En un país donde el acceso a la atención médica es un desafío, la tecnología emerge como el aliado más poderoso para cerrar brechas. De acuerdo con México Evalúa, los costos de los hospitales y clínicas privadas –que suelen ser la opción preferida por la clase media debido a la calidad y rapidez de la atención– son elevados; y, según la Asociación Mexicana de Instituciones de Seguros (AMIS), el costo medio nacional por siniestro en seguros médicos se ha triplicado en los últimos 10 años, superando los 100 mil pesos en promedio, lo que exige ahorros sustanciales o una póliza robusta para enfrentar una hospitalización. En este contexto la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta que optimiza desde la asignación de un médico especialista hasta la predicción de una emergencia. En esta revolución, los datos y la tecnología permiten construir un sistema de salud más eficiente y, sobre todo, humano.
Según Enrique Enríquez, Head of Data de la aseguradora Sofía, «La clave no está en los datos por sí mismos, sino en cómo los usamos para comprender profundamente a los asegurados, tanto a nivel individual como a nivel colectivo. Con ese nivel de entendimiento, es posible darle a cada persona la atención adecuada en el momento correcto y de la forma más cercana posible».
Los expertos de Sofía exploran cinco formas en que la predictibilidad, impulsada por la IA, está redefiniendo la atención médica.
1. Médicos disponibles al segundo
Uno de los mayores retos en la medicina actual que incorpora tecnología en su atención es el equilibrio entre la oferta y la demanda. ¿Cómo asegurar que haya un médico disponible para una videoconsulta sin tener a los pacientes esperando horas frente a una pantalla?
Los modelos predictivos permiten estimar cuántas videoconsultas se necesitarán cada hora de cada día. De acuerdo con datos de la plataforma de Sofía, el sistema opera con una precisión tan alta que se equivoca por menos de <10 consultas al mes a nivel nacional. Esto garantiza que los tiempos de espera para comunicarse con un doctor sean mínimos, optimizando la experiencia del paciente desde el primer contacto.
2. Un mapa inteligente para terminar con los «desiertos de especialistas»
No es raro que un paciente en una ciudad pequeña tenga que viajar horas para ver a un endocrinólogo o a un dermatólogo. Ante esta problemática, los modelos algorítmicos son capaces de mapear la ubicación de sus usuarios y compararla con la red de doctores disponibles en la aseguradora. El sistema decide cuántos doctores, y de qué especialidades, son necesarios en cada parte del país. Esto permite llenar vacíos de médicos, evitando que los pacientes se queden sin acceso a la especialización que necesitan, sin importar dónde vivan.
La evidencia internacional respalda la efectividad de este tipo de modelos: casos documentados en hospitales que utilizan IA para anticipar la demanda de consultas y gestionar las salas de urgencias han reportado reducciones de alrededor de 25 a 30% en los tiempos de espera frente a métodos tradicionales de programación, gracias a una mejor distribución del personal y una asignación más precisa de recursos. Cuando estos enfoques se adaptan al contexto de los seguros médicos digitales, contribuyen a que la oferta de especialistas esté donde realmente se necesita.
3. Predecir urgencias para prevenirlas
Uno de los logros máximos de la medicina predictiva es evitar que la emergencia ocurra. Los modelos desarrollados con IA estiman el riesgo de que una persona necesite ir a urgencias después de una videoconsulta o una conversación por chat. Al identificar estos casos de alto riesgo, la aseguradora puede activar protocolos médicos preventivos, ofreciendo un seguimiento proactivo y cuidados específicos para evitar una complicación mayor. Esto no solo reduce los costos para el sistema de salud, sino que mejora drásticamente los resultados para el paciente.
A nivel global, revisiones recientes sobre el uso de IA en medicina de urgencias señalan que muchos de estos modelos alcanzan niveles de precisión considerados “buenos” (con áreas bajo la curva por encima de 0.8) al predecir ingresos hospitalarios o reingresos de alto riesgo. En la práctica, esto significa que los algoritmos son capaces de identificar con alta probabilidad a los pacientes que con mayor probabilidad necesitarán acudir a urgencias, de modo que los equipos médicos pueden priorizar llamados, ajustar planes de tratamiento y ofrecer acompañamiento preventivo a quienes tienen mayor riesgo. Aplicado a un esquema de seguros médicos digitales, este enfoque permite que, después de una videollamada o chat, no solo se resuelva la duda inmediata, sino que se tome una decisión informada sobre el riesgo de que esa persona termine en urgencias y se actúe antes de que suceda.
4. Reembolsos en minutos por parte de las aseguradoras
Aunque no se trata de una predicción en el sentido clínico, la velocidad en los procesos administrativos es un indicador de la eficiencia predictiva de un sistema. De acuerdo con el más reciente estudio de Sofía, la confianza se quiebra precisamente en los “momentos de verdad” del seguro: 68% de las personas encuestadas rechaza por completo las sorpresas en la cobertura; 76% prioriza contar con un deducible bajo o nulo; 83% pone por delante una red amplia y con acceso rápido a médicos y servicios; y 80% considera la rapidez en el procesamiento de trámites como un factor determinante. Estos elementos se vuelven críticos en situaciones que impactan directamente la salud y el bienestar diario, como una urgencia, una hospitalización o la espera de un reembolso.
En la labor por diseñar un sistema de salud más eficaz, y mediante la operación optimizada por IA, aseguradoras como Sofía ya procesan reembolsos en menos de un minuto (27%) y en menos de una hora (63%). Esta misma cultura de eficiencia es la que permite predecir la demanda de consultas y asignar recursos de forma óptima.
Los asistentes virtuales también juegan un rol clave al interactuar con los usuarios de forma natural y, a la vez, automatizar procesos que antes tomaban días.
5. Un médico asignado con acceso a tu historial completo en segundos
Los expertos de la aseguradora ven en la tecnología el potencial para diseñar un «Agente de historial médico», una herramienta capaz de revisar toda la información de un paciente, que a menudo es extensa y fácil de perder, para generar un resumen ejecutivo y responder preguntas específicas del doctor. La meta es que cualquier médico pueda tener una visibilidad completa del historial de un paciente al instante, permitiendo decisiones más informadas y personalizadas.
El camino de la predictibilidad en la salud apenas comienza y apunta a un futuro con una atención médica más accesible, inteligente y preventiva, mismo que ya está sucediendo.
