Por Marcelo Di Chena, CEO de Mastersoft
Durante los últimos años, gran parte de la conversación sobre IA aplicada a la salud se concentró en su capacidad para colaborar con el diagnóstico, analizar imágenes médicas o procesar grandes volúmenes de información clínica. Pero existe otro territorio, menos visible e igualmente importante, donde estas tecnologías pueden generar un impacto muy significativo: la calidad de la información que se registra durante cada acto médico.
Una consulta, una evolución, un consentimiento informado o una epicrisis generan información con valor clínico, administrativo y médico-legal.
La calidad de esos registros no depende solamente de que existan. Es clave que sean completos, claros, consistentes y que reflejen adecuadamente lo ocurrido durante la atención. Y es precisamente allí donde la Inteligencia Artificial abre una nueva posibilidad.
El costo de un registro deficiente. Una documentación incompleta o poco clara puede multiplicar enormemente la exposición de profesionales e instituciones ante conflictos médico-legales. Un registro adecuado, en cambio, ayuda a reconstruir lo ocurrido, facilita la continuidad asistencial y fortalece la trazabilidad.
Un seguro de mala praxis es el salvavidas, pero un mal registro de la atención médica, es como un yunque para la defensa en juicio.
Con esta idea en mente, en MasterSoft concebimos MedLegal AI: una herramienta que utiliza modelos de lenguaje e Inteligencia Artificial para fortalecer la calidad documental y acompañar al profesional en la identificación de posibles factores de riesgo antes de cerrar un registro. Unos pocos centavos en cada evaluación permiten ahorrar miles de dólares de conflictos legales.
El concepto es simple: el profesional documenta la atención, la IA analiza el contenido y señala eventuales omisiones, inconsistencias o aspectos que podrían requerir mayor precisión. Finalmente, es el profesional quien decide si corresponde ajustar el registro.
Un asistente que acompaña el acto médico. Al finalizar una evolución, el profesional puede contar con un asistente que analiza en pocos segundos lo registrado y le indica si faltan datos relevantes, existen contradicciones o convendría aclarar determinados aspectos.
No para decirle al médico qué decisión clínica debe tomar. No para efectuar un diagnóstico. Tampoco para reemplazar una auditoría profesional. La función de la tecnología es concreta: ayudar a mejorar la calidad documental antes de que la información quede definitivamente incorporada a la historia clínica.
Tradicionalmente, muchos procesos de auditoría analizaban la documentación después de producido el hecho. La IA permite contar con herramientas que intervengan durante la propia registración, convirtiendo la revisión documental en una actividad preventiva y semiautomatizada.
Puede funcionar así como una segunda mirada disponible en cada documento: señalando qué aspectos podrían no cumplir con una recomendación, una política institucional o una buena práctica y explicando el motivo de esa observación.
De la información almacenada a la información comprendida. La transformación digital de la salud permitió durante años reemplazar documentos en papel por registros electrónicos. El próximo paso consiste en lograr que esos sistemas no solamente almacenen información, sino que también puedan comprenderla, contextualizarla y asistir a quienes la utilizan.
Los modelos actuales de IA permiten interpretar texto, relacionar conceptos y analizar documentación. Esto permite evaluar completitud, claridad narrativa, consistencia, buenas prácticas de registración y eventuales factores de exposición médico-legal.
Las reglas de análisis pueden adaptarse según el tipo de documento, la especialidad, el contexto institucional o la normativa aplicable. La tecnología comienza así a actuar como una segunda mirada permanente, disponible cuando el profesional la necesita.
Tecnología con supervisión humana. En salud existe un principio que debería acompañar cualquier proceso de innovación: la tecnología debe funcionar como herramienta de asistencia y no como sustituto automático del criterio profesional.
Un modelo de IA puede analizar información, detectar patrones, realizar sugerencias o señalar inconsistencias. Pero sus resultados deben ser interpretados dentro del contexto correspondiente y revisados finalmente por una persona.
La supervisión humana, la trazabilidad de las decisiones, la seguridad de la información, la protección de los datos personales y la mitigación de posibles sesgos deben formar parte del diseño de estas soluciones desde su origen.
La verdadera oportunidad no consiste en delegar decisiones críticas en un algoritmo. Consiste en utilizar una nueva capacidad de análisis para aumentar la capacidad de las personas y de las organizaciones para tomar mejores decisiones.
Una oportunidad para construir nuevos estándares. Colegios médicos, universidades, sociedades científicas, instituciones sanitarias y empresas tecnológicas tienen una oportunidad de colaboración. Las mejores soluciones difícilmente surgirán exclusivamente desde la tecnología: necesitan combinar conocimiento médico, jurídico, académico, sanitario y tecnológico.
En MasterSoft entendemos que el futuro de la Inteligencia Artificial en salud probablemente se construya de esa manera: incorporando inteligencia dentro de los procesos cotidianos, allí donde puede ayudar a prevenir errores, simplificar tareas y elevar progresivamente la calidad de la información.
Durante décadas digitalizamos procesos. Ahora comienza una etapa diferente. Los sistemas ya no solamente podrán registrar lo que hacemos. También podrán ayudarnos a hacerlo mejor.
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