En 1854, John Snow hizo algo insólito. En una época en la que se pensaba que las enfermedades se transmitían por "aires malos" —la llamada teoría miasmática—, él decidió cuestionarlo todo. No se dejó llevar por lo que "todo el mundo sabía", sino que salió a la calle, caminó, preguntó y trazó un mapa.

Cada punto representaba una muerte por cólera. Todos apuntaban al mismo lugar: un pozo de agua en Broad Street, Londres.

Fue revolucionario. No solo por cerrar el pozo y frenar la epidemia, sino porque cambió la forma en que entendíamos la enfermedad. No era el aire… era el agua. No era lo invisible… era lo que no sabíamos mirar.

Y hoy, 170 años después, vivimos algo muy parecido. Pero esta vez, el cambio no se llama epidemiología. Se llama inteligencia artificial.

Como médicos, nos formamos para analizar signos, síntomas, antecedentes y decidir. Pero seamos honestos: incluso con toda nuestra experiencia y criterio, estamos expuestos solo a una parte limitada de la realidad. Tenemos una cantidad finita de pacientes, de casos, de datos que podemos procesar. Y por lo tanto, hay patrones que simplemente… no podemos ver.

Eso no es una falla humana. Es una condición humana.

Y aquí entra la inteligencia artificial. No como una amenaza ni como una caja negra mágica, sino como una lupa masiva. Una herramienta capaz de analizar miles —millones— de datos y encontrar correlaciones que no sabíamos que existían. Patrones que nunca se nos habrían ocurrido; no porque seamos malos médicos, sino porque somos humanos. Y eso está bien.

Así como en el tiempo de Snow nadie quería creer que el agua —¡el agua!— pudiera transmitir enfermedades, hoy muchos colegas no quieren creer que una IA pueda ayudarnos a diagnosticar mejor, a priorizar pacientes, a identificar riesgos silenciosos.

Lo entiendo. En nuestra profesión, el cambio suele venir lento. Parte de eso se justifica: el miedo a lo nuevo está relacionado con la seguridad del paciente, con evitar errores, con proteger. Pero otra parte tiene que ver con inseguridades más profundas: "¿Y si la IA sabe más que yo, y si me reemplaza?". Y es allí donde necesitamos conversar con honestidad.

Porque la IA puede tener más capacidad de análisis, sí. Puede procesar más datos. Puede encontrar correlaciones imposibles para una mente humana aislada. Pero hay cosas que jamás tendrá: el contacto humano, el olfato clínico, el sentido común en medio del caos, la empatía para decirle a un paciente lo que nadie más se atreve. La humanidad de mirar a alguien a los ojos y saber que hoy necesita una palabra más que una receta.

La IA no viene a quitarnos el trabajo. Viene a ofrecernos algo que ningún profesional de salud debería despreciar: una segunda mirada, basada en datos, que puede salvar más vidas.

Lo más impactante de todo esto es que no sabemos la cantidad de correlaciones que no estamos viendo. ¿Y cómo podrían ocurrírsenos, si solo vemos una fracción del mapa?¿Vamos a seguir esperando que, por casualidad, a algún médico se le ocurra una correlación que cambie el rumbo? ¿Y que además tenga el tiempo, los recursos y la energía para comprobarla? Eso es como caminar a paso de tortuga, con los ojos vendados.

La IA no nos da la certeza, pero nos da pistas. Y esas pistas pueden ser la diferencia entre seguir tratando síntomas… o cerrar el pozo.

Y no, este cambio no va a venir de un día para otro. No va a ser una directiva de arriba. Va a ser bottom-up. Desde abajo.

Vendrá del residente curioso que prueba una herramienta nueva. De la enfermera que ve un patrón en la readmisión de pacientes y usa IA para predecirlo. De una clínica que empieza a segmentar riesgos y priorizar mejor.

Y cuando eso funcione, entonces sí: las organizaciones inteligentes lo adoptarán, lo estandarizarán y el cambio se hará sistémico. Pero para eso necesitamos dos cosas:

1. Profesionales abiertos al cambio, con la humildad de Snow y la curiosidad del siglo XXI.
2. Ecosistemas que permitan pilotear, experimentar sin miedo al error, probar sin que se nos caiga encima toda la burocracia.

Y claro, sin un trabajo serio desde salud digital, nada de esto será sostenible. Necesitamos:

• Interoperabilidad real (no solo en PowerPoint).
• Seguridad robusta, pero no asfixiante.
• Consentimiento informado respetuoso pero ágil.
• Acceso a datos relevantes, limpios y contextualizados.

Porque podemos tener la mejor IA del mundo, pero si los datos están encerrados en silos, sin estándares, sin conexión, seguiremos tomando agua del pozo equivocado.

Hoy tenemos acceso a medicamentos que Snow no podría ni imaginar. Tenemos tecnología, cirugías robóticas, terapia génica… Pero aún así, si no corregimos el pozo contaminado —esos patrones ocultos que siguen enfermando poblaciones—, el beneficio será marginal.

Estamos en un punto bisagra, como en 1854. Y la pregunta no es si la IA es perfecta. La pregunta es: ¿Vamos a atrevernos a pensar diferente?

Fernando Bonilla Sinibaldi, MD, MSc, MBA Consultor y Divulgador  Salud Digital e Inteligencia Artificial en Salud   Health Transformers 360  https://substack.com/@iaensalud