La experiencia femenina en el sistema sanitario: un camino hacia la equidad impulsado por la IA
Con demasiada frecuencia, la experiencia de las mujeres con el sistema de salud se caracteriza por diagnósticos tardíos, una atención fragmentada, investigación limitada y un acceso insuficiente a la expertise especializada; desafíos que persisten desde la adolescencia hasta la edad adulta. El acceso y las respuestas dependen a menudo del nivel socioeconómico o de la disponibilidad de clínicos formados en salud femenina, un recurso escaso, especialmente en comunidades rurales o desatendidas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) surge como una herramienta con el potencial de brindar información oportuna, destacar evidencia clínica emergente y apoyar la toma de decisiones clínicas, superando estas barreras.
Por supuesto, la IA por sí sola no es una panacea. Su valor depende de un uso responsable, con base clínica y manteniendo la supervisión experta en el centro. La cuestión ya no es si la IA influirá en la salud femenina, sino cómo puede ayudar, bajo qué salvaguardas y con qué expectativas de seguridad, transparencia e impacto.
Una brecha histórica en la salud femenina
Resulta chocante que no fuera hasta principios de los años 90 que los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de EE.UU. exigieran la inclusión de mujeres en los ensayos clínicos, lo que generó una enorme deuda de conocimiento sobre cómo tratar de forma segura y eficaz las condiciones específicas de la mujer. La investigación muestra que las mujeres se ven afectadas por las enfermedades de manera diferente a los hombres, están desproporcionadamente afectadas por condiciones graves como trastornos autoinmunes y cáncer, y reciben diagnósticos más tardíos en casi 700 condiciones. Las mujeres con bajos ingresos y las mujeres de color enfrentan disparidades aún mayores, incluso en el acceso a recursos y programas sanitarios de calidad.
Agrávando estas disparidades, existe una crónica falta de inversión en investigación en salud femenina: se proyecta que para 2025, solo el 7% de la innovación biofarmacéutica se destinará a esta área, y apenas el 1% de esta cifra a condiciones no oncológicas. Esto significa que los clínicos a menudo carecen de guías basadas en evidencia, y las mujeres, de respuestas oportunas y opciones de tratamiento efectivas.
El continuo desarrollo de la IA ofrece un motivo de optimismo. Tecnologías avanzadas pueden ayudar a dirigir una atención largamente debida a la salud femenina, proporcionar acceso a más recursos y resaltar la investigación más reciente más rápido que nunca. Al permitir una mejor detección, insights personalizados y un apoyo a la decisión basado en evidencia, la IA tiene el potencial de transformar los modelos tradicionales de atención y crear vías hacia una atención más equitativa, informada y oportuna para las mujeres.
Ámbitos donde la IA avanza la salud femenina
La IA está llamada a transformar diversos sistemas y especialidades médicas, y ya muestra potencial para abordar las brechas en la salud femenina:
- Detección y diagnóstico mejorados: Esto es crucial tanto para enfermedades específicas de la mujer como para aquellas donde la presentación clínica difiere a la de los hombres, como la enfermedad cardiovascular (ECV). La IA puede ayudar a cerrar la brecha analizando, por ejemplo, resultados de ECG como herramienta para la predicción personalizada del riesgo cardiovascular. El cáncer de cuello uterino es otra área de alto impacto: un diagnóstico precoz es vital. Los screenings se basan en pruebas de VPH y examen citológico, pero dependen de patólogos para identificar anomalías. La IA puede mejorar el diagnóstico aumentando la precisión y eficiencia del análisis de imágenes, y ya se despliegan modelos de deep learning para detectar y clasificar células o lesiones anormales con alta sensibilidad y especificidad. Sistemas asistidos por IA también pueden optimizar la triaje de pacientes, guiar decisiones de biopsia y ofrecer pronósticos para planificar tratamientos personalizados. Enfoques similares emergen para cánceres de endometrio, ovario y mama, donde la detección temprana ha sido históricamente un reto. Los clínicos siempre estarán en el circuito, pero la IA aportará co-inteligencia para agregar velocidad, precisión y profundidad analítica.
- Acceso ampliado a cuidados especializados: Herramientas con IA para planificación reproductiva, monitorización del embarazo, salud menstrual y soporte durante la menopausia pueden ofrecer guía estructurada donde los servicios especializados son limitados. Cuando están rigurosamente validadas y diseñadas con privacidad y seguridad, estas herramientas complementan (¡no reemplazan!) la supervisión clínica y el autocontrol. Su valor, centrado en la paciente, reside en otorgar acceso a información en tiempo real sobre el propio cuerpo —datos antes imposibles de observar en la vida diaria—, ayudando a reconocer patrones, preparar preguntas y sentirse más segura ante consultas médicas. Pueden guiar significativamente la toma de decisiones y fortalecer cómo y cuándo las pacientes interactúan con el sistema sanitario.
