La IA puede transformar la atención primaria de salud si los líderes sanitarios están preparados para actuar

La inteligencia artificial (IA) se considera cada vez más un medio para transformar la atención primaria de salud (APS). Se muestra prometedora para mejorar el acceso y la calidad de los servicios, reducir la carga de trabajo de los trabajadores sanitarios, que se encuentran sobrecargados, y optimizar el uso de los recursos escasos. Sin embargo, a medida que se aceleran las inversiones en IA y se amplía la información basada en datos, persiste una pregunta crucial: sin la autoridad, la capacidad y los recursos para actuar, ni una rendición de cuentas clara sobre los resultados, ¿mejorarán realmente estas inversiones el rendimiento del sistema de salud?

Esta pregunta cobra una gran relevancia a través de la experiencia de los líderes locales de salud, quienes son responsables de mejorar los resultados de salud, pero a menudo tienen dificultades para traducir los conocimientos de los datos directamente en decisiones oportunas. Su capacidad de acción se ve frecuentemente limitada por la autoridad limitada para la toma de decisiones, la falta de habilidades de análisis de datos y la inflexibilidad de los recursos. Los recursos financieros suelen ser insuficientes y difíciles de movilizar, y generalmente se requiere la aprobación de un nivel superior para ajustar los planes o reasignar la financiación donde más se necesita. Las reuniones rutinarias de equipo también suelen ser irregulares o centrarse en la presentación de informes en lugar de en la resolución de problemas. Si bien estas dinámicas son anteriores a la IA, la escala y la velocidad de la IA hacen que estas limitaciones sean más visibles y más trascendentales. A medida que las herramientas y los análisis habilitados por la IA continúan escalando en los sistemas de salud, la principal limitación ya no es el acceso a la información, sino si los líderes están capacitados para convertir los datos en un mejor desempeño y resultados.

En dos distritos de Ruanda —Bugesera y Gicumbi— hemos constatado que la información por sí sola no impulsa el cambio. El verdadero valor se genera cuando se obtienen datos relevantes y se capacita a los líderes locales para que actúen en consecuencia. Gracias al trabajo de Gestión del Desempeño de la Atención Primaria de Salud , los equipos de gestión de salud distritales (DHMT) de estos distritos ahora tienen una visión mucho más clara del desempeño del sistema de salud y de las deficiencias persistentes. Los datos son más oportunos, detallados y completos, integrando información de múltiples sistemas de información sanitaria. Los paneles visuales, accesibles a través de la Plataforma de Análisis de Salud de Ruanda, muestran las tendencias en la cobertura de servicios en relación con los objetivos nacionales, la distribución de recursos humanos, los niveles de existencias de medicamentos y las deficiencias emergentes en el desempeño de los centros de salud. Los DHMT han aprovechado estos datos rutinarios para fortalecer la prestación de servicios e impulsar prioridades clave de la APS, desde la mejora de la cobertura de la atención prenatal y el aumento de las tasas de detección de anemia, hasta la ampliación de los servicios de nutrición y odontología, y la implementación de cambios sistémicos para reducir la mortalidad neonatal.

Pero la disponibilidad de datos mejores y más oportunos ha sido solo una parte de la ecuación. Que la información se tradujera en acciones dependía de un liderazgo sólido de los DHMT, la autoridad para la toma de decisiones, la colaboración entre equipos y el acceso a recursos financieros. Un factor facilitador fundamental ha sido el Programa de Desarrollo de Liderazgo en Atención Primaria de Salud (PHC-LDP), que ayuda a los DHMT a desarrollar habilidades prácticas de liderazgo y gestión, y crea un espacio estructurado y rutinario para que los equipos revisen datos en conjunto, analicen las causas raíz y diseñen soluciones impulsadas localmente. Esto se ha complementado con una sólida colaboración con los líderes comunitarios para fundamentar las prioridades en las realidades locales y fomentar la responsabilidad compartida de las soluciones. Subvenciones catalizadoras modestas pero flexibles han apoyado aún más a los DHMT para abordar los obstáculos identificados localmente, desde el fortalecimiento de la supervisión y el alcance, tan necesarios, hasta la mejora de la disponibilidad de equipos médicos vitales y la coordinación entre centros y comunidades. Cuando los equipos contaban con la estructura, las habilidades, la autoridad para la toma de decisiones y cierto grado de autonomía fiscal —con una clara rendición de cuentas por los resultados—, podían actuar y adaptarse en función del desempeño, con señales tempranas de mejora que deberán mantenerse a lo largo del tiempo.

