La inteligencia artificial (IA) está transformando la atención médica, y la diabetes no es la excepción. Desde algoritmos que predicen complicaciones hasta asistentes que transcriben consultas, la promesa de una medicina más precisa y personalizada es enorme. Sin embargo, un estudio reciente revela una verdad incómoda: los expedientes clínicos electrónicos no siempre cuentan la historia completa, especialmente cuando se trata de mujeres. Y si los datos de entrada son sesgados o incompletos, la IA puede perpetuar esos mismos sesgos.
El problema: expedientes que no reflejan la realidad
Una encuesta de Gallup-Pivotal sobre salud femenina encontró que el 34% de las mujeres en Estados Unidos sintió que un proveedor de salud minimizó o desestimó sus síntomas en los últimos cinco años. Además, el 33% reportó haber recibido un diagnóstico erróneo o no haber podido obtener un diagnóstico, en comparación con el 21% de los hombres. Estas cifras contrastan con lo que dicen los expedientes médicos, que rara vez documentan estas experiencias de desconfianza o errores diagnósticos.
Un equipo de investigadores, entre ellos una epidemióloga y una socióloga, realizó un estudio con 87 mujeres, combinando entrevistas detalladas con sus registros médicos electrónicos. Los hallazgos son reveladores: 53 mujeres describieron encuentros que rompieron la confianza con el sistema de salud, pero solo 7 tenían registros que documentaran esa desconfianza. Treinta y dos reportaron diagnósticos erróneos, pero solo 8 tenían constancia de ello. Treinta sintieron que fueron tratadas con falta de respeto, pero esto no apareció en ningún registro.
El caso de Kate: un ejemplo de sesgo en los expedientes
El estudio relata la historia de Kate (nombre ficticio), quien durante más de una década sufrió dolor pélvico incapacitante. Sus médicos atribuyeron repetidamente sus síntomas a la obesidad, y sus notas clínicas reflejaban esos prejuicios: “No puede controlar lo que come”, “Admite malos hábitos alimenticios”. Cuando Kate se sometió a cirugía bariátrica y perdió peso, las notas se volvieron optimistas (“¡Corrió media maratón en octubre!”), pero el dolor persistió. Entonces los médicos lo vincularon a factores de salud mental: “Disfunciones gastrointestinales por factores mentales”.
El punto de inflexión llegó cuando Kate acudió a una cita con su nuevo esposo. El proveedor documentó las preocupaciones del marido: “Dolor durante las relaciones sexuales durante el último año”, “El dolor hace que la paciente deje de tener relaciones”, “El esposo de la paciente hizo muy buenas preguntas”. Por primera vez en 10 años, los médicos realizaron los exámenes necesarios y diagnosticaron endometriosis. El expediente de Kate documentaba años de conversaciones sobre peso y salud mental, pero no capturaba el costo de un diagnóstico tardío, la frustración de no ser creída ni la erosión de la confianza.
Implicaciones para la diabetes
Aunque el estudio se centra en mujeres con dolor pélvico, sus lecciones son aplicables a la diabetes. Los expedientes clínicos son narrativas moldeadas por las preguntas que hacen los médicos y los supuestos que traen a la consulta. En diabetes, los sesgos pueden manifestarse de diversas formas: atribuir el mal control glucémico exclusivamente a la falta de adherencia del paciente, ignorar barreras socioeconómicas o pasar por alto síntomas de complicaciones por asumir que se deben a la obesidad.
Por ejemplo, una persona con diabetes tipo 2 y obesidad puede reportar fatiga persistente. Si el médico asume que es por el peso y no investiga otras causas, el expediente puede reflejar esa suposición. Si luego se usa IA para analizar esos datos, el algoritmo podría aprender a asociar la fatiga con la obesidad y no con una posible anemia o disfunción tiroidea. En México, donde la diabetes es una epidemia y la obesidad es prevalente, estos sesgos podrían tener consecuencias graves.
El papel de la IA en la atención de la diabetes
La IA ya se utiliza en diabetología para predecir niveles de glucosa, personalizar dosis de insulina y detectar retinopatía diabética. También se emplea en asistentes de voz que transcriben consultas y generan notas clínicas automáticamente. Estas herramientas pueden mejorar la eficiencia, pero solo si los datos subyacentes son precisos y completos.
Si los expedientes omiten información crucial, como el impacto emocional de la enfermedad, las barreras para acceder a medicamentos como la metformina o la insulina, o los episodios de hipoglucemia no reportados, la IA podría generar recomendaciones inadecuadas. Por ejemplo, un algoritmo que predice el riesgo de complicaciones podría subestimar el riesgo en pacientes cuyos síntomas fueron minimizados en el expediente.
Hacia una IA más equitativa en salud
Para que la IA alcance su potencial en la atención de la diabetes, es necesario transformar la forma en que se documentan los encuentros clínicos. Los autores del estudio proponen varias medidas:
- Crear entornos seguros donde los pacientes se sientan cómodos compartiendo sus experiencias sin temor a ser juzgados.
- Capacitar a los profesionales de la salud para escuchar activamente y cuestionar sus propios sesgos.
- Documentar en el expediente cuando un diagnóstico se retrasa o es incorrecto, sin temor a represalias.
- Utilizar la IA no solo para replicar patrones, sino para identificar disparidades y patrones de diagnósticos perdidos.
En México, donde la diabetes afecta a más de 12 millones de personas, estas medidas son urgentes. La implementación de expedientes electrónicos está en marcha, pero su calidad varía. Los profesionales de la salud deben ser conscientes de que los datos que registran no solo documentan la historia clínica, sino que también alimentan sistemas de IA que pueden perpetuar o corregir inequidades.
Conclusión
La IA tiene el potencial de revolucionar el manejo de la diabetes, pero depende de datos veraces y completos. Los expedientes clínicos deben reflejar no solo los aspectos biomédicos, sino también las experiencias, barreras y contextos de los pacientes. Solo así podremos construir sistemas de salud más justos y efectivos para todas las personas que viven con diabetes.