Durante décadas, la negligencia médica se ha centrado principalmente en los “errores de comisión”: el diagnóstico equivocado, la cirugía fallida, la medicación incorrecta. Pero percibo una amenaza mucho más insidiosa y de rápido crecimiento: los “errores de omisión”. Estamos en la cúspide de ser responsables no solo por lo que hicimos mal, sino por lo que dejamos de hacer, especialmente cuando existía tecnología disponible y potencialmente salvadora que podía marcar la diferencia.
El estándar de cuidado en transformación
El estándar de cuidado en medicina no es estático; evoluciona con el descubrimiento científico y el avance tecnológico. Lo que ayer se consideraba vanguardia hoy es práctica estándar, y lo que es innovador hoy será la norma esperada mañana. La IA está acelerando esta evolución a un ritmo sin precedentes. La pregunta ya no es *si* la IA transformará la atención sanitaria, sino *cuándo* su ausencia se considerará negligente.
¿De quién es la tarea de impulsar esta nueva era? Si bien es una responsabilidad colectiva, el Director Médico de Informática (CMIO) y el Director Médico (CMO) se encuentran en la vanguardia. Son el puente crucial entre la práctica clínica y la innovación tecnológica. Su mandato va más allá de simplemente mantener la infraestructura de TI; abarca identificar, evaluar e integrar estratégicamente tecnologías que mejoren demostrablemente la atención al paciente, aumenten la seguridad e impulsen la eficiencia. No se trata solo de adoptar nuevas herramientas; se trata de redefinir qué constituye una atención óptima cuando hay tantas herramientas de IA disponibles.
El costo de las oportunidades perdidas: Un caso de cáncer de pulmón
Consideremos el trágico caso del cáncer de pulmón. Durante demasiado tiempo, los diagnósticos se han realizado en etapas avanzadas, limitando drásticamente las opciones de tratamiento y las tasas de supervivencia. Imaginen un escenario en el que una paciente, llamémosla Sara, acude con una tos persistente. Su radiografía de tórax se considera “normal”. Meses después, se le diagnostica cáncer de pulmón en Estadio III. Ahora, imaginen un mundo —nuestra realidad cada vez más cercana— en el que una herramienta de diagnóstico con IA, integrada en el flujo de trabajo radiológico, hubiera podido señalar anomalías sutiles en esa radiografía inicial, impulsando una investigación más profunda y un diagnóstico temprano en Estadio I.
La diferencia entre un diagnóstico en Estadio I y uno en Estadio III no es solo una cuestión de estadificación clínica; a menudo es la diferencia entre la vida y la muerte, entre un tratamiento curativo y cuidados paliativos. Los pacientes y sus familias son cada vez más conscientes de estos avances tecnológicos. Ya están surgiendo demandas donde los pacientes alegan diagnósticos tardíos, argumentando que los hospitales no utilizaron tecnologías disponibles que podrían haber detectado su condición antes. Por ejemplo, académicos legales y eticistas médicos discuten activamente las implicancias de la ausencia de IA en los procesos diagnósticos, anticipando un aumento en las demandas por “no usar IA” a medida que la tecnología se vuelve más omnipresente y demostrablemente efectiva.
Así como las plataformas quirúrgicas robóticas avanzadas se han convertido en un referente de tratamiento sofisticado, la IA se está convirtiendo rápidamente en el referente para el diagnóstico avanzado, la estratificación de riesgo y la intervención proactiva. La expectativa está cambiando: si los datos existen, y la IA podría haberlos analizado para prevenir un daño, ¿por qué no se usó?
Imperativos éticos y financieros
El costo de tales omisiones se extiende mucho más allá de los acuerdos legales. Existe la profunda carga ética del sufrimiento y la muerte prevenibles. Existe la erosión de la confianza en las instituciones de salud que son percibidas como lentas para adoptar innovaciones que protegen a sus pacientes. Y están las implicaciones financieras a largo plazo: estadías hospitalarias prolongadas, reingresos y tratamientos más complejos y costosos que podrían haberse evitado con una intervención temprana.
Invertir en IA no se trata solo de una ventaja competitiva; se trata de cumplir nuestra promesa fundamental de no hacer daño y de proporcionar el mejor cuidado posible. Esa promesa se extiende más allá de la sala de examen; se trata de cómo funciona todo el sistema. Cuando nuestros proveedores están limitados por herramientas obsoletas que retrasan cirugías críticas o ralentizan el proceso de alta, la promesa del “mejor cuidado posible” se rompe. Es un imperativo ético proporcionar al personal el apoyo tecnológico que necesitan para cumplir esta misión y garantizar que los pacientes reciban una atención oportuna y de alta calidad.
Superando los obstáculos para la adopción de IA
Por supuesto, existen barreras para la adopción de IA: la inversión inicial, las complejidades de integración en sistemas heredados, la necesidad de una gobernanza de datos robusta y el escepticismo natural de los clínicos acostumbrados a métodos tradicionales.
Instituciones académicas líderes como Stanford (con su marco FURM) y Wake Forest (con FAIR-AI) han publicado recientemente marcos impresionantes para evaluar e implementar soluciones de IA. Estos esfuerzos aspiracionales a menudo involucran una profunda experiencia técnica, múltiples comités de gobernanza y liderazgo multidisciplinario.
Sin embargo, por cada Stanford o Wake Forest, hay decenas de hospitales más pequeños que simplemente carecen del personal y la infraestructura necesarios para replicar estos procesos. Los centros médicos académicos representan menos del 5% de los hospitales de EE. UU., lo que significa que la gran mayoría de los pacientes reciben atención en entornos donde los presupuestos están ajustados, los equipos de TI son reducidos y las estructuras de gobernanza son limitadas.
Marcos como FURM y FAIR-AI pueden destilarse y adaptarse en conjuntos de herramientas prácticos para organizaciones más pequeñas. También necesitamos recursos compartidos (por ejemplo, investigación académica rigurosa, modelos de gobernanza, métodos de evaluación estándar) que empoderen a todos los sistemas de salud para implementar IA de manera eficiente y segura y así mejorar la atención al paciente.
El llamado a la acción: Moldeando el futuro de la salud
La escena del tribunal con la que abrí no es una fantasía distópica lejana; es nuestra realidad inminente. Los líderes sanitarios, especialmente los CMIOs y CMOs, deben impulsar proactivamente la adopción estratégica de la IA. Debemos educar a nuestros clínicos, invertir en la infraestructura necesaria y cultivar una cultura que adopte la innovación como pilar fundamental de la seguridad del paciente. Se acabó el tiempo de la observación pasiva. El futuro de la responsabilidad médica dependerá cada vez más de si aprovechamos la oportunidad de utilizar la IA para mejorar la atención, o si permitimos que un error de omisión defina nuestro legado. Las vidas de nuestros pacientes, y la integridad de nuestras instituciones, dependen de nuestra acción decidida hoy.
Fuente: Just_Super, Getty Images
Dr. David Atashroo es Director Médico de Perioperatorio en Qventus. En este rol lidera el diseño y dirección de la Solución Perioperatoria de Qventus, la cual utiliza IA y automatización para optimizar la utilización del quirófano e impulsar el crecimiento quirúrgico estratégico. Es doctor en medicina por la Universidad de Missouri-Columbia y se especializó en cirugía plástica en la Universidad de Kentucky, antes de completar su beca posdoctoral en la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford. Además de su rol en Qventus, el Dr. Atashroo continúa su práctica clínica en la Universidad de California-San Francisco.
Esta publicación aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquiera puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en salud en MedCity News a través de MedCity Influencers. Haga clic aquí para saber cómo.