Batalla con IA por el costo de la salud y la regulación

Se ha puesto en evidencia una batalla entre la inteligencia artificial de los hospitales y la inteligencia artificial de las aseguradoras. Según un informe de la Asociación Blue Cross Blue Shield de los Estados Unidos, “las herramientas de codificación algorítmica utilizadas por los prestadores de servicios de salud añadieron alrededor de 942 millones de dólares en gastos durante dos años, al documentar que condiciones secundarias elevan artificialmente la complejidad de los casos”. El artículo titulado Battle of Hospital A.I. vs. Insurer A.I. Is Pushing Medical Costs Higher, publicado por The New York Times el 24 de septiembre de 2026, señala que este conflicto no solo incrementa el gasto administrativo, sino que traslada una carga financiera insostenible hacia empleadores y pacientes.

La mecánica de la disputa radica en la codificación de diagnósticos. Por un lado, cuando un paciente es dado de alta, el hospital genera un registro detallado de servicios que un algoritmo traduce en grupos relacionados por diagnóstico, un sistema de pago estandarizado que determina el reembolso base. Sin embargo, la inteligencia artificial permite a los hospitales escanear cada historia clínica para identificar diagnósticos secundarios, como anemia o niveles bajos de sodio, que justifican clasificar al paciente como más grave. El informe de Blue Cross Blue Shield encontró que, al añadir un diagnóstico secundario, los hospitales recibieron un pago promedio de casi doce mil dólares más por caso, sin evidencia de que la atención médica brindada hubiera cambiado. Por otro lado, las aseguradoras responden con sus propios sistemas de inteligencia artificial entrenados para auditar las reclamaciones, detectar patrones anómalos y sobrecodificaciones, y denegar pagos de forma automática. El resultado es una guerra de algoritmos donde ambas partes entrenan sus modelos para maximizar sus respectivos intereses económicos, sin tomar en cuenta al paciente, que es convertido en daño colateral en un conflicto que no comprende y que, en última instancia, financia. Los pacientes terminan por absorber parte de estos costos a través de primas más altas, deducibles y copagos. Además, enfrentan mayor riesgo de denegaciones y retrasos en tratamientos, mientras que la calidad de la atención no se ve reflejada de la misma forma que el aumento de la complejidad codificada.

Esta mecánica de disputa entre aseguradoras y hospitales debe ser contrastada con la realidad sanitaria del Perú, a pesar de tener un sistema de salud estructuralmente distinto. En primer lugar, la penetración de los seguros de salud privados es marginal, y el mercado está dominado por el Seguro Integral de Salud (SIS) y el Seguro Social de Salud (EsSalud) y, en menor grado, por las sanidades militar y policial, y por otras entidades públicas que se encuentran enfocadas en contener el gasto prestacional más que en maximizar utilidades. Sin embargo, la inteligencia artificial ya ha empezado a utilizarse, aunque con objetivos diferentes. Por ejemplo, según su Rendición de Cuentas Institucional de 2025, el SIS ha implementado un nuevo modelo de auditoría en seguros basado en inteligencia artificial, que utiliza aprendizaje automático para detectar prácticas inusuales y optimizar la trazabilidad del gasto público. Estas herramientas alteran la relación del SIS con los hospitales. EsSalud ha desplegado iniciativas como MediVoz, un escriba clínico que utiliza inteligencia artificial para transcribir consultas médicas en formato estandarizado, reduciendo en más del 70% el tiempo de redacción. El formato estandarizado SOAP contiene cuatro secciones: la subjetiva, la objetiva, el análisis y el plan. Es un método estándar que recoge lo que refiere el paciente, lo que observa y mide el profesional, la interpretación clínica del médico y las acciones a seguir. MediVoz reduce el tiempo médico; sin embargo, la nota generada y transcrita por inteligencia artificial debe ser revisada y validada por el médico, quien posee el juicio clínico y la responsabilidad. Estos dos ejemplos demuestran que la inteligencia artificial ya ha sido adoptada, y se dan las condiciones para aplicar medidas preventivas ante los conflictos.

