Columna: "Listas de espera quirúrgicas no GES: hacia una priorización más justa y centrada en las personas"

Las listas de espera quirúrgicas no GES representan uno de los problemas más persistentes y complejos del sistema público de salud en Chile. No se trata únicamente de un desafío administrativo o de disponibilidad de recursos, sino de una problemática profundamente humana, donde conviven la progresión de la enfermedad, las condiciones sociales de los pacientes y la necesidad de tomar decisiones clínicas en contextos de alta incertidumbre y riesgo.

Tradicionalmente, la priorización de pacientes en listas de espera se ha sustentado principalmente en criterios clínicos asociados a la patología. Si bien estos criterios son fundamentales, resultan insuficientes para capturar la complejidad real de las personas que esperan una intervención quirúrgica.

Factores como el entorno familiar, la situación socioeconómica, la ubicación geográfica o el deterioro funcional progresivo también inciden de manera significativa en el bienestar y la urgencia de atención de cada paciente.

Por lo tanto, se necesita evaluar diversas dimensiones que afectan al paciente, lo que se traduce en un problema complejo de naturaleza sistémica.

Desde esta convicción surge el proyecto Fondecyt “Sistema de Decisión para la Gestión de Listas de Espera Quirúrgicas no GES en el Sistema de Salud Público de Chile”, que desarrollamos desde la Universidad Católica del Maule en colaboración con el Hospital Clínico San Borja Arriarán de Santiago de Chile.

Nuestra propuesta busca avanzar hacia un sistema de apoyo a la toma de decisión clínica que incorpore un enfoque biopsicosocial, permitiendo una priorización más equitativa, transparente y ajustada a la realidad de cada persona.

El sistema que estamos desarrollando se basa en tres componentes fundamentales. En primer lugar, un modelo matemático que traduce el juicio clínico de los expertos del área en criterios estructurados de priorización.

En segundo lugar, un modelo de predicción que permite anticipar la evolución de la gravedad de los pacientes en el tiempo y que se vincula con una simulación de los peores escenarios que puede sufrir un paciente mientras espera. Todo ello para ofrecer más y mejor información al equipo de salud.

Y, finalmente, un algoritmo de inteligencia artificial explicable, capaz de identificar qué variables influyen con mayor peso en la condición de cada paciente y en qué magnitud.

Al entregar información clara, comprensible e interpretable, el sistema permite que los equipos de salud focalicen su atención en los casos más críticos, optimizando el uso de los recursos disponibles y reduciendo la carga operativa asociada a la revisión manual de las listas de espera.

El plan piloto del proyecto iniciará el periodo de prueba y puesta en marcha en febrero 2026 en la unidad de Otorrinolaringología del Hospital Clínico San Borja Arriarán, con la proyección de que el modelo pueda adaptarse y escalarse a otras especialidades y contextos clínicos.

Incorporar este sistema de apoyo a la toma de decisión clínica, mediante el uso de tecnologías emergentes, permite favorecer la toma de decisiones y ofrecer una mirada de gestión moderna en los procesos de priorización de los servicios de salud, lo cual es un aspecto necesario para fortalecer la equidad, la eficiencia y la legitimidad de las decisiones clínicas.

Ese es el desafío que asumimos como equipo de investigación y la convicción que orienta nuestro trabajo en beneficio de las personas más necesitadas, los pacientes.

“Las opiniones vertidas en esta columna son de exclusiva responsabilidad de quienes las emiten y no representan necesariamente el pensamiento de la Universidad Católica del Maule”.