La política del dato: un sistema que no sabe lo que sabe

La discusión sobre salud digital ya no pertenece al terreno de la futurología, sino al de la política pública, donde los sistemas sanitarios observan cómo la inteligencia artificial comienza a atravesar procesos clínicos, administrativos y de gestión. En ese escenario, Javier García Guerrero -economista, sanitarista y director del Centro de Altos Estudios de Tecnologías de Información y Comunicación en Salud Digital de la Universidad Isalud- sostiene que la aplicación de la inteligencia artificial en la sanidad es “tan inexorable y riesgosa como las transfusiones, los trasplantes y las radiografías”, una advertencia que resume la encrucijada entre avanzar con visión estratégica o quedar relegados en un contexto global que no espera.

García Guerrero resume el núcleo del problema con una definición que expone el atraso estructural: «Tenemos tantos datos que podríamos hacer una enciclopedia. Pero como no están conectados, tenemos una novela por entregas». En los sistemas provinciales en particular, apunta que entre el 80 y el 90% de la información sanitaria no está estructurada, lo que impide construir políticas basadas en evidencia, planificar escenarios o asignar recursos con criterios racionales. Los datos fueron expuestos en el marco del IV Congreso del Consejos de Obras y Servicios Sociales Provinciales que se realizó la primera semana de noviembre en Salta.

Para el especialista, la discusión no empieza en la tecnología sino en la política: en cómo se decide qué datos se recogen, cómo se los ordena, quién los gobierna y bajo qué criterios éticos y regulatorios se ponen al servicio del sistema. «La medicina basada en datos incorpora la composición genética, la caracterización de los ecosistemas contextuales mediante patrones, la generación de escenarios verosímiles, la prospección y prescripción de intervenciones con niveles de eficacia y eficiencia superiores a la dimensión humana», señala García Guerrero, subrayando que la IA no solo acelera procesos, sino que redefine la manera en que se diagnostica, se previene y se asigna valor a cada decisión sanitaria.

Problemas perversos, decisiones políticas

Uno de los conceptos que ahonda García Guerrero es el de los «problemas perversos»: fenómenos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos que no admiten soluciones simples ni definitivas. «Las soluciones no son correctas o incorrectas, sino mejores o peores», sostiene y apunta la toma de decisiones en salud requiere metodologías que articulen saberes clínicos, económicos, tecnológicos y territoriales, un enfoque que la IA potencia al permitir que distintos actores accedan a la misma evidencia en tiempo real. Para García Guerrero no se trata solo de digitalizar, sino de gobernar la digitalización.

En relación al manejo de los datos interpela: «¿La interoperabilidad termina con los datos aislados que impiden una visión integral del terreno sanitario?», para luego advertir que sin estrategia de datos, gobernanza y coordinación federal, las plataformas no resuelven el problema de fondo.

La IA como herramienta de equidad territorial

El experto aporta desarrollos que ya están en uso, como algoritmos que distinguen la tos ferina de una tos común, sistemas que detectan neumonía infantil con 90% de sensibilidad a partir del sonido de un celular, herramientas que redactan historias clínicas por voz y reducen 40% el tiempo de documentación, y plataformas que anticipan cáncer de mama hasta cinco años antes de su manifestación.

Pero su mirada va más allá de la fascinación tecnológica y resalta que estas capacidades pueden -por primera vez- equilibrar la enorme asimetría entre grandes centros urbanos y provincias periféricas. La telemedicina, recuerda, ya generó ahorros calculados en 60 millones de dólares anuales para Medicare solo en traslados evitados, y estudios europeos registran reducciones del 84% en días de internación mediante monitoreo domiciliario. Lo político, entonces, es decidir dónde se invierte primero.

De administrar la escasez a gestionar valor

El especialista apela a experiencias internacionales donde la IA redujo errores de facturación, aceleró auditorías y optimizó la asignación de recursos. En Barcelona, un sistema automatizado disminuyó en 19% los rechazos por facturación incorrecta en solo cuatro meses. En Inglaterra, el NHS ahorró 250 millones de libras mediante chatbots y automatización.

En el terreno provincial, García Guerrero destaca plataformas como Palantir Foundry, que permiten trazabilidad extremo a extremo del gasto sanitario, optimización de inventarios y decisiones basadas en evidencia antes de que los problemas escalen. Para él, se trata de un cambio de paradigma: «pasar de la administración de la escasez a la gestión del valor».

La política detrás de la tecnología

Finalmente, García Guerrero cita a Gramsci: «Los métodos de trabajo son inseparables de un modo de vivir, pensar y sentir». En salud digital, eso significa que la transformación tecnológica no puede desvincularse de una transformación cultural y política. La IA no solo modifica la interacción con la información sino que redefine el valor mismo de la experticia, el rol del Estado y la forma en que se construye equidad sanitaria.

El desafío, concluye, no es adoptar tecnología, sino crear condiciones para que la tecnología genere justicia sanitaria. Y esa, más que una discusión técnica, es una disputa política.