En un país donde el acceso a la atención médica es un desafío, la tecnología emerge como un gran aliado para cerrar brechas. De acuerdo con México Evalúa, los costos de los hospitales y clínicas privadas –que suelen ser la opción preferida por la clase media debido a la calidad y rapidez de la atención– son elevados; y, según la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (AMIS), el costo medio nacional por siniestro en seguros médicos se ha triplicado en los últimos 10 años, superando los 100 mil pesos en promedio, lo que exige ahorros sustanciales para enfrentar una hospitalización.
En este contexto la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta que optimiza desde la asignación de un médico especialista hasta la predicción de una emergencia. En esta revolución, los datos y la tecnología permiten construir un sistema de salud más eficiente y, sobre todo, humano.
Según Enrique Enríquez, head of Data de la aseguradora Sofía, «la clave no está en los datos por sí mismos, sino en cómo los usamos para comprender profundamente a los asegurados, tanto a nivel individual como a nivel colectivo. Con ese nivel de entendimiento, es posible darle a cada persona la atención adecuada en el momento correcto y de la forma más cercana posible».
Se dio a conocer cinco formas en que la predictibilidad, impulsada por la IA, está redefiniendo la atención médica. Médicos disponibles al segundo: uno de los mayores retos en la medicina actual que incorpora tecnología en su atención es el equilibrio entre la oferta y la demanda. ¿Cómo asegurar que haya un médico disponible para una videoconsulta sin tener a los pacientes esperando horas frente a una pantalla?
Los modelos predictivos permiten estimar cuántas videoconsultas se necesitarán cada hora de cada día.
Un mapa inteligente para terminar con los «desiertos de especialistas»: no es raro que un paciente en una ciudad pequeña tenga que viajar horas para ver a un endocrinólogo o a un dermatólogo. Ante esta problemática, los modelos algorítmicos son capaces de mapear la ubicación de sus usuarios y compararla con la red de doctores disponibles en la aseguradora. El sistema decide cuántos doctores, y de qué especialidades, son necesarios en cada parte del país. Esto permite llenar vacíos de médicos, evitando que los pacientes se queden sin acceso a la especialización que necesitan.
La evidencia internacional respalda la efectividad de este tipo de modelos: casos documentados en hospitales que utilizan IA para anticipar la demanda de consultas y gestionar las salas de urgencias han reportado reducciones de alrededor de 25 a 30 por ciento en los tiempos de espera frente a métodos tradicionales de programación, gracias a una mejor distribución del personal y una asignación más precisa de recursos. Cuando estos enfoques se adaptan al contexto de los seguros médicos digitales, contribuyen a que la oferta de especialistas esté donde realmente se necesita.
Predecir urgencias para prevenirlas: uno de los logros máximos de la medicina predictiva es evitar que la emergencia ocurra. Los modelos desarrollados con IA estiman el riesgo de que una persona necesite ir a urgencias después de una videoconsulta o una conversación por chat. Al identificar estos casos de alto riesgo, la aseguradora puede activar protocolos médicos preventivos, ofreciendo un seguimiento proactivo y cuidados específicos para evitar una complicación mayor. Esto no solo reduce los costos para el sistema de salud, sino que mejora drásticamente los resultados para el paciente.
Reembolsos en minutos por parte de las aseguradoras: aunque no se trata de una predicción en el sentido clínico, la velocidad en los procesos administrativos es un indicador de la eficiencia predictiva de un sistema. De acuerdo con el más reciente estudio de la aseguradora Sofía, la confianza se quiebra precisamente en los “momentos de verdad” del seguro: 68 por ciento de las personas encuestadas rechaza por completo las sorpresas en la cobertura; 76 por ciento prioriza contar con un deducible bajo o nulo; 83 por ciento pone por delante una red amplia y con acceso rápido a médicos y servicios; y 80 por ciento considera la rapidez en el procesamiento de trámites como un factor determinante.