En la Clínica Clorito Picado, cerca de Cinco Esquinas, un sistema en la nube utiliza distintos algoritmos —incluyendo de inteligencia artificial o IA— para revisar los datos de los expedientes digitales de pacientes del área de Tibás Sur y detectar aquellos con factores de riesgo y altas posibilidades de padecer diabetes.
El proceso implicó cumplir con una fase de preparación de los datos (modelación y evaluación de la información). La Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) tramita más de 700.000 datos diarios y gestiona más de 30 millones de datos.
Considerando las personas mayores de 20 años de edad, el universo de la población a analizar era de poco más de un millón de pacientes en todo el país, de las cuales se estimó que el 2% (unos 25.200) eran propensos a desarrollar diabetes mellitus tipo 2.
“Esta es una enfermedad crónica que la Caja ha tenido que poner especial atención por la incidencia y prevalencia de esta patología en una parte importante de la población costarricense”, dijo Manuel Rodríguez Arce, del Componente de Innovación y Salud Digital de la CCSS.
El sistema es un servicio en la nube de una importante firma de tecnología, que usa aprendizaje automático (machine learning) y que seguiría los protocolos y normas nacionales de privacidad de los datos.
Lo primero que se hizo fue identificar los pacientes que corresponden al área de salud de la Clorito Picado.
Después, detectar a aquellos con altas probabilidades de diabetes a partir de datos de edad, sexo, peso, índice de masa corporal, presión arterial, colesterol y otros indicadores (triglicéridos, nivel de glicemia y antecedentes familiares, por ejemplo).
El resultado fue un total de 2.500 pacientes con riesgos en el área de cobertura, la mayoría con edades de 55 a 69 años, sobrepeso de clase 1 (con un índice de masa corporal entre 26% y 30%), un alto nivel de colesterol (entre 180 y 200 de mg/dL o miligramos de colesterol por decilitro de sangre) y presión alta. Solo 5% tenía algún tipo de intervención antes de este plan piloto.
Con esa información en una tabla de cálculo de datos, desde febrero pasado, la doctora Adriana Mairena, de consulta externa de la Clínica, realizó la corroboración y luego contactó a los que continuaban en la zona y fue posible localizar unos 1.800.
La intención era que actualizaran sus exámenes de laboratorio o que iniciaran programas de seguimiento, atención y control médico, nutrición y cambio de factores de riesgo.
Los resultados de laboratorio de muchos de ellos eran positivos, pero en las entrevistas se detectaron otros factores de riesgo. “En los exámenes normales salían bien, pero uno comenzaba a escarbar y encontrar sorpresas”, dijo Mairena.
El plan permitió detectar varias situaciones culturales. En los pacientes, se observaron faltas de actualización de su información, de cumplimiento de exámenes de salud periódicos y de autoprevención, así como desconocimiento de los servicios de la Clínica. También se notó que la respuesta fue mayor entre los pacientes jóvenes. En el personal médico, se identificaron problemas de valoración y subestimación de los síntomas de los pacientes.
El resultado fue positivo en demostrar la efectividad de la herramienta. Aunque fue desalentador detectar que 132 personas desarrollaron la enfermedad desde el año 2023 —que ya están bajo el seguimiento respectivo—, el potencial genera buenas vibras.
“Tendrá un impacto importantísimo en la salud pública de este país”, dijo el doctor Carlos Solano, director médico de la clínica Clorito Picado. “En lugar de esperar que estas personas desarrollen la enfermedad, podemos tratar de atenderlas antes”
El proyecto piloto se podría extender, de ser aprobado por las autoridades de la Caja, a otras clínicas y áreas de atención para prevención de la diabetes y de otros riesgos de salud, como problemas cardíacos que pueden derivar en un infarto, de retinopatía diabética que pueden acarrear la pérdida de la visión, de cáncer de mama o de múltiples enfermedades crónicas causantes de discapacidades o de muerte.
