El uso de Inteligencia Artificial para salvar vidas de personas mayores

Chile enfrenta un desafío estructural en su sistema de salud pública derivado de su acelerado envejecimiento poblacional. Las urgencias hospitalarias, especialmente durante las crisis invernales, se han convertido en un escenario donde la edad cronológica ya no es un predictor suficiente de supervivencia. El verdadero desafío sanitario actual no es solo cuántos años tiene un paciente en su cédula de identidad, sino su nivel de “fragilidad” biológica, un factor invisible en las evaluaciones de triaje tradicionales —sistema de clasificación rápida que usa el personal de salud en urgencias para determinar la prioridad de atención de los pacientes según su gravedad— que determina, en gran medida, si un adulto mayor superará o no una crisis respiratoria aguda como la neumonía.

Históricamente, el sistema ha tratado a los pacientes de 75 u 80 años como un bloque homogéneo, basando las decisiones de priorización y asignación de recursos en la edad y el simple conteo de enfermedades crónicas. Sin embargo, la realidad clínica demuestra que dos personas de la misma edad pueden tener pronósticos radicalmente distintos. Esta “ceguera” del sistema frente a la vulnerabilidad fisiológica acumulada —lo que los expertos han llamado la “mochila” de fragilidad— no solo eleva las tasas de mortalidad intrahospitalaria (que en este grupo etario ronda el 19% al 22%), sino que también genera una ineficiencia crítica en el uso de camas críticas y recursos humanos.

IA en la Salud Pública

En este contexto de necesaria modernización, la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta de apoyo clínico tangible y ética. Su integración en la salud pública no busca reemplazar el criterio médico ni automatizar el trato humano, sino potenciar la capacidad de los equipos de urgencia para tomar decisiones informadas en cuestión de minutos.
Es bajo ese paradigma se enmarca la reciente investigación liderada por la Dra. Yeny Concha, académica de la Universidad Santo Tomás Talca, junto a un equipo interdisciplinario de la Universidad Mayor y la Universidad Andrés Bello. El estudio, que analizó más de 58.000 hospitalizaciones en 72 recintos de la red pública chilena, logró desarrollar un modelo de IA que confirma que la “fragilidad” es el predictor independiente más fuerte de mortalidad por neumonía en adultos mayores, superando ampliamente a la edad cronológica y a los índices tradicionales de comorbilidad.
Esta herramienta, que clasifica el riesgo utilizando datos administrativos rutinarios, representa un hito en la salud digital nacional: un modelo desarrollado con sello chileno que ya avanza en su validación para integrarse a las fichas clínicas electrónicas, demostrando que la innovación tecnológica, cuando se aplica con rigor científico y enfoque humano, es la mejor respuesta frente a los desafíos estructurales de nuestro sistema de salud.