Uno de los grandes retos al implementar inteligencia artificial en salud es la interpretación semántica precisa de los textos clínicos.
Así lo analiza la Dra. Sandra Escobar Espinosa, Healthcare Lead en Conexia, destacando que este desafío puede parecer un detalle técnico, pero en realidad es un factor decisivo para la seguridad del paciente, la calidad de atención y la eficiencia de los procesos.
Pensemos en un ejemplo concreto: “Laparotomía con apendicectomía” vs. “Laparotomía sin apendicectomía”.
A simple vista, ambos textos coinciden en la mayoría de sus palabras. Sin embargo, su sentido clínico es completamente opuesto. Una sola palabra —“sin”— cambia radicalmente el significado clínico.
Para un humano con formación médica, la diferencia es obvia. Pero en el caso de un algoritmo de IA que procesa textos, si no está preparado para detectar negaciones o exclusiones, la interpretación errónea puede derivar en:
- Riesgos clínicos: tratamientos innecesarios o procedimientos omitidos.
- Errores en la toma de decisiones: cirugías indicadas de forma incorrecta o diagnósticos mal registrados.
- Impacto operativo y financiero: facturación equivocada, reclamos de seguros, tiempos extra de revisión.
¿Por qué ocurre este problema?
Los textos médicos no son siempre uniformes ni estandarizados. Pueden incluir:
- Abreviaturas que varían entre instituciones o países.
- Redacciones que mezclan lenguaje técnico con expresiones coloquiales.
- Notas rápidas hechas por el profesional en un contexto de alta presión.
- Estructuras gramaticales donde la negación está implícita o separada del término clave.
Esto genera un terreno complejo para que la IA pueda interpretar correctamente la intención del texto.
¿Cómo podemos abordar este desafío?
Desde su experiencia en proyectos de transformación digital, la Healthcare Leader de Conexia explica que la solución no es solo “entrenar mejor el algoritmo”, sino integrar varias capas de seguridad semántica:
1. Módulos robustos de detección de negaciones y exclusiones clínicas. Capaces, por ejemplo, de entender que “no presenta fiebre” y “afebril” significan lo mismo, aunque estén escritos de forma distinta.
2. Normalización de términos con ontologías médicas (SNOMED CT, CIE-10). Esto permite que la IA no dependa solo de la coincidencia de palabras, sino que entienda el concepto médico detrás de cada expresión.
3. Validación clínica rigurosa antes de automatizar decisiones. Ningún modelo debería pasar a producción sin la supervisión de especialistas que revisen casos reales.
4. Entrenamiento con datos locales. Adaptando el modelo a la redacción, abreviaturas y particularidades de cada institución o país. Un término común en Colombia puede tener otro significado en Argentina, México, Ecuador, Chile o Perú.
Más allá de la técnica: un tema ético y de seguridad
En salud, la precisión semántica no es un tema técnico menor; es un requisito ético, clínico y de seguridad para cada paciente.
“Creo firmemente que la IA debe implementarse con responsabilidad y visión estratégica, entendiendo que su verdadero valor no está solo en el algoritmo, sino en la confianza y seguridad que aporta a los equipos clínicos y a la organización”, expresa Sandra Escobar Espinosa.
Teniendo en cuenta que un error de interpretación puede tener consecuencias graves para la vida de una persona, la implementación de IA en salud debe ir acompañada de:
- Políticas claras de responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.
- Auditorías continuas para detectar y corregir sesgos o errores semánticos.
- Capacitación del equipo clínico para trabajar en conjunto con la IA y detectar posibles inconsistencias.
El verdadero valor de la IA en salud
La inteligencia artificial en salud no se mide solo por su capacidad de procesar grandes volúmenes de información, sino por la confianza y seguridad que aporta a los equipos clínicos y a la organización.
Cuando se implementa con visión estratégica, ética y validación rigurosa, la IA se convierte en un aliado que amplifica las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas a ciegas.
