La información clínica se ha convertido en uno de los activos más valiosos del sistema de salud. Cada consulta, examen, hospitalización o tratamiento deja un rastro de datos que hoy alimenta decisiones clínicas, administrativas, regulatorias y financieras. La discusión, sin embargo, ya no se limita a las capacidades tecnológicas. Cada vez cobra más fuerza una inquietud de fondo: ¿cómo se están utilizando los datos de los pacientes y hasta dónde pueden influir en decisiones que trascienden el ámbito clínico?

La pregunta resulta especialmente relevante en un sistema como el colombiano, donde la sostenibilidad financiera, la gestión del riesgo y el acceso oportuno a los servicios forman parte permanente del debate.

Información para atender y para gestionar recursos

Cada consulta médica, examen diagnóstico, fórmula farmacéutica, incapacidad o procedimiento genera información. Analizados en conjunto, estos registros permiten identificar patrones de enfermedad, riesgos poblacionales, necesidades de atención y costos asociados a los servicios de salud.

Para las EPS, los datos representan una herramienta para anticipar eventos de alto costo, gestionar riesgos y optimizar recursos. Para las IPS, facilitan la planeación de servicios, la medición de resultados clínicos y la mejora de procesos asistenciales.

Inteligencia artificial: oportunidades y desafíos

La inteligencia artificial ya se utiliza para identificar pacientes con mayor probabilidad de hospitalización, detectar riesgos de complicaciones, automatizar auditorías médicas y optimizar procesos administrativos.

Las preguntas son múltiples: ¿cómo garantizar que la información utilizada para gestionar riesgos no termine afectando el acceso a tratamientos? ¿Quién supervisa las decisiones apoyadas por algoritmos? ¿Qué controles deben existir para proteger a las poblaciones vulnerables?

Frente a estos interrogantes, Santiago Jiménez Londoño, profesor de la Facultad de Ciencias Aplicadas e Ingeniería de EAFIT y asesor en transformación digital y gobernanza de datos, considera que la inteligencia artificial debe mantenerse como una herramienta de apoyo y no como un mecanismo autónomo de decisión. “La práctica clínica atiende casos singulares que ningún modelo estadístico logra agotar. La máquina optimiza sobre promedios poblacionales, mientras que el criterio médico responde ante una persona concreta. Delegar la decisión equivale a confundir la correlación con el cuidado”, afirma.

Con relación a estas inquietudes, la Organización Mundial de la Salud advierte que el uso de inteligencia artificial y modelos predictivos en salud requiere mecanismos de supervisión, transparencia y gobernanza para prevenir sesgos, discriminación y posibles impactos negativos sobre la atención de los pacientes.

La información fragmentada: el reto pendiente

Antes de hablar de inteligencia artificial o modelos predictivos, el sistema enfrenta un desafío más básico: la integración de la información.

Hoy, los datos de un mismo paciente suelen encontrarse dispersos entre distintas instituciones, lo que dificulta la continuidad de la atención y retrasa procesos asistenciales. De acuerdo con lo publicado en diferentes espacios académicos y medios, Paola Andrea Mejía Ladino, líder y profesora del programa de Ingeniería Biomédica de UCompensar, señala que este continúa siendo uno de los principales retos para avanzar hacia una salud digital efectiva, según su análisis sobre la transformación digital en el sector.

“La salud digital no comienza con la inteligencia artificial; comienza con la integración de la información clínica. Si los datos no están conectados, ninguna tecnología va a generar impacto real”, advierte.

La interoperabilidad, entendida como la capacidad de compartir información entre diferentes sistemas y actores, continúa siendo una tarea pendiente en gran parte del sector.

Según Mejía, la calidad de las herramientas tecnológicas depende directamente de la calidad de los datos que las alimentan. “Muchas veces se habla de algoritmos con alta precisión, pero se deja de lado que su efectividad depende de la calidad de los datos y de cómo estos se integran al flujo clínico”.

La experta señala que esta integración resulta especialmente relevante en áreas como el diagnóstico temprano de enfermedades de alto impacto, donde la oportunidad en la atención puede modificar significativamente los resultados clínicos.

Gobernanza de los datos: el nuevo frente de discusión

La discusión sobre la gobernanza de los datos adquirió una nueva dimensión en Colombia tras la publicación, para comentarios, de un proyecto de resolución del Ministerio de Salud que propone modificar la forma en que se reporta y administra la información relacionada con las enfermedades de alto costo.