La utilización de la IA en el campo de la salud tendría un alto impacto y una mayor visibilización en la población. Se esperan también aplicaciones y soluciones que analicen imágenes de un paciente y las compare con las de archivo en milisegundos, acelerando los diagnósticos y determinando padecimientos, ahorrando tiempo clave para la prevención.
A nivel global, las firmas tecnológicas y las grandes farmacéuticas están apostando al desarrollo de procedimientos y medicamentos de alto impacto y mayor rentabilidad.
En 2017, la Universidad de Iberoamérica (Unibe) presentó un sistema basado en IA cuyo algoritmo recrea la imagen en forma tridimensional (3D) a partir de una radiografía, tomografía computarizada (TAC), resonancia magnética o ultrasonido. Con ella, el médico observa hasta el mínimo detalle para detectar situaciones desconocidas, confirmar diagnósticos anteriores y decidir la intervención o tratamiento a seguir.
El Hospital La Católica también había confirmado en ese entonces que utilizaba equipos que incorporan patrones de IA y robótica, como en el caso de un angiógrafo, un equipo especializado para realizar cateterismos cardiacos.
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Avances y desafíos
En Costa Rica se hospitalizan entre 3.200 y 4.200 pacientes con diabetes por año entre 2004 y 2024. En este último año fallecieron 351 personas por esa causa, según las estadísticas de la Caja.
Pero no es la única causa de internamientos y fallecimientos. La mayoría están relacionadas con enfermedades y las menos con fracturas, contusiones o heridas. En la prevención y detección a tiempo de muchas de ellas la tecnología podría ser muy significativa. Se tiene claro que apenas se están dando los primeros pasos.
Además del plan piloto de la Clínica Clorito Picado, la Caja también plantea crear un laboratorio de investigación y desarrollo de IA para enfermedades como el cáncer de mama, síndrome coronario agudo y retinopatía del prematuro, que podrían utilizarse luego en hospitales y clínicas de Costa Rica. Pero esto está en la etapa de formulación, apenas.
“La proyección es incluir estas soluciones de IA de modelos predictivos dentro del EDUS para que puedan dar soporte a las decisiones clínicas de los galenos”, señaló Rodríguez.
En el sector privado también se hallan iniciativas de aplicación de la IA. Por ejemplo, la solución de diagnóstico para detectar enfermedades de la retina como la retinopatía diabética. Desarrollada por la firma costarricense AInnova Tech, la Cámara Costarricense de la Salud la impulsa en el mercado de la estrategia nacional sobre el envejecimiento saludable, la cual es liderada por el Ministerio de Salud.
Las aplicaciones son múltiples. Según la Cámara, van desde la predicción y prevención de enfermedades hasta la priorización clínica, apoyo a los diagnósticos y las decisiones médicas, análisis de imágenes y procesamiento administrativo. Los usuarios también podrían asumir mayor control de su información.
No será fácil. Los retos son múltiples. “Los desafíos son reales, pero no insuperables”, dijo Massimo Manzi, director ejecutivo de la Cámara Costarricense de la Salud.
A nivel tecnológico hay brechas entre sedes, y en especial en zonas rurales, en la infraestructura (computación, conectividad, banda ancha y ciberseguridad), capacidad de transmisión y procesamiento de información, de calidad e interoperabilidad de los datos. También en recursos humanos (se requiere talento “híbrido”: profesionales de salud con competencias digitales y científicos de datos con comprensión del entorno clínico) y legales.
Están pendientes de aprobación en la Asamblea Legislativa varios proyectos de ley sobre la IA. También, se presentan constantes dudas y diferencias respecto a la interpretación de la Ley de Protección de la Persona frente al tratamiento de sus datos personales (Nº 8968) que frenan las iniciativas.
Tampoco se cuenta con un marco normativo específico para la IA en salud, lo que genera incertidumbre sobre la responsabilidad legal, la transparencia de los algoritmos y el manejo de sesgos.
