Inteligencia artificial en salud sexual, reproductiva y materna: qué muestra el nuevo estudio de CIIPS en América Latina
En pocas líneas, te contamos de qué se trata:
- Un equipo de CIIPS-IECS mapeó 143 estudios sobre inteligencia artificial (IA) aplicada a la salud sexual, reproductiva y materna en América Latina y el Caribe, publicados entre 2008 y 2023.
- Casi dos tercios de las aplicaciones se concentran en control prenatal, parto y posparto (36%) y en cáncer de órganos reproductivos (31%), mientras que salud sexual, anticoncepción, aborto y violencia de género quedan muy rezagados.
- El 48% de las iniciativas son todavía proyectos exploratorios de laboratorio y solo el 35% fue implementado con datos de desempeño en contextos reales: la región está en una etapa temprana de desarrollo.
Un mapa inédito para la región
¿Dónde y cómo se está usando la inteligencia artificial para mejorar la salud sexual, reproductiva y materna (SSRM) en América Latina y el Caribe? Esa fue la pregunta que guió la nueva revisión de alcance publicada por un equipo de CIIPS-IECS en el Journal of Obstetrics and Gynaecology. El estudio, financiado por el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo de Canadá (IDRC), es la primera revisión que mapea de forma sistemática las aplicaciones de IA en SSRM en toda la región.
Los estudios incluidos provienen principalmente de México (20%), Colombia (20%), Perú (17%), Brasil (13%) y Argentina (10%), con menor participación de Chile, Ecuador, Guatemala, Cuba, Bolivia y otros países de la región. El 76% se publicó entre 2020 y 2023, lo que muestra un campo en plena expansión reciente.
Dónde se concentra la inteligencia artificial (y dónde falta)
La aplicación de IA es más frecuente en el control prenatal, el parto y la atención posparto (36% de los estudios) y en la prevención, detección y tratamiento de cánceres de órganos reproductivos (31%). Juntas, estas dos áreas explican cerca de dos tercios de todos los desarrollos identificados.
El resto se reparte entre prevención y manejo de violencia sexual y de género (8%), infertilidad (8%), infecciones de transmisión sexual incluido el VIH (6%), información y consejería en salud sexual y reproductiva —incluida la educación sexual integral— (3%), función y satisfacción sexual (2%) y elección de métodos anticonceptivos (2%). En cuanto a la población destinataria, las herramientas de IA se dirigen sobre todo a personas embarazadas (36%) y personas con cáncer (31%), y muy poco a niños, adolescentes, varones o población LGBTIQ+: de hecho, no se identificó ningún desarrollo dirigido específicamente a esta última población.
El machine learning es la técnica predominante (52% de los estudios), con métodos como support vector machines, random forests y XGBoost a la cabeza. El deep learning aparece en el 41% de los casos, principalmente a través de redes neuronales convolucionales, redes neuronales artificiales y perceptrones multicapa. Un 7% de los estudios no especifica la técnica utilizada, e incluye desarrollos de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.
Una región en etapa exploratoria
Respecto de la madurez de estas herramientas, casi la mitad de los estudios (48%) describe proyectos exploratorios de laboratorio —incluyendo casi todas las tesis de grado—; un 17% describe herramientas ya implementadas en entornos reales pero sin reporte formal de resultados; y solo el 35% reporta herramientas implementadas y con datos de desempeño en contextos reales.
El estudio también señala que la mayoría de los países de la región carece de marcos regulatorios integrales para la IA en salud, aunque Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay ya cuentan con estrategias nacionales avanzadas. Iniciativas como la Declaración de Santiago (2023) y las propuestas de consejos intergubernamentales de IA aparecen como oportunidades para fortalecer la cooperación regional, promover una gobernanza ética y armonizar estándares.
La conclusión de los autores
El estudio concluye que las aplicaciones de IA en salud sexual, reproductiva y materna en América Latina y el Caribe están en expansión, pero siguen siendo temáticamente acotadas, selectivas en cuanto a las poblaciones que alcanzan y mayormente exploratorias. Los autores plantean la necesidad de avanzar hacia herramientas más diversas, evaluadas con rigor metodológico y diseñadas desde una perspectiva de equidad, que incorporen desde su concepción a las poblaciones hoy subrepresentadas y utilicen bases de datos que reflejen la diversidad de la región.