IA en atención geriátrica: por qué exige escrutinio clínico

Recientemente, el geriatra James Deardorff, docente en la Universidad de California en San Francisco (UCSF), planteó una advertencia necesaria: el uso de herramientas de inteligencia artificial para tomar decisiones en la atención de adultos mayores requiere un escrutinio extremadamente riguroso. Deardorff analiza tanto los beneficios potenciales como las trampas operativas de aplicar algoritmos en esta población vulnerable.

En mi trayectoria dirigiendo e implementando sistemas de calidad e integración tecnológica en instituciones de salud, he presenciado este patrón en múltiples ocasiones. Se tiende a asumir que un modelo analítico o un asistente digital que genera buenos resultados en la población general se puede trasladar directamente a grupos con alta complejidad asistencial. En la práctica diaria de un hospital, este supuesto suele derivar en fallas de proceso.

La complejidad clínica no se resuelve con parámetros estándar

Los adultos mayores presentan características particulares que desafían los modelos de datos convencionales: polifarmacia, síndromes geriátricos cruzados, fragilidad y respuestas heterogéneas a intervenciones estandarizadas. Si un modelo de decisión computacional prioriza cuidados o sugiere planes de tratamiento apoyándose en conjuntos de datos generales, el nivel de sesgo aumenta considerablemente.

La observación de Deardorff apunta a la raíz de la gestión asistencial: un sistema tecnológico es tan seguro como la gobernanza clínica con la que fue estructurado. Incorporar herramientas digitales en la toma de decisiones clínicas sin una validación específica para pacientes geriátricos suele traducirse en dos problemas principales. Por un lado, una saturación de alertas irrelevantes que fatiga al personal médico. Por otro lado, la omisión de riesgos graves por falta de ajuste en los parámetros de fragilidad del paciente.

Pautas operativas para la gobernanza de herramientas de decisión

Para evitar que la digitalización comprometa la seguridad del paciente y para mantener el control sobre los procesos de atención, propongo aplicar tres controles de calidad indispensables antes de desplegar estos sistemas:

• Auditoría previa de la muestra de entrenamiento: Verificar si los datos que alimentan el algoritmo incluyen pacientes mayores con multimorbilidades reales, o si provienen de muestras compuestas predominantemente por adultos jóvenes.
• Mantenimiento del criterio profesional obligatorio: Ningún algoritmo en la atención de adultos mayores debe operar de forma autónoma. El profesional clínico debe contar con visibilidad clara sobre las variables que motivaron cada sugerencia para validar o rechazar la recomendación.
• Evaluación continua de indicadores de impacto: Monitorear mes a mes las tasas de adherencia clínica, la precisión del sistema y la aparición de falsos positivos en la práctica real.

La tecnología como soporte, la calidad como filtro

La adopción de tecnología en el sector asistencial no debe responder al entusiasmo por la innovación del momento, sino a objetivos medibles de calidad, efectividad y seguridad.

Si en tu institución hospitalaria o red de atención estás evaluando incorporar asistentes digitales o sistemas de triaje algorítmico, el trabajo no empieza con la configuración del software. Comienza con la revisión detallada de las rutas clínicas y la definición clara de responsabilidades. La gestión de calidad no existe para obstaculizar el avance tecnológico, sino para garantizar que cada herramienta implantada aporte valor real al paciente y al equipo de salud.