La salud digital promete innovación, pero ¿también está aumentando la desigualdad?

La promesa de la salud digital es seductora: un paciente en una comunidad rural necesita ver a un especialista y, en lugar de enfrentar horas de viaje, gastos de transporte y semanas de espera, abre una aplicación en su teléfono. Una conexión a internet, una pantalla, y la distancia desaparece. Sobre el papel, la tecnología parece resolver uno de los problemas más persistentes de la medicina moderna: la accesibilidad.

Pero esa promesa tiene un asterisco que cambia todo. ¿Qué sucede cuando esa persona no tiene una conexión estable? ¿Cuándo carece de las habilidades para navegar una plataforma digital? ¿Cuándo la herramienta fue diseñada sin pensar en sus realidades específicas? La digitalización de la salud puede derribar algunas barreras, pero levanta otras nuevas. Y eso es lo que importa: no basta con que la tecnología exista. Importa quién puede usarla, quién queda afuera, y por qué.

La salud digital abarca un espectro amplio de herramientas: telemedicina, aplicaciones móviles, historiales electrónicos, sistemas impulsados por inteligencia artificial. Su potencial es real. Puede acercar servicios, permitir el seguimiento remoto de pacientes, hacer más eficiente la atención. Pero después de la pandemia de COVID-19, los datos comenzaron a revelar una realidad incómoda. En Estados Unidos, investigadores encontraron que las personas sin seguro médico y aquellas de hogares con menores ingresos completaban menos consultas de telemedicina. En pediatría ocurrió algo similar: los niños de contextos socioeconómicos desfavorecidos enfrentaban obstáculos mayores para acceder a servicios digitales. La Organización Mundial de la Salud confirmó esta tendencia en 2022, documentando que el uso de tecnologías digitales era más frecuente en zonas urbanas, entre personas con ingresos y educación más altos, entre jóvenes, y entre quienes no tenían discapacidades o necesidades complejas de atención.

La brecha digital es, en realidad, una brecha de salud. Una revisión reciente de la OMS Europa analizó 154 estudios publicados entre 2015 y 2024 y encontró que la equidad sigue incorporándose de manera fragmentada en la regulación, implementación y evaluación de tecnologías sanitarias digitales. Las barreras son múltiples: acceso limitado a dispositivos e internet, baja alfabetización digital, diseño de servicios que no contempla la diversidad de la población. Las diferencias de infraestructura entre regiones profundizan el problema, especialmente en comunidades rurales donde las necesidades de salud son mayores pero los recursos son menores. Pero la exclusión va más allá de lo técnico. Una plataforma puede ser formalmente accesible y, simultáneamente, inutilizable para una persona mayor, alguien con una discapacidad, o quien no domina el idioma en el que está disponible. La inclusión no depende únicamente de poner una tecnología al alcance de la población.

El desafío se profundiza cuando la inteligencia artificial entra en juego. Los algoritmos necesitan grandes volúmenes de datos para aprender, pero esos datos no siempre representan de manera equilibrada a las personas para quienes se desarrollan las herramientas. Si los datos históricos reflejan desigualdades existentes, la tecnología puede terminar reproduciéndolas. Babylon, una aplicación utilizada durante años por el sistema de salud británico, ofrece un caso ilustrativo: ante ciertos síntomas, el algoritmo tendía a sugerir un ataque de pánico en mujeres, mientras que en hombres podía identificar correctamente la posibilidad de un infarto. Una herramienta aparentemente neutral producía resultados diferentes cuando existían sesgos en su funcionamiento. El problema puede ser aún más profundo: si una IA se entrena con registros históricos donde determinados grupos utilizaron menos los servicios médicos debido a barreras de acceso, podría interpretar ese menor uso como una señal de menor necesidad. Las personas que recibieron menos atención precisamente porque estaban excluidas del sistema podrían ser consideradas erróneamente como quienes menos la necesitan.

La geografía también importa. Un estudio publicado en NEJM AI advirtió sobre los riesgos de implementar inteligencia artificial sin considerar las diferencias regionales. Las comunidades rurales enfrentan mayores necesidades sanitarias pero cuentan con menos infraestructura, recursos y condiciones para adoptar nuevas tecnologías. Esto crea un dilema: las poblaciones que más podrían beneficiarse de soluciones digitales son, en algunos casos, las que encuentran más dificultades para utilizarlas. Además, un modelo desarrollado y entrenado principalmente con datos de poblaciones urbanas puede no funcionar de la misma manera en contextos rurales. La geografía se convierte en un factor de sesgo. Si una tecnología se diseña pensando en quienes cuentan con internet rápido, dispositivos adecuados y acceso frecuente a servicios médicos, sus resultados difícilmente serán representativos de quienes viven en condiciones distintas.

La verdadera innovación requiere un cambio de perspectiva. Una de las principales recomendaciones es involucrar a pacientes, ciudadanía y organizaciones de pacientes desde las primeras etapas de diseño. El codiseño permite identificar obstáculos que pueden pasar inadvertidos para desarrolladores e instituciones, y ayuda a construir herramientas más sencillas, inclusivas y adaptables. También se requiere fortalecer la alfabetización digital mediante programas dirigidos tanto a la población como a profesionales de la salud, de manera que las herramientas no solo estén disponibles sino que puedan utilizarse de forma efectiva. La OMS Europa plantea la necesidad de sistemas estructurados para evaluar tecnologías desde una perspectiva de equidad, con metodologías que permitan conocer cómo funcionan para diferentes grupos de población. En el caso de la inteligencia artificial, esto supone revisar la representatividad de los datos, identificar sesgos y evitar bases de información que reproduzcan patrones de exclusión. Estándares como los del Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención plantean evaluar herramientas digitales no solo por su eficacia y seguridad, sino también por diseño, implementación, valor para los pacientes y equidad.

La tecnología puede acercar a un paciente con un especialista que antes parecía inalcanzable. Puede facilitar un diagnóstico, anticipar riesgos, permitir el seguimiento de una enfermedad sin exigir un traslado. Pero ninguna de estas posibilidades garantiza por sí misma una atención más justa. La verdadera pregunta no es cuánto puede hacer la tecnología, sino para quién funciona y bajo qué condiciones. Si la transformación digital se diseña considerando únicamente eficiencia, velocidad o innovación, corre el riesgo de dejar atrás a quienes enfrentan más barreras. Si, en cambio, incorpora participación, accesibilidad, representación de datos y evaluación de impacto, puede convertirse en una herramienta para reducir las desigualdades. La verdadera innovación no consiste en digitalizar la atención médica, sino en conseguir que sus beneficios lleguen realmente a todos.