La inteligencia artificial en la salud comunitaria.

La inteligencia artificial está llegando a la atención primaria de salud comunitaria más rápido de lo que los sistemas están preparados para gestionarla.

En países de renta baja y media se están poniendo a prueba herramientas de diagnóstico, logística y apoyo a la toma de decisiones, a menudo antes de que se hayan establecido los mecanismos de supervisión, las cadenas de suministro, los sistemas de datos y la gobernanza que permitirían a agentes comunitarios de salud (ACS) utilizarlas de forma segura.

No se puede recurrir a la IA para solucionar un sistema que no funciona. La IA debe servir de apoyo a ACS, nunca sustituirlos.

En marzo de 2026, la revista *The Lancet Primary Care* publicó «Gobernanza, escala e integración: la creación de sistemas de « agente comunitario de salud » preparados para la inteligencia artificial», escrito por el Grupo de Investigación de la Community Health Impact Coalition (volumen 2, número 3; acceso abierto). 

Basándose en el trabajo de investigación de CHIC sobre los programas « ACS », se establecen tres condiciones a nivel del sistema que deben cumplirse para que la IA pase de ser una promesa a generar un valor público duradero:

•     Gestión pública: Las herramientas de IA para « ACS » deberían ser propiedad del sector público y gestionarse como infraestructura pública, con unidades específicas, partidas presupuestarias y vías de aprobación claras, en lugar de gestionarse como proyectos piloto privados paralelos que apenas requieren una notificación al Gobierno.
•     Aprendizaje colectivo frente a proyectos piloto aislados: el sector necesita normas comunes, sistemas de datos interoperables y un ciclo de «de la evidencia a la acción» que potencie el aprendizaje entre los distintos responsables de la implementación, en lugar de ensayos de ciclo largo que afiancen los silos no interoperables.
•     Preparación del sistema y de la plantilla para la ampliación: La IA solo resulta útil si llega a una plantilla ACS asalariada, cualificada, con dotación suficiente y supervisada, y que cuente con el hardware adecuado. Sin esa base, dejamos sin conexión lo que podría ser la mayor red de prestación de cuidados del mundo.

El comentario concluye con una invitación explícita a los gobiernos, los financiadores, los responsables de la ejecución y los investigadores a que se pongan de acuerdo en materia de gestión responsable, preparación y profesionalización ACS.

La IA está cobrando un gran protagonismo en los debates sobre salud a nivel mundial. ¿Cómo se vive esto en primera línea? La encuesta internacional transversal y con múltiples partes interesadas realizada por CHIC a 283 participantes de 41 países —entre los que se incluyen 157 « ACS » y 28 supervisores— es una de las primeras en reflejar de forma global el amplio abanico de partes interesadas en los programas de « ACS », desde los trabajadores de primera línea hasta los responsables de la implementación y los gobiernos, en una única visión de conjunto. El panorama que se dibuja es el de un sector que conoce la IA, pero que, en su gran mayoría, aún no la ha implementado a gran escala.

• El conocimiento supera con creces el grado de madurez. El 67 % (189) sabía que se utilizaban herramientas de IA en los programas de « ACS », pero solo el 11 % (31) señaló que su uso era maduro o a gran escala, y menos de un tercio (31 %) calificó de «alta» la preparación de los sistemas, los datos y el personal.
• Los trabajadores de primera línea ya están utilizando la inteligencia artificial sin recibir apoyo. De los 185 ACS y supervisores encuestados, el 76 % (141) afirmó utilizar herramientas que identificaron como basadas en la inteligencia artificial; sin embargo, solo el 19 % (36) recibió formación continua.
• Existe un amplio consenso sobre cómo debe utilizarse la IA. El 81 % (230) estaba de acuerdo en que la IA debería servir de apoyo al criterio e ACS , en lugar de sustituirlo, y el 75 % (211) deseaba que hubiera vías claras de escalación; sin embargo, solo el 14 % (39) consideraba que la política nacional sobre IA era clara.

La encuesta señala a los financiadores y a los gobiernos las prioridades que realmente importan: un diseño centrado en el ACS e, una política nacional de IA aplicada a la salud, formación y supervisión continuas, vías de derivación fiables, protección de datos, interoperabilidad e infraestructura diseñada para entornos con baja conectividad.