Cómo la IA podría ayudar a reducir las desigualdades en la atención médica
E
ste artículo destaca una serie de herramientas de IA que tienen el potencial de generar un impacto considerable en las desigualdades en la atención médica. Los hallazgos presentados en este artículo se basan en nuestro trabajo asesorando a organizaciones de salud y ciencias de la vida. No hemos tenido participación en ninguna de esas compañías ni tenemos intereses financieros en ellas.
Identificación de pacientes en riesgo
La atención preventiva es el punto de intervención más eficiente (tanto financiera como clínicamente) para mejorar la salud de los pacientes. Sin embargo, los grupos de pacientes en situación de desventaja suelen tener poca conciencia sobre las medidas que deben tomar y pueden sentirse desorientados a la hora de lidiar con las complejidades del sistema de salud. Los proveedores de atención médica tienen una oportunidad crucial para identificar y contactar de forma proactiva a los pacientes con riesgo de presentar resultados graves de salud.
El historial médico de un paciente puede contener señales sutiles de que está en riesgo. Estos indicadores son increíblemente difíciles de identificar y atender para los profesionales de la salud. Aledade, la red más grande de atención primaria independiente en Estados Unidos, utiliza IA para interpretar estos datos altamente complejos de los pacientes y potenciar estrategias de contacto personalizado relacionadas con vacunación, detección de enfermedades y planificación anticipada de cuidados.
Superar las barreras de comunicación
Es fundamental que los pacientes puedan comunicarse de manera efectiva con su equipo médico, y viceversa. El riesgo de brechas en la comunicación que conducen a peores resultados de salud es mayor en pacientes que experimentan barreras lingüísticas, tienen bajos niveles de alfabetización en salud o padecen enfermedades neurocognitivas. La IA abre la puerta a una mejor comunicación. Puede actuar como traductor bajo demanda y enlace entre los sistemas de salud y los pacientes, proporcionando información clara y fácil de comprender sobre riesgos, síntomas y planes de tratamiento.
Estas soluciones también son esenciales para mejorar la productividad de los proveedores de salud, cuyos recursos están cada vez más presionados. Al agilizar y automatizar las tareas administrativas relacionadas con el acceso y la evaluación de pacientes, los profesionales pueden reenfocar su tiempo en el trabajo clínico, donde generan el mayor valor para mejorar los resultados de salud de los pacientes.
Abordar las desigualdades en el acceso a los recursos
La ley de cuidados inversos establece que los pacientes con mayores necesidades suelen ser los que tienen menos acceso a los recursos de atención médica. Muchas personas en zonas rurales viven lejos de servicios médicos especializados o pueden carecer de redes de apoyo social que resultan fundamentales para la salud y la recuperación. La IA muestra los primeros indicios de convertirse en una solución esencial para ayudar a los responsables de políticas públicas a superar estas barreras.
Ada Health ofrece a los pacientes una aplicación móvil impulsada por IA que evalúa síntomas, diagnostica diversos problemas médicos y sugiere atención personalizada. La IA permite que los pacientes en regiones con recursos limitados puedan realizar una clasificación confiable de sus propios síntomas y, posteriormente, buscar atención médica a través de la vía más adecuada. La IA también puede mejorar los resultados después del tratamiento.
Reducir el impacto de los sesgos humanos
Existe evidencia preocupante que sugiere que los proveedores de atención médica pueden perpetuar desigualdades debido a sus propios sesgos inconscientes, atribuyendo erróneamente síntomas a estereotipos culturales y sin reconocer la gravedad de ciertas enfermedades. Un ejemplo alarmante ocurre en el contexto del acceso adecuado al alivio del dolor: los pacientes de color tienen la mitad de probabilidades de recibir medicamentos opioides cuando presentan síntomas similares a los de los pacientes blancos con dolor abdominal. La IA podría convertirse en una herramienta vital para eliminar el impacto de estos sesgos humanos.
Una investigación reciente ha demostrado que la IA puede ser altamente efectiva para detectar el dolor en los pacientes. Las evaluaciones de un modelo de IA, entrenado con más de 140,000 imágenes faciales de pacientes con y sin dolor, coincidieron con las de médicos expertos el 88% de las veces, demostrando que puede ser una solución escalable para evaluar rápidamente el dolor.
Los sesgos también influyen en las decisiones de tratamiento mediante diagnósticos erróneos de enfermedades importantes. Kaiser Permanente ha puesto a prueba una herramienta de IA con el objetivo de mejorar el rendimiento diagnóstico en ecocardiografías, lo que tiene un enorme potencial para reducir estas desigualdades.
© 2026 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
This article highlights a range of AI tools that have the potential to make a sizable impact on health inequities. The insights in this article are based on our work in advising healthcare and life sciences organizations. We have had no involvement in any of those companies and have no financial interests in them.
Identifying At-Risk Patients
Preventive care is the most financially and clinically efficient point to intervene to improve patient health. However, disadvantaged patient groups often have low awareness of the steps they must take and may be uncomfortable navigating the twists and turns of the health system. Providers have the critical opportunity to identify and proactively reach out to patients at risk of poorer health outcomes.
A patient’s health record may have subtle signs that they’re at risk. These markers are incredibly challenging for providers to identify and act upon. Aledade, the largest network of independent primary care in the United States, uses AI to make sense of this highly complex patient data and power personalized outreach about immunization, disease screening and advance care planning.
Overcoming Communication Barriers
It is essential for patients to communicate effectively with their provider team and vice versa. The risk of communication gaps that lead to poorer health outcomes is heightened for patients who experience language barriers, have low health-literacy levels or have neurocognitive diseases. AI opens the door to better communication. It can serve as an on-demand translator and liaison between health systems and patients, delivering digestible information about risks, symptoms and treatment plans.
These solutions are also critical for enhancing the productivity of providers whose resources are being increasingly stretched. By streamlining and automating administrative tasks related to patient access and assessment, providers can refocus their time on clinical work where they add the most value to improving health outcomes for the most complex patients.
Addressing Differences in Access to Resources
The inverse care law states that patients with the highest needs often have access to the fewest healthcare resources. Many patients in rural areas live far away from specialist healthcare services or may lack the social networks that can be critical for health and recovery. AI shows early signs of being an essential solution in helping policymakers overcome these barriers.
Ada Health offers patients an AI-driven smartphone app that assesses symptoms, diagnoses various medical issues and suggests personalized care. AI empowers patients in under-resourced parts of the country to reliably triage themselves and subsequently seek healthcare through the most appropriate avenue. AI can improve outcomes posttreatment as well.
Reducing the Impact of Human Biases
Worrying evidence suggests that healthcare providers may perpetuate inequities through their own unconscious biases, misattributing symptoms to cultural stereotypes and failing to recognize the severity of diseases. One concerning example is in the context of receiving appropriate pain relief. Black patients are half as likely to receive opioid medications when presenting in a similar way to white patients with abdominal pain. AI could be a vital tool in wiping out the impact of these human biases.
Recent research has demonstrated that AI can be highly effective at detecting patients’ pain. The assessments of an AI model, which was trained on over 140,000 facial images of patients in pain and not in pain, were aligned with those of expert physicians 88% of the time, proving that it can be a scalable solution for rapidly assessing pain.
Biases also impact treatment decisions through misdiagnosis of important diseases. Kaiser Permanente piloted an AI tool with the aim to improve echocardiography diagnostic performance, which has huge potential to reduce these inequities.
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