En la actualidad, las listas de espera en atención de especialidad y quirúrgicas se presentan como un gran problema de la salud pública, ya sea por la gran demanda por servicios médicos y por la metodología que se utiliza para desarrollarla. Según datos del Ministerio de Salud, los usuarios pueden esperar en promedio de 356 a 360 jornadas por atención médica de especialidad. El Sistema de Información de Gestión de Tiempos de Espera (SIGTE) es el que se encarga de las listas y se basa en la digitalización manual, derivando en problemas como la manipulación de datos que afectan a la transparencia de la información. La Contraloría General de la República ha identificado casos como el registro de atención de pacientes fallecidos o la atención irregular a pacientes de las listas de espera. Por tales motivos, proponemos el desarrollo de un sistema de IA regulado que entregue transparencia a los pacientes sobre la información que maneja el sistema de atención en salud, lo cual se condice con lo sostenido por la ley 19.629, en la cual se indica que los sistemas de IA deben ser diseñados y utilizados de manera ética, respetando los derechos humanos y garantizando la transparencia y responsabilidad en su funcionamiento.
El problema de la transparencia en las listas de espera radica en el acceso manual y limitado sólo al personal médico, por lo cual se amplían las posibilidades de corromper el sistema y por tanto, vulnerar la priorización de pacientes que se encuentran esperando atención. En el año 2004, por ejemplo, la Contraloría General de la República, investigó graves casos de irregularidades ocurridas en los hospitales de Osorno, Angol, Talca y Ovalle, tras evidenciar que funcionarios de dichos recintos y sus familiares fueron atendidos de manera prioritaria en relación con el tiempo promedio, mientras que los pacientes inscritos en las listas de espera fueron postergados en su atención. Dicho organismo ha develado que existen conflictos de interés de los directivos de dichos hospitales, además de la falta de supervisión administrativa de los registros, atenciones y operaciones realizadas o canceladas como lo sucedido en el hospital de Talca, en el cual 121 funcionarios y familiares fueron operados en tiempos menores al promedio (El mostrador, 2024). Además de las consecuencias legales como sumarios a los involucrados, consideramos urgente un cambio del sistema de gestión para evitar de raíz la manipulación humana en las listas de espera.
En ese sentido, existen experiencias como en Costa Rica, donde el proyecto de Ley 23.771 promueve la regulación específicamente el uso de la IA en sectores críticos como salud, finanzas y educación a fin de brindar seguridad y la eficiencia. En Reino Unido, por otra parte, el Servicio Nacional de Salud, realizó una plataforma de IA denominada Artificial Intelligence Deployment Platform Pilot que busca integrar y centralizar los datos en el sistema de salud a nivel nacional con el objetivo de proporcionar un acceso a un catálogo conectado que mejore la eficiencia del sistema (CLIAS, 2024).
En nuestro país, académicos del Centro de Innovación de la Universidad Católica de Chile ya han propuesto, en apoyo al ministerio de salud, un modelo cuantitativo capaz de acumular los datos de pacientes a fin de agilizar su atención. Sugieren que un modelo automatizado basado en la IA, podría gestionar con eficiencia al trato de patologías prioritarias por región, sexo, y edad. Dicha propuesta se alinea con los objetivos de desarrollo sostenible de la OCDE como la promoción de la salud y bienestar, el desarrollo de la innovación y la eliminación de las desigualdades.
A partir de lo anterior, nuestra propuesta se basa en el desarrollo e implementación de un modelo de gestión basado en la Inteligencia artificial específicamente dirigido a transparentar los datos de las listas de espera en la salud pública. Este modelo debe depender directamente de un organismo gubernamental encargado de administrar la IA, ya sea en la seguridad en el acceso como en la programación de esta misma. Contendrá datos como el historial del paciente, exámenes y diagnósticos médicos para poder cambiar la lista priorizando por tipo de urgencia, esperanza de vida y otros datos relevantes como edad, sexo y lugar de residencia. Al estar conectada a nivel nacional, se podrá agilizar la transferencia de pacientes de suma urgencia a centros hospitalarios con una mayor capacidad o con camas libres. Por el lado de la transparencia, tanto pacientes como personal médico tendrán claves de acceso a la plataforma para poder tener un registro constante del orden, pues será un sistema de elección/ atención automatizada.
Párrafo 1°
Disposiciones generales.
Artículo 1°.- Créase una plataforma pública basada en la inteligencia artificial de uso exclusivo del ministerio y sistema de salud reconocidos por el Estado.
Esta plataforma será licitada a un proveedor correspondiente y sujeto a evaluación durante el plazo de un año.
Su principal función será la administración y acceso a datos, archivos, dispositivos y recursos web de manera controlada y que respete la seguridad de los usuarios.
Artículo 2°.- Esta ley se realiza en conformidad con lo estipulado en la ley 19.629, en la cual se indica que los sistemas de IA deben ser diseñados y utilizados de manera ética, respetando los derechos humanos y garantizando la transparencia y responsabilidad en su funcionamiento.
Artículo 3.- Para su funcionamiento, la plataforma deberá contar con las siguientes características:
a) Claves de acceso a la plataforma tanto para pacientes como para personal médico.
b) La recopilación de antecedentes de salud (atenciones, exámenes, cirugías y otros datos de estas características) se traspasa de manera automatizada a la base de datos a través de la plataforma.
c) Elección de pacientes de manera automatizada según criterios de priorización establecidos por la ley de urgencia 19.650.
Párrafo 2°
Disposiciones transitorias.
Articulo 1°.- Una vez promulgada esta ley y creada la plataforma, el ministerio de salud contará con un plazo de seis meses desde su publicación en el Diario Oficial, para realizar campaña de educación y formación para usuarios de la plataforma.
Artículo 2°.- Durante la etapa inicial de seis meses, lo recintos de salud de diversa índole tienen el deber de traspasar la gestión de la digitalización de los datos al proveedor de la plataforma de IA.
Centro de innovación UC. (2024) https://centrodeinnovacion.uc.cl/assets/uploads/2024/06/Regulacion-de-IA-en-Chile-.pdf
Centro de investigación periodística (2025) https://www.ciperchile.cl/2025/03/05/cuando-la-lista-de-espera-desgasta-fragmenta-y-segrega/
Biblioteca del Congreso Nacional (2024) https://obtienearchivo.bcn.cl/obtienearchivo?id=repositorio/10221/36499/1/BCN_Auditor%C3%ADas%20_CGR_%20a%20cuatro%20hospitales%20respecto%20de%20los%20egresos%20de%20Listas%20de%20Espera_FINAL.pdf
Instituto Autor (2024)
https://institutoautor.org/chile-se-presenta-un-proyecto-de-ley-para-regular-la-inteligencia-artificial/
El mostrador (2024)
https://www.elmostrador.cl/noticias/pais/2024/12/03/cuatro-hospitales-se-saltaron-lista-de-espera-para-operar-a-familiares-de-funcionarios/
Centro de inteligencia artificial para Latinoamérica y el Caribe. (2024) https://clias.iecs.org.ar/wp-content/uploads/2024/08/DT6-CLIAS-Regulacion_IA_esp.pdf
Corporación de Investigación, Estudio y Desarrollo de la Seguridad Social. (2024) https://www.ciedess.cl/601/w3-article-15054.html