Menos camas, mejor diagnóstico: qué necesita el hospital del futuro en Argentina

Durante años, imaginar el hospital del futuro fue imaginar más metros cuadrados, más camas y más aparatología. Pero esa foto empieza a quedar vieja. La discusión sanitaria ya no pasa solo por cuánto crece la infraestructura, sino por cómo se organiza mejor la atención, cómo se prioriza a cada paciente y cómo se reducen errores evitables en un sistema que sigue operando con datos fragmentados y circuitos poco coordinados. No es un debate abstracto: la OMS advierte que alrededor de 1 de cada 10 pacientes sufre daños durante la atención y que más de la mitad de esos eventos son prevenibles. En paralelo, Argentina avanzó con la receta electrónica obligatoria y con una agenda de interoperabilidad para que la información clínica pueda circular entre sistemas y niveles de atención.

Mauricio Farez, neurólogo, máster en Salud Pública por Harvard y cofundador de Entelai, plantea que la modernización real no se juega solamente en el equipamiento. “Yo creo que un poco de ambas cosas. Siempre sumamos y esperamos que en el futuro se sumen nuevos equipos que permitan tomar mejores imágenes, operar de forma menos invasiva, como ejemplos. Pero, es claro también que el principal cuello de botella del sistema no es necesariamente la aparatología, sino los procesos. No es solo cuántas camas hay, sino quién ocupa cada cama, en qué momento y con qué prioridad”. Y agrega una definición central para entender el problema: “Hoy muchos pacientes terminan en circuitos incorrectos desde el inicio: consultas que podrían resolverse ambulatoriamente terminan en guardia, y casos graves a veces no se identifican a tiempo”.

En esa falla de origen, dice, se concentran buena parte de los errores evitables que después saturan el sistema. “Hay varios patrones que se repiten: Pacientes que consultan múltiples veces sin integrar la información previa. Estudios duplicados por falta de acceso a resultados anteriores. Derivaciones tardías a especialistas clave. Casos urgentes que no se detectan en el primer contacto. Pérdida de tiempo médico en tareas administrativas o en reconstruir la historia clínica”. Para Farez, el problema no debe leerse como una suma de errores individuales, sino como una falla de diseño: “No son fallas individuales, sino del sistema: fragmentación de datos, falta de herramientas de apoyo a la decisión y circuitos poco coordinados”.

Ahí es donde ubica a la inteligencia artificial como una capa de orden y no como un reemplazo del criterio médico. “La inteligencia artificial puede actuar como una capa de ‘inteligencia operativa’ sobre el sistema”. En concreto, sostiene que puede ayudar “Estandarizando el triage inicial con evaluación estructurada de síntomas”, “Priorizando pacientes según riesgo clínico en tiempo real”, “Integrando información dispersa (historia clínica, estudios, antecedentes)” y “Automatizar tareas administrativas para liberar tiempo médico”. Su conclusión es directa: “Esto no reemplaza al médico, pero le permite empezar desde un punto mucho mejor: con información organizada, priorización más precisa y menos ruido”. La evidencia empieza a acompañar esa hipótesis: un estudio de JAMA Network Open mostró que, tras 30 días de uso de escribas ambientales con IA, la proporción de profesionales con burnout bajó de 51,9% a 38,8%.

El argumento también tiene una dimensión humana. Farez rechaza la idea de que la IA necesariamente deshumaniza la atención. “Es un temor entendible, pero en la práctica ocurre lo contrario. Hoy muchos médicos trabajan bajo presión, con poco tiempo y con información incompleta”. Y remarca: “SI la usamos correctamente para orientar inicialmente a los pacientes, para escuche las consultas y nos escriba automáticamente las historias clínicas, liberamos al médico para lo más humano: escuchar, explicar, acompañar y tomar decisiones complejas”. Su mención al desgaste profesional no es menor: la American Academy of Neurology reportó que hasta el 60% de los neurólogos presentaban síntomas de agotamiento o burnout, mientras que un estudio de JAMA Internal Medicine encontró que respuestas generadas por chatbot fueron valoradas por profesionales de salud como superiores en calidad y empatía frente a respuestas médicas en un foro público.

Por eso, cuando imagina una escena concreta del hospital del futuro en la Argentina, Farez no describe un edificio más grande, sino un sistema más inteligente. “Idealmente, veríamos hospitales más pequeños, más vacíos, con gran parte de la atención realizada virtual con apoyo de IA. Veríamos un sistema mucho más fluido y coordinado”. Y completa: “Un paciente ingresa —incluso antes de llegar físicamente— y ya pasó por una instancia digital de orientación. Llega con una pre-evaluación estructurada, con sus datos integrados y un nivel de prioridad asignado”. Para él, la promesa no es solo de eficiencia: “El resultado no es solo eficiencia. Es más seguridad, menos errores y una experiencia mucho más clara para el paciente”. En esa definición acaso esté la discusión que viene: el hospital del futuro no será el que simplemente tenga más capacidad, sino el que sepa decidir mejor.