En el marco del Ciclo Pilares IA organizado por Los Andes, el doctor Alejandro Mauro, jefe de Transformación Digital de la Clínica Alemana de Santiago, expuso este año el avance de un plan de inteligencia artificial aplicado a la práctica médica. El objetivo central es reducir la burocracia hospitalaria mediante sistemas de software y agentes autónomos. La exposición se realizó ante profesionales de la salud y referentes del ecosistema tecnológico. Mauro explicó cómo estas herramientas ya se integran en la historia clínica electrónica.
El proyecto de transformación digital que lidera Mauro lleva cuatro años de desarrollo en la Clínica Alemana de Santiago y ya cuenta con tres etapas implementadas. Según detalló, el sistema integra modelos de lenguaje en la historia clínica desde 2023 y hoy suma decenas de herramientas internas. Además, el uso de estos sistemas se expande entre profesionales, aunque con distintos niveles de adopción. El especialista advirtió también que el escalamiento implica altos costos operativos, con consumos mensuales relevantes en procesamiento de datos y uso de sistemas de inteligencia artificial.
Desburocratizar la práctica clínica con inteligencia artificial
Mauro enmarcó su trabajo dentro de un plan institucional que busca redefinir la gestión hospitalaria a partir del software. “Nuestro plan agéntico se llama desburocratizando la práctica clínica”, afirmó durante su exposición, al describir la estrategia de la clínica chilena.
El médico explicó que la digitalización de la historia clínica no solo implicó eficiencia, sino también un incremento de reglas y exigencias administrativas. En ese sentido, sostuvo que el sistema médico se convirtió en un entorno altamente regulado por formularios y validaciones.
Como parte de esa reconstrucción histórica, recordó una analogía personal sobre la implementación de la historia clínica electrónica. “Todos a completar datos obligatorios”, dijo al evocar la lógica de exigencias que, según planteó, caracteriza a los sistemas hospitalarios modernos.
De acuerdo con Mauro, la burocracia no es un efecto secundario, sino una consecuencia estructural de la organización sanitaria. El especialista indicó que cada proceso clínico requiere múltiples validaciones para garantizar facturación, auditorías y acreditaciones.
Agentes, software y transformación de la historia clínica
El eje tecnológico de la exposición se centró en el concepto de “agencia” aplicado a la inteligencia artificial. Mauro definió estos sistemas como software capaz de ejecutar tareas con autonomía y adaptación a objetivos clínicos.
“El software es lo único que es importante”, afirmó al subrayar que el valor no está en el hardware ni en la apariencia de los sistemas, sino en su capacidad de ejecución.
El médico explicó que, tras la irrupción de modelos como ChatGPT, la clínica incorporó estos desarrollos directamente en la historia clínica electrónica. Según señaló, esta integración permitió generar resúmenes automáticos, informes médicos y recomendaciones clínicas a partir de datos existentes.
Una parte central del sistema consiste en agentes que acceden a múltiples fuentes de información hospitalaria. Mauro explicó que estos mecanismos permiten consultar laboratorios, imágenes y evoluciones clínicas sin navegación manual.
De acuerdo con el especialista, este cambio transformó la interacción del médico con el sistema. Ya no se trata de buscar información, sino de solicitarla directamente al agente, que la organiza y la presenta.
Costos, límites y desafíos de la inteligencia artificial en hospitales
Mauro también advirtió sobre las limitaciones y desafíos de estas tecnologías en entornos reales. Uno de los principales problemas es el costo de escalamiento y uso intensivo de recursos computacionales.
En ese marco, sostuvo una crítica estructural al funcionamiento de los hospitales. “Los hospitales somos el centro más ineficiente de la historia de la ineficiencia porque es extremadamente complejo”, señaló al describir la complejidad operativa del sistema sanitario.
El especialista explicó que la implementación de inteligencia artificial no resuelve por sí sola los problemas organizacionales. En esa línea, afirmó que la calidad de los datos es un factor determinante para el funcionamiento de los sistemas.
“No hay cómo hacer magia con la data basura”, advirtió al remarcar que los errores en los registros clínicos limitan el potencial de cualquier modelo automatizado.
Desde su perspectiva, la inteligencia artificial puede mejorar procesos, pero depende de estructuras previas bien diseñadas. Mauro indicó que la transformación digital requiere revisar desde la base cómo se registran y gestionan los datos médicos.
Proyección del modelo agéntico
Hacia el cierre de su exposición, el jefe de Transformación Digital de la Clínica Alemana de Santiago planteó que el desarrollo actual es solo una etapa dentro de un proceso más amplio de automatización hospitalaria.
El especialista explicó que el objetivo es avanzar hacia sistemas capaces de ejecutar acciones clínicas de manera autónoma, como la gestión de traslados de pacientes o la optimización del uso de camas.
Según detalló, estos agentes podrían evolucionar hacia modelos que no solo sugieran decisiones, sino que también ejecuten procesos con supervisión médica.
Mauro remarcó que la clave del futuro sanitario estará en la integración entre conocimiento clínico, datos estructurados y sistemas inteligentes. En ese marco, sostuvo que la transformación no depende únicamente de la tecnología, sino de la capacidad institucional de reorganizar procesos y asumir nuevos modelos de trabajo.