Pero la principal carencia es en la capacidad técnica, de recursos y de coordinación a nivel institucional
La Cámara, el Digital Health Institute for Transformation y la Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología (Ulacit) reconocieron, en el Primer Foro Nacional de Inteligencia Artificial en Salud organizado por las tres entidades el pasado 25 de julio, la necesidad de establecer una estrategia nacional de IA en salud.
Esa estrategia debería articular los esfuerzos dispersos, impulsar la creación de valor a partir de los datos y asegurar que su uso esté centrado en el bienestar de las personas, con transparencia, ética y enfoque en equidad.
Se le suma un desafío mayor: la confianza de la población en las soluciones que utilizan IA y del mismo personal de salud, que además reduzca la resistencia al cambio. Y, por supuesto, sostenibilidad financiera y garantizar la recuperación de las altas inversiones iniciales.
Un examen completo
En el año 2019 la firma Ainnova Tech empezó a desarrollar una solución de IA para la detección de enfermedades.
A través de un examen y análisis del fondo de ojo, la plataforma detecta riesgos de fibrosis hepática, cardiovascular, diabetes tipo 2, insuficiencia renal crónica y diversas retinopatías. Es un tamizaje preventivo de bajo costo y no invasivo.
El objetivo es detectar enfermedades y referir de manera oportuna a los pacientes al especialista adecuado, con un reporte de salud integral que cambie el rumbo de su tratamiento.
La facilidad de aplicar el examen permite el acceso al diagnóstico temprano, pues se puede realizar en lugares cotidianos como farmacias, ópticas, clínicas y hospitales. En el futuro el paciente podrá autoservirse y obtener un tamizaje de riesgo preventivo, a través del escaneo. De inmediato, podrá gestionar la cita médica.
Al tiempo que la comercialización de esta solución aumenta en México, Chile y República Dominicana, la firma está tramitando la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) para ingresar en ese mercado.
En Costa Rica, empero, la población, las empresas y entidades de salud han sido más conservadoras de lo esperado, por lo que Ainnova impulsa varias iniciativas para superar esas resistencias, incluyendo alianzas estratégicas.
Para startups con soluciones de IA en salud, otro reto es el acceso a capital a través de inversionistas sofisticados que comprendan la lógica de las soluciones en salud, las oportunidades y el potencial del mercado. También, los procesos y sistemas burocráticos que opacan la buena voluntad existente en el sector público y la integración en los servicios del sector privado sin interferir con el núcleo central de su actividad.
Nada de eso afecta el potencial de las soluciones.
“La IA no solo analiza lo que ve. Puede detectar patrones ocultos entre enfermedades aparentemente no relacionadas”, dijo Vinicio Vargas, cofundador y CEO de Ainnova.
| Áreas de aplicación de la IA |
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| Las aplicaciones son amplias y con gran potencial, y pueden agruparse en cinco áreas clave: |
| Predicción y prevención de enfermedades: como lo vemos en los modelos de riesgo cardiovascular y diabetes de la CCSS. También podrían aplicarse a enfermedades infecciosas, salud mental o complicaciones perinatales. |
| Priorización clínica: mediante IA podemos identificar pacientes que requieren atención urgente o seguimiento cercano, optimizando recursos, especialmente en contextos de alta demanda. |
| Apoyo a la decisión clínica: algoritmos que sugieren diagnósticos diferenciales, dosis de medicamentos o posibles interacciones, lo que mejora la seguridad y reduce errores. |
| Análisis de imágenes médicas: como radiografías, mamografías y tomografías, donde la IA puede detectar patrones que escapan al ojo humano, aumentando la sensibilidad diagnóstica. |
| Empoderamiento y autocuidado: para que las personas asuman el control de su salud, se promueva una mayor alfabetización en salud y acompañamiento personalizado a través de chatbots, apps y wearables. |
| Procesos administrativos y operativos como la codificación automatizada, la autorización de servicios, la auditoría médica, o la detección de fraudes. |
| Fuente: Cámara Costarricense de Salud |
