La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia en diferentes áreas, incluyendo la salud. En Chile, un equipo de trabajo liderado por la académica de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica, Jocelyn Dunstan Escudero, está utilizando un modelo de IA para reducir las listas de espera en los hospitales públicos del país.
El procesamiento automatizado de textos clínicos permite al equipo de investigación priorizar las patologías más requeridas por región, sexo y edad, lo que permite visualizar y gestionar esta problemática a nivel nacional. Según la profesora Dunstan, el problema de las listas de espera radica en que se escriben con texto libre, lo que dificulta determinar las causas de espera. Por lo tanto, la IA se convierte en una herramienta fundamental para analizar grandes cantidades de datos y convertirlos en información útil.
En este sentido, el modelo de IA utilizado por el equipo de trabajo de la Universidad Católica y del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile es capaz de detectar enfermedades y asignarles un código internacional para cada patología. De esta manera, se obtienen datos cuantitativos que pueden apoyar la gestión en el ámbito de la salud.
Uno de los ejemplos que menciona la profesora Dunstan es el problema de refracción en oftalmología, que es la principal consulta en Chile. Con el uso de la IA, el Ministerio de Salud puede conocer exactamente dónde están los casos y la evolución en el tiempo de esta patología. Esto permite una mejor planificación de los recursos necesarios para atender a los pacientes y reducir las listas de espera.
La IA está transformando la forma en que se gestionan los datos en la salud. En Chile, el uso de esta tecnología está demostrando ser una herramienta valiosa para mejorar la eficiencia y la calidad de la atención médica en el país. Además, el modelo utilizado por el equipo de trabajo liderado por la profesora Dunstan puede ser aplicado en otros países que enfrentan problemas similares en el ámbito de la salud, lo que podría contribuir a reducir las listas de espera en todo el mundo.
