El mayor reto de la IA sanitaria: "Hay que diseñar sobre un escenario que todavía no existe"

Antoni Mateu 03 ENE 2026 - 17:30h.

Guatemala es un país en el que las infraestructuras sanitarias son “complicadas”, en palabras de la científica Gabriela Asturias --quién fue premiada este año por la Fundación Princesa de Girona--. ¿Su proyecto? Alma, un asistente de inteligencia artificial que ofrece servicio de consulta a los habitantes de muchas zonas del país, donde acudir a consulta de Atención Primaria es todo un reto.

Desde Informativos Telecinco mantuvimos una charla con ella para desgranar todo lo que hay detrás de la implantación y el desarrollo de un chatbot clínico, el cual no diagnostica. “Esta tarea es única y exclusivamente de los médicos”, explica. Sin embargo “Alma ayuda a encontrar servicios cercanos, permite conectar centros públicos y privados. Es, a grandes rasgos, una orientadora”.

Sin embargo, más allá del propio uso de la IA, lo sorprendente de la historia llega cuando investigamos el trasfondo: ¿cómo se diseña desde cero un algoritmo sanitario, para implementarlo en un sitio donde los servicios sanitarios necesitan de un cambio estructural?

El contexto del algoritmo

Las inteligencias artificiales tienen como fundamento de su funcionamiento el contexto. Y en el caso de Alma, el primer reto que comenta Asturias ha sido el de las enfermedades endémicas o los tratamientos: “Tenemos limitaciones en las vacunas y enfermedades que aquí se comportan de manera diferente. No sólo se trata de dar el conocimiento a la IA acerca de la patología. También nos las hemos tenido que ingeniar para poder ofrecer soluciones de vacunación supliendo con soluciones alternativas --en materia de compuestos activos, marcas y dosis-- que los propios médicos hemos tenido que definir”.

Otro de los puntos críticos es el propio funcionamiento de las infraestructuras. Y aquí Asturias destaca la labor “de la calle” para que el algoritmo sepa cómo dar instrucciones: “Recogemos experiencias de los pacientes cuando van a diferentes centros sanitarios. El problema es que muchas veces los accesos son complicados, no hay zonas cercanas para aparcar o los horarios son diferentes... Lo que tuvimos que hacer es un mapa de cómo las personas han afrontado la experiencia de ir a diferentes hospitales para que Alma dé respuestas en base a la ubicación y al centro que nos toque ir”.

“Siempre hemos tenido en cuenta la personalidad de la IA”

El contacto entre Alma y las personas también pasa por cómo la IA se dirige: “no queremos que se sienta fría, queremos que hable de forma cotidiana y cercana. Pero esto es algo paulatino, ya que todavía estamos trabajando para que se adapte a todas las formas de identidad del país”.

A la par, la cuestión del lenguaje es también otro de los pilares. Asturias explica que “se ha adaptado el entendimiento de Alma a las expresiones coloquiales y cotidianas de la calle. Si hay una persona que describe cómo se siente sin usar tecnicismos y con palabras más genéricas, la IA sabe el contexto de estas para mostrar las mejores instrucciones posibles de cara a la atención sanitaria”.

“Diseñamos sobre lo que no existe”

Cuando pensamos en algoritmos sanitarios, es posible que nos imaginemos un asistente que nos indique cómo ir a consulta. Pero lo que no nos imaginamos es que, además de recomendarnos el centro sanitario más cercano, también nos indique que ese sitio en cuestión carece de ascensor. O no tiene aparcamiento. O que tiene horarios irregulares.

Tampoco, cuando se trata de consultar prospectos de medicamentos, que nos explique que una vacuna en concreto sólo se distribuye en los Estados Unidos. O que sí se puede comprar un medicamento de importación, pero pagando un precio desorbitado.

“Diseñamos Alma sobre lo que todavía no existe, que es un sistema sanitario con infraestructuras adecuadas y que sea accesible y sin barreras logísticas o de suministro para todo el país”, concluye.