Triaje con IA en urgencias: qué dicen los estudios

La inteligencia artificial todavía no está lista para hacer sola el triaje de un servicio de urgencias. Es la conclusión de un metaanálisis publicado en 2026 en la revista BMC Emergency Medicine: los modelos de lenguaje acertaron bien quién no era grave, pero no reconocieron a cerca del 39% de los pacientes más graves. Al mismo tiempo, la IA entró en los planes de gobierno para las filas del SUS (el sistema público de salud de Brasil), y BBC News Brasil consultó a especialistas sobre lo que eso exige.

Qué pasó

Investigadores de la Universidad de Zhejiang, en China, reunieron 11 estudios, con 3.088 casos reales o simulados de urgencias, evaluados entre 2023 y 2025. Compararon la clasificación hecha por grandes modelos de lenguaje con la referencia usada en los estudios.

Las cifras muestran las dos caras. Para identificar a los pacientes de la categoría de mayor gravedad, la sensibilidad combinada fue del 61% y la especificidad, del 97%. En la práctica, cuando la IA decía que un caso era grave, casi siempre acertaba. Pero, de cada diez pacientes realmente graves, cerca de cuatro no fueron reconocidos como tales. Los autores concluyen que los modelos actuales no están listos para un uso autónomo en el triaje y pueden tener un papel como apoyo, siempre que se validen en uso real y prospectivo.

El 25 de septiembre de 2026, BBC News Brasil mostró que candidatos de distintos campos políticos propusieron usar IA en el SUS, incluso para reemplazar la fila por orden de llegada por un triaje orientado por el riesgo. El reportaje consultó a investigadores. Alexandre Chiavegatto Filho, de la Facultad de Salud Pública de la USP, ve un gran potencial, sobre todo para llevar apoyo a regiones sin especialistas. Wagner Meira Jr., de la UFMG, señaló el límite central: "O problema é o falso negativo" (el problema es el falso negativo). Para él, el falso positivo genera costo; el falso negativo puede dejar sin atención justamente a quien más la necesitaba.

El reportaje trajo además dos obstáculos prácticos. Cambiar el orden de la fila no resuelve nada si la capacidad de atención sigue siendo la misma. Y, según el Ministerio de Salud, todavía no existe una cifra nacional consolidada de quienes esperan atención en el SUS; una resolución ministerial de 2025 pasó a exigir el envío estandarizado de esos datos a la Red Nacional de Datos en Salud, en fase de implementación.

Por qué importa

El triaje decide quién es atendido primero. Un error hacia arriba gasta recursos; un error hacia abajo puede costar una vida. Por eso la pregunta correcta no es si la IA es buena, sino para qué sirve y quién responde por el resultado.

La regla brasileña ya dio parte de la respuesta. La Resolución CFM 2.454/2026, vigente desde agosto, trata la IA como apoyo, exige supervisión médica y prohíbe delegar en el sistema la comunicación de un diagnóstico o de una decisión terapéutica. Los estudios y la regla apuntan en la misma dirección: la máquina organiza, el profesional decide.

En la visión de Bairo

Para Bairo Leandro Gonzalez Martinez, el metaanálisis es un argumento a favor del diseño que él defiende, y no en contra de la tecnología. En su lectura, la IA rinde más cuando hace lo que hace bien, escuchar con paciencia, organizar la historia, recordar lo que cambió, y deja la decisión a quien tiene formación y responsabilidad para tomarla.

Así piensa Hospital Triage: el asistente clínico conversa antes de la consulta y entrega todo organizado al médico o al enfermero, que confirma, corrige o descarta. Ante una señal de alarma, la conversación se detiene y la persona recibe el camino del 192. Bairo ve en eso una forma de ampliar el acceso de quien hoy no sabe a qué puerta tocar, sin poner a nadie en riesgo por un falso negativo. En Xperienc Global Labs, la misma lógica vale para la segunda opinión clínica: una mirada más para el médico, no un informe diagnóstico.

Y cuando la urgencia es del alma, recuerda la puerta humana: en Brasil, el CVV atiende en el 188, y las páginas de dolor, fe y reconexión muestran cuándo buscar ayuda profesional.

Dónde se encuentra con el ecosistema

Hospital Triage no da diagnósticos, no le muestra al paciente una clasificación de gravedad y no decide nada solo. La prioridad sugerida llega al profesional, que la confirma o la corrige. El sistema fue creado con CLAIN, el orquestador de agentes del ecosistema, y existe como prototipo en un entorno de prueba, sin operación comercial. Antes de cualquier uso real, tendrá que pasar por la evaluación de riesgo que exige la norma del CFM y por una validación prospectiva, como piden los autores del metaanálisis.

Fuentes

• Cui L, Wang M, Xu Y et al., "Diagnostic accuracy of large language models for emergency department triage: a systematic review and meta-analysis", BMC Emergency Medicine, 2026: pmc.ncbi.nlm.nih.gov
• BBC News Brasil, "IA vai decidir sua vez na fila do SUS? Propostas de candidatos da esquerda à direita não são simples de implementar" (¿La IA decidirá su turno en la fila del SUS? Las propuestas de candidatos de izquierda a derecha no son simples de implementar), 25/9/2026: bbc.com/portuguese
• Conselho Federal de Medicina, "CFM normatiza uso da IA na medicina" (El CFM reglamenta el uso de la IA en la medicina), feb. 2026: portal.cfm.org.br

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