La inteligencia artificial puede advertirnos, pero el cuidado comienza cuando alguien se detiene a escuchar
Rodolfo Burgos Cortessi | Enfermero y escritor
«Este paciente está raro». En enfermería conocemos el peso de esa frase. A veces aparece antes de que los monitores enciendan una alarma o de que un resultado de laboratorio indique una complicación. Alguien que conversaba deja de hacerlo, responde más lento o parece distinto de hace unas horas. Eso no confirma un diagnóstico, pero exige volver a examinar, preguntar, comprobar signos vitales y pedir apoyo.
No hablo de un sexto sentido ni de una intuición infalible. Hablo de juicio clínico: observar, reconocer cambios respecto de lo habitual y contrastarlos con datos. La preocupación del equipo, del propio paciente o de su familia no debería descartarse porque una pantalla todavía muestre números aceptables. Las guías clínicas reconocen esa preocupación como motivo de respuesta, aunque no se alcance una puntuación de alerta.
La tecnología puede ayudarnos enormemente. Un sistema puede reunir tendencias de signos vitales, detectar interacciones farmacológicas, ordenar antecedentes o recordar una acción pendiente. La inteligencia artificial puede encontrar patrones que se nos escaparían entre cientos de registros. Con evaluación, protección de datos y supervisión, puede devolvernos tiempo para cuidar. Pero procesar información no equivale, por sí solo, a comprender lo que significa estar enfermo.
Pensemos en una habitación con aislamiento. Antes de entrar debemos realizar higiene de manos y utilizar el equipo de protección personal indicado para el tipo de precaución. La seguridad exige ese rigor. Sin embargo, la mascarilla, la pechera o los guantes no deberían convertir nuestra visita en una sucesión mecánica de procedimientos. Aun protegidos, tenemos que acercarnos, mirar, escuchar qué dice el paciente y, a veces más importante, qué le cuesta decir. Una pregunta sencilla, formulada con atención, puede cambiar la valoración de lo que está ocurriendo.
Una herramienta informática puede registrar una frecuencia respiratoria; el profesional que se detiene puede advertir además que la persona ya no termina una frase como antes. Un algoritmo podría analizar voz, imágenes o patrones de comportamiento, y sería absurdo negar de antemano ese potencial. Lo que no podemos hacer es entregarle la responsabilidad completa del encuentro clínico. La observación necesita interpretación, contexto, diálogo y una decisión por la que alguien debe responder. Ninguna tecnología debería convertirse en excusa para dejar de examinar al paciente.
He trabajado en Quality, un prototipo que busca organizar documentos, indicadores, alertas y acciones de mejora en la gestión de calidad y seguridad del paciente. No está validado clínicamente ni tiene resultados asistenciales demostrados. Su desarrollo, sin embargo, me ha hecho pensar en una barrera que ningún código puede eliminar por sí solo: si una organización no cree en la mejora continua, un buen tablero puede terminar siendo otra pantalla que nadie utiliza para corregir riesgos.
Es legítimo rechazar una innovación cuando sus riesgos superan los beneficios, cuando no protege información sensible o cuando distrae al equipo sin aportar valor. Distinto es renunciar a examinar una mejora porque exige aprender, evaluar prácticas o reconocer problemas incómodos. La resistencia al cambio también puede revelar sobrecarga, falta de recursos y malas experiencias previas; por eso innovar requiere escuchar a los trabajadores, probar con prudencia y medir resultados, no imponer soluciones por entusiasmo.
En esa discusión, el costo de no cambiar suele quedar fuera de la planilla. Si una alerta se pierde, una tarea correctiva no se verifica o el personal carece de tiempo para escuchar una preocupación, el riesgo puede trasladarse hasta la cama de alguien que confió en nosotros. La mejora continua no consiste en acumular procedimientos digitales: consiste en demostrar que somos capaces de aprender y de modificar lo que pone en peligro a una persona.
Quiero una salud en la que la inteligencia artificial nos ayude a identificar antes los riesgos y nos quite trabajo que no exige presencia humana. Pero también quiero que el enfermero, el técnico, el médico y cada integrante del equipo puedan detenerse cuando algo no les parece bien; que tengan tiempo, conocimientos y respaldo para preguntar otra vez. La tecnología debe estar al servicio del criterio profesional, la evidencia, la compasión y la capacidad de escuchar. Porque cuando confundimos un dato tranquilizador con una persona que está bien, o una innovación rechazada con un problema resuelto, quien termina pagando la cuenta es el paciente.
Referencias para revisión editorial
NICE. Acutely ill adults in hospital: recognising and responding to deterioration, CG50, recomendación 1.8. https://www.nice.org.uk/guidance/cg50/chapter/recommendations
OMS (2024). Artificial Intelligence for Health: uso responsable, seguro y centrado en las personas. https://www.who.int/publications/m/item/artificial-intelligence-for-health
CDC (2024). Transmission-Based Precautions; medidas de aislamiento y equipos de protección personal. https://www.cdc.gov/infection-control/hcp/basics/transmission-based-precautions.html
