El Ministerio de Salud (Minsa) de Perú implementará herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial (IA) en el Hospital María Auxiliadora, ubicado en Lima. Esta iniciativa tecnológica tiene como propósito fundamental optimizar la búsqueda activa de casos de tuberculosis (TB) y cáncer entre la población. A través de la innovación digital, las autoridades sanitarias buscan transformar la respuesta del Estado para garantizar diagnósticos oportunos y preventivos.
El proyecto de modernización tiene por objetivo perfeccionar el circuito de atención integral de los pacientes que presenten diagnósticos confirmados o sospechas de estas patologías. La incorporación de la inteligencia artificial agilizará los procesos de detección masiva, permitiendo al cuerpo médico intervenir terapéuticamente antes de que los cuadros clínicos avancen hacia estadios críticos o niveles de gravedad irreversibles, lo que contribuirá directamente a salvar vidas.
Durante una reciente jornada de trabajo en el centro hospitalario, un equipo de especialistas de la Dirección de Prevención y Control de Tuberculosis junto a la Dirección de Prevención y Control de Cáncer del Minsa expusieron el diseño y la articulación operativa de la estrategia. Este plan se enmarca dentro de la metodología denominada BAT (Búsqueda Activa de casos de TB), la cual define los lineamientos para rastrear la enfermedad tanto en entornos internos como comunitarios.
Los objetivos centrales de la estrategia BAT contemplan romper de forma definitiva la cadena de transmisión comunitaria de la tuberculosis, así como identificar de manera temprana lesiones oncológicas preneoplásicas. El sistema operativo estructurado por el Minsa asegura que, una vez detectada una anomalía, se activará un protocolo de acompañamiento clínico inmediato para el ciudadano, garantizando el acceso a los tratamientos y la continuidad estricta en sus controles posteriores.
En el aspecto netamente tecnológico, las herramientas de inteligencia artificial se aplicarán de forma directa al área de tamizaje radiológico, sirviendo como un soporte avanzado para el personal médico del hospital. El software especializado facilitará la lectura automatizada de las imágenes y el análisis de patrones patológicos complejos en un tiempo sustancialmente menor al que requiere el método de evaluación tradicional.
Con la automatización de las lecturas radiológicas, el hospital prevé reducir de manera drástica los tiempos de espera de los usuarios y maximizar la precisión de los diagnósticos, especialmente en los sectores de la población en situación de mayor vulnerabilidad.
