.

3.- Rediseño de los modelos de gestión

Otro aspecto en el que IA podría marcar la diferencia es en la gestión de recursos humanos, financieros y materiales. Una estrategia basada en optimización podría incluir:

• Gestión basada en datos. Utilizar análisis predictivo para identificar necesidades futuras, asignar recursos con mayor precisión y anticipar picos de demanda.
• Sistemas de incentivos para el personal sanitario. Mejorar las condiciones laborales, ofrecer oportunidades de desarrollo profesional y establecer incentivos para el personal en áreas de alta demanda podría reducir el déficit de trabajadores.
• Descentralización inteligente. Permitir que las regiones gestionen sus propios recursos bajo un marco común podría mejorar la capacidad de respuesta local.

4.- Enfoque en la Atención Primaria y la prevención

Los sistemas sanitarios suelen estar diseñados para tratar enfermedades en lugar de prevenirlas. Si la IA incluye un componente centrado en la Atención Primaria, podría ayudar a descongestionar los hospitales y a reducir la carga de enfermedades crónicas. Esto podría lograrse mediante:

• Programas de educación sanitaria. Informar a la población sobre hábitos saludables, detección precoz de enfermedades y uso adecuado de los servicios sanitarios.
• Inversiones en medicina preventiva. Vacunación, chequeos regulares y programas de control de factores de riesgo podrían prevenir enfermedades costosas y reducir la presión sobre el sistema.

5.- Financiación sostenible y equitativa

La viabilidad de cualquier solución depende de cómo se financie. La IA podría proponer modelos innovadores de financiación que combinen aportes públicos y privados, siempre garantizando el acceso equitativo. Entre las posibilidades están:

• Colaboraciones público-privadas. Atraer inversión privada para mejorar infraestructuras sin comprometer el acceso universal.
• Modelos basados en resultados. Financiar hospitales y centros de salud según su desempeño en términos de calidad y eficiencia.
• Uso de tecnología para reducir costos. Digitalizar procesos administrativos y usar herramientas de diagnóstico más rápidas y precisas.

6.- Implementar una solución como la IA tiene muchos desafíos

Aunque la propuesta de IA pueda parecer prometedora, su implementación no está exenta de desafíos. Algunos de los principales son:

• Resistencia al cambio. Los sistemas de salud son estructuras complejas que suelen mostrar resistencia a transformaciones radicales, tanto por parte de los trabajadores como de los gestores.
• Costes iniciales de inversión. La implementación de nuevas tecnologías y estrategias requiere una inversión significativa que no todos los sistemas están dispuestos o pueden asumir.
• Brechas digitales. En regiones con menos acceso a la tecnología, la digitalización podría aumentar las desigualdades en lugar de reducirlas.
• Ética y privacidad. La integración de datos personales en sistemas centralizados plantea riesgos relacionados con la seguridad y la protección de la información de los pacientes.

Inicio el artículo haciendo esta pregunta: ¿Está en la IA la solución al maltrecho Sistema Nacional de Salud? La respuesta depende de si la IA logra abordar los problemas estructurales con un enfoque integral, inclusivo y sostenible. Aunque las tecnologías avanzadas y los nuevos modelos de gestión tienen un gran potencial, la verdadera transformación requiere voluntad política, inversiones adecuadas y participación de todos los actores del sistema: profesionales, gestores y pacientes.

En última instancia, la IA no puede ser la única solución, pero podría ser una herramienta poderosa dentro de un esfuerzo más amplio para renovar y fortalecer el sistema sanitario. La clave estará en combinar innovación con compromiso y equidad. Sin estas bases, cualquier propuesta corre el riesgo de quedarse como una promesa más. No dejemos que continue imperando la estupidez natural en la gestión de nuestro SNS.