Seguridad del paciente: cómo la inteligencia artificial potencia acciones centradas en las personas

Por Angie Ruiz

La seguridad del paciente exige siempre acciones concretas que reduzcan errores, mejoren la calidad del cuidado y fortalezcan la relación entre quienes reciben atención, sus familias, cuidadores y el equipo de salud. La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta poderosa para implementar muchas de esas acciones. A continuación, te muestro cómo lo está haciendo, con algunos ejemplos reales y al final lo que seguirá siendo imprescindible que lo hagan los humanos.

¿Qué puede hacer la IA para mejorar la seguridad del paciente?

Aquí algunos mecanismos concretos en los que la IA ya aporta:

• Predicción de riesgos y detección temprana. La IA puede analizar grandes cantidades de datos (historial clínico, signos vitales, datos demográficos) para predecir eventos adversos. Por ejemplo, algoritmos pueden detectar el riesgo de sepsis en unidades de cuidados intensivos, lo que permite intervenir antes de que la condición se agrave (1).
• Prevención de errores relacionados con medicamentos, caídas, úlceras por presión, infecciones. En una revisión sistemática se reporta que la IA puede predecir errores de medicación, valorar riesgo de caídas, detectar situaciones que podrían generar úlceras por presión, entre otros (2).
• Mejoras en registros de incidentes (reporting). La IA ayuda a agilizar, clasificar y estandarizar los reportes de eventos adversos. Por ejemplo, al convertir datos no estructurados en texto libre en datos analizables, se mejora la precisión, la priorización de eventos graves y la velocidad con que se responde (2).
• Apoyo en decisiones clínicas. Sistemas de apoyo que sugieren diagnósticos, tratamientos, alertas basadas en evidencia y recordatorios de protocolos clínicos ayudan a reducir variabilidad y errores. Se ha descrito cómo la IA, integrada con los registros electrónicos y el análisis de datos, puede apoyar decisiones y mejorar la coordinación del cuidado (3).
• Vigilancia farmacológica (pharmacovigilance) con marco ético. La IA se usa en farmacovigilancia para identificar efectos adversos de medicamentos más rápidamente, analizar grandes bases de datos y detectar señales que podrían pasar desapercibidas. Todo esto debe hacerse respetando principios éticos como transparencia, justicia, no discriminación y responsabilidad (4).

Reflexión: lo que la IA no puede reemplazar, lo que seguirá siendo obra humana

Aunque la IA aporta muchísimo, hay aspectos de la atención en salud que seguirán dependiendo de los humanos para conectar auténticamente con los pacientes/familias y asegurar seguridad:

• Empatía, escucha activa y comprensión emocional. Los pacientes sienten seguridad cuando son escuchados, cuando sienten que su dolor, miedo o preocupaciones son verdaderamente atendidos. La IA puede liberar tiempo (menos papeleo, alertas automáticas, etc.), pero no puede sustituir la calidez, la mirada, las pausas, el tono, la paciencia.
  
• Comunicación clara, ética y confiable. Explicar diagnósticos, opciones de tratamiento, riesgos e incertidumbres. Las decisiones compartidas requieren diálogo, respeto y reconocimiento de los valores personales del paciente/familia. La IA puede sugerir opciones, pero el diálogo final y la responsabilidad no pueden delegarse.
  
• Juicio clínico en situaciones complejas o ambiguas. Muchas situaciones no encajan en datos estructurados o protocolos. Las comorbilidades, circunstancias sociales, valores culturales y preferencias individuales pueden modificar lo que es “mejor” para alguien. Un algoritmo no siempre capta esos matices.
  
• Confianza y responsabilidad. Cuando algo sale mal, el paciente y su familia quieren respuestas y responsabilidad. La transparencia, la empatía al explicar errores o complicaciones y la capacidad de consolar son actos humanos, no de un algoritmo.
  
• Adaptabilidad cultural y contexto local. Las realidades locales, recursos, expectativas, lenguaje, barreras sociales, desigualdades y diversidad cultural requieren adaptación que muchas veces no está incorporada en modelos internacionales. Los equipos humanos con conocimiento del contexto serán clave para usar la IA de manera segura y útil.
  

Conclusión

La IA ya está cambiando la forma de implementar medidas de seguridad del paciente: predicción de riesgos, monitoreo continuo, alertas tempranas, vigilancia farmacológica, mejor registro de incidentes y apoyo a la decisión clínica. Pero su verdadero potencial se realiza si se integra bien, con ética, regulación clara, supervisión humana y un enfoque centrado en la persona.

Al final, la seguridad del paciente no será sólo tecnología: dependerá de la combinación de herramientas inteligentes y profesionales de salud comprometidos, que escuchen a los pacientes, que les den dignidad, que expliquen, que actúen con humanidad.

Referencias

1. Sahni NR, Carrus B. Artificial Intelligence in U.S. Health Care Delivery. N Engl J Med. 2023;389(4):348–358. doi:10.1056/NEJMra2204673
   
2. Arora H, Kumar V, Kumar A, Akhter Y. Artificial intelligence in healthcare: transforming patient safety with intelligent systems. Front Med (Lausanne). 2025;11:1522554. doi:10.3389/fmed.2024.1522554
   
3. Acosta JN, Patel B, Buchlak QD. Health Care Quality and Patient Safety in the Era of Artificial Intelligence. Med Clin North Am. 2025;109(5):1117–1128. doi:10.1016/j.mcna.2025.03.009
   
4. Dietrich E, Blake K, Thurin N, Arlett P. Safeguarding Patients in the AI Era: Ethics at the Forefront of Pharmacovigilance. Drug Saf. 2025;48(2):119–127. doi:10.1007/s40264-024-01393-w

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