Cuando los equipos tenían la estructura, las habilidades, la autoridad para tomar decisiones y cierto grado de autonomía fiscal (con una clara responsabilidad por los resultados), pudieron actuar y adaptarse en función del desempeño, con señales tempranas de mejora que deberán mantenerse en el tiempo.

Por ejemplo, la atención prenatal temprana es un punto de acceso crucial para proteger la salud de las embarazadas y sus recién nacidos. Sin embargo, los datos rutinarios en ambos distritos mostraron que el acceso estaba por debajo de los promedios nacionales. A través del PHD-APS, los equipos de gestión sanitaria de la salud no solo identificaron el bajo rendimiento, sino que también comprendieron las razones, utilizando revisiones de datos estructurados y análisis de causa raíz para fundamentar los planes de acción semestrales. En Bugesera, la baja cobertura se debió a la adherencia inconsistente a los protocolos de atención, la escasez de equipos y la baja participación de los trabajadores de salud comunitarios. Esto llevó al equipo de gestión sanitaria de la salud a priorizar la disponibilidad de los servicios, la capacitación de los proveedores y la movilización comunitaria, con el apoyo de subvenciones catalizadoras. En Gicumbi, el bajo rendimiento reflejó largos tiempos de espera, un flujo ineficiente de pacientes y deficiencias en las habilidades de los proveedores, lo que impulsó inversiones en la reorganización de los servicios, la capacitación en ecografía, el fortalecimiento de la supervisión y el aumento de la afiliación al seguro. En un año, ambos distritos registraron mejoras en la asistencia a la atención prenatal temprana, lo que refuerza la importancia de combinar datos más precisos con capacidad de liderazgo y margen de maniobra.

Las lecciones aprendidas en los distritos de Bugesera y Gicumbi son especialmente relevantes ahora que Ruanda busca transformar su sistema de salud mediante inversiones en IA, impulsadas por el reciente anuncio de la Fundación Gates y Open AI. En la atención directa al paciente, el potencial de la IA ya se vislumbra en herramientas que facilitan la toma de decisiones clínicas, reducen la carga administrativa y permiten que el personal sanitario dedique más tiempo a los pacientes. Más allá del ámbito clínico, los modelos de lenguaje a gran escala simplificarán la consulta de datos entre sistemas y generarán información valiosa en tiempo real. El Centro Nacional de Inteligencia Sanitaria de Ruanda ya ha captado la atención mundial por integrar datos de servicios rutinarios, información sobre la cadena de suministro y señales de vigilancia para identificar deficiencias en el desempeño y riesgos emergentes.

A medida que la IA continúa expandiéndose, el volumen y la complejidad de la información disponible para los sistemas de salud no harán más que aumentar, lo que genera tanto oportunidades como riesgos. La IA será fundamental para identificar prioridades y destacar lo más urgente; sin embargo, sin inversiones deliberadas para que los líderes locales puedan actuar, esta información puede volverse rápidamente abrumadora en lugar de empoderadora.

Para que la IA fortalezca de manera significativa la atención primaria de salud, las inversiones en tecnología deben ir acompañadas de inversiones en las personas que son el eje central del sistema de salud. Como afirmó recientemente Paula Ingabire, ministra de TIC e Innovación de Ruanda : «La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para apoyar a los profesionales sanitarios y mejorar la prestación de la atención, pero este potencial solo se puede materializar si la IA se aplica con un propósito, valores sólidos y con las personas como eje central».