- Habilitación de la educación clínica: La IA generativa y los modelos entrenados médicamente pueden escanear y resumir literatura compleja, identificar consensos e incertidumbres, y traducir evidencia emergente en insights utilizables. En salud femenina, donde la evidencia suele estar fragmentada, la IA diseñada con propósito puede ayudar a los profesionales a mantenerse actualizados y a crear materiales educativos para pacientes más accesibles. Una supervisión cuidadosa es esencial para garantizar que los resultados de la IA sean precisos, imparciales y clínicamente apropiados.
Construyendo confianza: Implementación responsable de la IA
La tecnología por sí sola, por muy prometedora que sea, no cerrará las brechas. Para progresar realmente, la IA debe introducirse con supervisión y salvaguardas claras. Esto implica comenzar con pasos prácticos que generen confianza y monitoricen la precisión, como la revisión experta, la adopción escalonada y la retroalimentación continua. Estos principios son la base para una implementación responsable:
- El humano en el circuito por diseño: Las condiciones de salud femenina son a menudo complejas, multifactoriales y sensibles a determinantes sociales. Por tanto, las herramientas de IA deben incluir puntos obligatorios de revisión clínica, asegurando que los resultados del modelo apoyen, no suplanten, el juicio experto. Esto protege contra interpretaciones erróneas y garantiza que la IA aumente el razonamiento clínico en escenarios con matices.
- Privacidad, equidad y mitigación de sesgos: Dada la subrepresentación femenina en la investigación clínica, cualquier sistema de IA debe abordar proactivamente el sesgo algorítmico y utilizar conjuntos de datos inclusivos y representativos. El sesgo de género en la IA sanitaria ya es evidente en aplicaciones reales. Salvaguardas robustas de privacidad y prácticas transparentes de datos son esenciales para proteger información sensible —especialmente en salud reproductiva y genética—. Garantizar un acceso y rendimiento equitativos en diversos contextos socioeconómicos y geográficos, junto con una monitorización continua de sesgos y una supervisión legal/regulatoria, es imperativo.
- Bucles de retroalimentación continua basados en el rendimiento real: Los desafíos en salud femenina varían según edad, etnia, estado reproductivo y comorbilidades. Por ello, los sistemas de IA deben evaluarse continuamente en entornos clínicos reales para asegurar que los modelos sigan siendo precisos para las poblaciones a las que sirven. Los bucles de retroalimentación deben integrar problemas reportados por clínicos, la experiencia del paciente y un monitoreo rutinario, para que la tecnología evolucione de manera responsable y transparente.
Un ecualizador poderoso – si lo construimos con responsabilidad
Recién comenzamos a vislumbrar el impacto potencial de la IA en la salud femenina. A medida que estas tecnologías avancen y se integren en los flujos de trabajo sanitarios, podremos esperar vías de atención más personalizadas que aborden las necesidades de las mujeres en todas las etapas de la vida. Las herramientas de IA, actuando como co-inteligencia para investigadores y profesionales, pueden ayudar a expandir el conocimiento y, quizás, dinamizar la financiación e inversión, con el objetivo último de impulsar mejores tratamientos, evidencia impactante, una atención más equitativa y mejores resultados para las pacientes.
Esta promesa dista de estar garantizada. Cerrar las brechas persistentes durante generaciones requiere salvaguardas reflexivas, rigor científico y colaboración entre ingenieros, clínicos y pacientes. Si se desarrolla con responsabilidad, la IA puede convertirse en una herramienta poderosa para progresar en la salud femenina, apoyando a los clínicos, empoderando a las mujeres y ayudando a brindar una atención largamente esperada.
Foto: asnidamarwani, Getty Images
La Dra. Christina Mack es Directora Científica y Vicepresidenta Sénior de Ciencia de IA Aplicada en IQVIA. Con formación en ingeniería informática y epidemiología, lidera equipos que aplican IA responsable y métodos científicos rigurosos para mejorar los resultados de los pacientes. Reconocida en PharmaVoice 100, es también una mentora y defensora comprometida de las mujeres en la ciencia de datos. Este artículo se publica a través del programa MedCity Influencers.