Según el Ministerio de Salud y Protección Social, esta iniciativa busca fortalecer los mecanismos de reporte y consolidar información estratégica para la vigilancia epidemiológica y la gestión del sistema. Sin embargo, algunos sectores han expresado inquietudes sobre la concentración y el manejo de esos datos.

Este debate sobre la gobernanza de los datos adquiere relevancia en medio de las tensiones estructurales del sistema de salud, donde la información clínica y financiera se ha convertido en un insumo clave para la toma de decisiones sobre sostenibilidad, riesgo y acceso. Vale resaltar que, según información divulgada por medios de comunicación, el movimiento Pacientes Colombia habría presentado ante la Comisión Interamericana de Derechos Humanos (CIDH) un informe en el que advierte una “crisis humanitaria inducida por el Gobierno nacional”, donde la deuda del sector habría pasado de 13 billones de pesos en 2022 a más de 32 billones en 2026, mientras el desabastecimiento de medicamentos habría aumentado de menos de 100 referencias a más de 400, elementos que profundizan las discusiones sobre la gestión del sistema y el uso de los datos en la definición de prioridades y recursos en salud.

Más allá de las diferencias entre el Gobierno y las organizaciones de pacientes, los hechos ponen sobre la mesa una pregunta clave: ¿quién debe administrar la información relacionada con enfermedades de alto costo y bajo qué criterios?

Para Jiménez, el debate no debería centrarse en qué actor controla los datos, sino en cómo se construye su gobernanza. “El control no debería concentrarse en un solo actor, dado que cada uno tiene intereses legítimos pero parciales. La gobernanza idónea requiere una arquitectura multinivel con participación de instituciones, organismos de supervisión y pacientes, acompañada de auditoría pública, trazabilidad y rendición de cuentas”, explica.

Los registros clínicos de estas patologías poseen un enorme valor epidemiológico, asistencial y financiero. Sobre ellos se construyen modelos de gestión del riesgo, estimaciones presupuestales, asignación de recursos y estrategias de sostenibilidad para el sistema.

Jiménez advierte que el uso de la información debe mantener un equilibrio entre eficiencia y derechos. “La sostenibilidad existe para sostener el cuidado, no a la inversa. El riesgo surge cuando el dato deja de cumplir una función de medición y pasa a operar como mecanismo de restricción del acceso. La métrica debe estar al servicio del paciente, y no el paciente al servicio de la métrica”, señala.

La visión de los aseguradores

Mientras organizaciones de pacientes plantean interrogantes sobre el control y la administración de la información clínica, los aseguradores consideran que fortalecer los sistemas de información es una condición necesaria para mejorar la sostenibilidad financiera.

En la hoja de ruta presentada para el periodo 2026-2030, la Asociación Colombiana de Empresas de Medicina Integral (ACEMI) propuso medidas orientadas a fortalecer la financiación y el aseguramiento en salud. Entre ellas figura la utilización de cruces automatizados entre bases de datos como Sisbén IV, factura electrónica, billeteras digitales, RUAF, PILA y MUISCA para identificar personas con capacidad de pago que podrían trasladarse al régimen contributivo.

Según el gremio, esta medida permitiría generar aproximadamente 7.72 billones de pesos adicionales al año.

Para ACEMI, estas herramientas permiten mejorar la focalización de subsidios, optimizar la asignación de recursos y fortalecer la sostenibilidad financiera del sistema, una visión que coincide con tendencias internacionales orientadas a aprovechar la analítica de datos para aumentar la eficiencia de los sistemas sanitarios.

El equilibrio que debe encontrar el sistema

Existe consenso en que la transformación digital ofrece oportunidades para fortalecer la atención, mejorar la toma de decisiones y optimizar el uso de los recursos disponibles. Las diferencias aparecen cuando se discuten los límites y prioridades de esas herramientas.

Mientras algunos sectores consideran que el aprovechamiento de los datos es indispensable para garantizar la viabilidad futura del sistema, otros insisten en que la información clínica debe mantenerse, ante todo, al servicio de los pacientes y de las decisiones médicas.

Como concluye Jiménez, “la tecnología es legítima cuando está al servicio de la persona, y deja de serlo cuando la persona queda al servicio de la tecnología”. Bajo esa premisa, el desafío para el sistema de salud no consiste únicamente en ampliar el uso de datos e inteligencia artificial, sino en garantizar que estas herramientas fortalezcan la atención sin comprometer los derechos de los pacientes.