La llamada llegó tarde: “Señora, su madre tiene cupo para la cirugía mañana”. Silencio incómodo. “Mi mamá falleció hace ocho días. Esperó tres años”, fue la respuesta desde el otro lado del teléfono. Esta no es una anécdota aislada, es la punta del iceberg de un sistema de salud que desgasta, fragmenta y segrega. La espera no es burocrática: son cuerpos que se quiebran, familias que sufren y una comunidad en silencio mientras el reloj administrativo falla.
Estas semanas, dos titulares desnudan la crisis de las listas de espera: 6.600 cirugías suspendidas en tres meses por errores evitables y el inesperado mea culpa del Subsecretario de Redes: “No todos los servicios van a cumplir la promesa de reducir las listas”. Las soluciones tradicionales naufragan. Pero, ¿y si usáramos lo que ya existe?
¿Es posible que la Inteligencia Artificial (IA) nos ayude? Algunas experiencias extranjeras
En Reino Unido, la IA se está utilizando para la logística hospitalaria: el King’s College (respaldado por el NHS) predice suspensiones con 72 horas de anticipación, cruzando datos en tiempo real (inventarios, ausentismo, camas disponibles). Si Chile implementara esto en hospitales críticos como el de Curicó, 1 de cada 3 cancelaciones por “errores de gestión” podría evitarse.
En Brasil, un servicio de urgencias del Hospital das Clínicas (São Paulo), se implementó una solución digital con IA que automatiza el registro y procesamiento administrativo. Esto recortó el tiempo de espera en consulta médica en alrededor de 12 minutos por paciente y liberó más de 2.500 horas en un año.
En China, en un ensayo clínico en el Shanghai Children’s Medical Center comparó atención tradicional vs. con IA (“Smart‑doctor”) en 740 pacientes. La IA redujo el tiempo de espera de 22 min a 9 min y recortó la duración total de la visita de 110 min a 40 min, además de mejorar la satisfacción del usuario.
Si bien no todas las experiencias internacionales con IA en salud resuelven directamente el drama de las listas de espera quirúrgicas, nos revelan un camino claro: Chile podría desarrollar modelos predictivos que no solo gestionen recursos hospitalarios, sino que incorporen el impacto social de la espera. Imaginen algoritmos que prioricen no solo por urgencia clínica, sino por realidades: como el padre que no puede trabajar por su hernia discal, la mujer que cría sola mientras espera una mastectomía o el adulto mayor cuya familia se desangra económicamente pagando cuidados paliativos. La verdadera innovación estaría en crear un sistema donde la eficiencia tecnológica dialogue con la justicia social.
La IA, en todo caso, no es una varita mágica: requiere datos precisos, infraestructura digital y auditoría pública para no replicar sesgos. Pero mientras 6.600 chilenos ven sus cirugías canceladas por papel perdido y familias entierran a quienes el sistema dejó en el olvido, no podemos actuar como cómplices.
Exijamos al MINSAL:
- Pilotos de IA en hospitales con altas tasas de error (ej: Curicó, Sótero del Río),
- Transparencia radical: que los algoritmos sean auditados por veedores ciudadanos.
- Digitalización ya en Atención Primaria de Salud (no más historias clínicas en papel).
La tecnología puede acortar la espera. Lo que no puede hacer es devolverle a esa hija la voz de su madre.