En segundo lugar, el acto pionero del uso de la inteligencia artificial en salud en el Perú, que sentó las bases para su regulación, fue el 19 de setiembre de 2024, cuando se suscribió el Convenio 074-2024 entre el Viceministerio de Prestaciones y Aseguramiento en Salud, a nombre del Ministerio de Salud (Minsa) y AstraZeneca, con el objetivo de mejorar la calidad de atención de los servicios de salud a través del uso de soluciones innovadoras y oportunidades de incorporación de la inteligencia artificial. Su implementación abarcó Cajamarca y Lima Metropolitana, con los componentes específicos de tuberculosis y cáncer. La experiencia acumulada por este piloto, junto con la evidencia internacional sobre los riesgos de la inteligencia artificial sin supervisión, condujo a la aprobación del Reglamento de la Ley 31814 (Decreto Supremo 115-2025-PCM), que clasifica a los sistemas de diagnóstico médico como de riesgo alto, lo que exige garantizar la supervisión humana efectiva y la transparencia algorítmica. Este marco regulatorio diferencia al Perú de Estados Unidos, ya que obliga a los prestadores y aseguradoras de salud a documentar el funcionamiento y a permitir que el médico clínico pueda detener, corregir o invalidar las decisiones de la inteligencia artificial. Como se puede apreciar, el Minsa adoptó la ruta que combina experimentación controlada con la construcción de un marco normativo con salvaguardas adecuadas.

En tercer lugar, el Viceministerio de Salud Pública, a nombre del Minsa, en enero de 2026, firmó un acuerdo de cooperación con una organización independiente sin fines de lucro, con sede en Ginebra, llamada Agencia Global para la Inteligencia Artificial Responsable en Salud; además, se incorporó como miembro de la Red Global de Regulación de Inteligencia Artificial en Salud. El acuerdo tiene como objetivo la asistencia técnica, la capacitación e intercambio de buenas prácticas, con respeto a la soberanía nacional y sin interferir en las decisiones regulatorias del Perú. No incluye transferencia alguna de recursos financieros. El objetivo declarado del acuerdo es fortalecer la gobernanza de la inteligencia artificial en salud. Este último detalle obliga a revisar el origen de los recursos de esa organización que garanticen la independencia de sus funciones en el marco del acuerdo de cooperación. Entre sus financiadores figuran gobiernos como el de Noruega y el de Singapur, fundaciones filantrópicas como la Fundación Botnar y la Fundación Patrick J. McGovern, y empresas privadas del sector salud y tecnológico como Johnson y Johnson, Merck y Amazon Web Services. Aunque la organización afirma mantener independencia y que el consejo de financiadores es solo consultivo, hay que tomar en cuenta la composición de sus fuentes de financiamiento, más aún cuando ayuda a los países a diseñar las reglas bajo las cuales los productos de esas empresas serán evaluados y autorizados.

En cuarto lugar, hay que tomar en cuenta el marco ético que esa organización promueve. Si bien es cierto que los principios que invoca se basan en la guía de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de 2021 sobre ética y gobernanza de la inteligencia artificial en salud, también es cierto que la guía prioriza principios bioéticos de protección de la autonomía humana, la promoción del bienestar y la seguridad, la transparencia, la responsabilidad, la equidad y la sostenibilidad, y deja de lado el principio fundamental de la medicina expresado en la máxima “primero, no hacer daño”. La no maleficencia se encuentra diluida dentro de la noción de seguridad y bienestar, y la autonomía ocupa un lugar destacado.

La ética médica considera que la demostración y la valoración de que una intervención no causa daño preceden a la consideración de los beneficios y a la invocación de la autonomía del paciente. Justificar una intervención tecnológica porque las personas dieron su consentimiento o ejercieron su autonomía resulta insuficiente cuando los sistemas son opacos, cuando existen sesgos que afectan a grupos vulnerables o cuando los daños pueden ser colectivos o diferidos en el tiempo, y cuando la información real disponible para el paciente es limitada. Como se desprende, existe la necesidad de fortalecer las capacidades regulatorias frente al avance acelerado de la inteligencia artificial en salud, pero en el marco de la ética médica, para evitar que la regulación, en lugar de proteger contra el daño, lo facilite.

La gobernanza de la inteligencia artificial en salud no debe limitarse a la transferencia de herramientas técnicas ni a la adhesión a principios generales. Requiere una postura crítica frente a los intereses que sostienen las iniciativas internacionales, una defensa firme de la soberanía regulatoria nacional y, sobre todo, la recuperación del principio ético de “primero, no hacer daño” como guía fundamental de cualquier intervención tecnológica que afecte la vida y la salud de las personas. ¡En primer lugar, no hacer daño!