Imaginemos a una persona que vive en una comunidad rural y necesita consultar a un especialista. Antes, la alternativa podía implicar horas de traslado, gastos de transporte y días de espera. Ahora, una pantalla promete acortar esa distancia: una conexión a internet, una aplicación y una consulta a distancia parecen suficientes. Sobre el papel, la tecnología podría convertir la atención médica en un servicio más cercano y accesible.
Pero hay una pregunta que cambia por completo la historia: ¿qué ocurre cuando esa persona no tiene una conexión estable, carece de las habilidades para utilizar una plataforma o la herramienta no fue diseñada pensando en sus necesidades? La digitalización de la salud puede derribar algunas barreras, pero también levantar otras. Por eso, hablar de innovación sanitaria exige mirar más allá de la tecnología y preguntarse quién puede utilizarla, quién queda fuera y por qué.
¿Qué es la salud digital y por qué no beneficia a todos por igual?
En términos generales, qué es la salud digital puede entenderse como el uso de tecnologías digitales para apoyar la atención, prevención, diagnóstico, seguimiento y gestión de la salud. Incluye herramientas como la telemedicina, aplicaciones móviles, expedientes electrónicos y soluciones basadas en inteligencia artificial. Su promesa es enorme: acercar servicios, facilitar el seguimiento de pacientes y hacer más eficiente la atención.
Sin embargo, esa promesa no se distribuye automáticamente de manera equitativa. Después de la pandemia de COVID-19, estudios realizados en Estados Unidos encontraron que las personas sin seguro médico y aquellas pertenecientes a hogares de menores ingresos tenían menos probabilidades de completar consultas de telemedicina. En pediatría ocurrió algo similar: los niños de contextos socioeconómicos desfavorecidos enfrentaron mayores obstáculos para acceder a servicios digitales.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) también identificó esta brecha en una revisión publicada en 2022. El uso de tecnologías digitales resultó más frecuente en zonas urbanas, entre personas con mayores ingresos y educación, entre jóvenes y entre quienes no enfrentan discapacidades o necesidades complejas de atención.
La brecha digital también es una brecha de salud
La desigualdad no desaparece cuando una consulta pasa de un consultorio a una pantalla. Una revisión reciente de la OMS Europa, que analizó 154 estudios publicados entre 2015 y 2024, encontró que la equidad todavía se incorpora de manera fragmentada en la regulación, implementación y evaluación de las tecnologías sanitarias digitales.
Entre las principales barreras aparecen el acceso limitado a dispositivos y conexión a internet, la baja alfabetización digital y el diseño de servicios que no contempla la diversidad de la población. Las diferencias de infraestructura entre regiones profundizan el problema, especialmente en comunidades rurales y entre personas que ya enfrentan mayores necesidades de salud.
La brecha también tiene una dimensión lingüística, educativa y funcional. Una plataforma puede ser técnicamente accesible y, al mismo tiempo, resultar prácticamente inutilizable para una persona mayor, alguien con una discapacidad o quien no domina el idioma en el que está disponible el servicio. La inclusión, por tanto, no depende únicamente de poner una tecnología al alcance de la población.
Cuando la inteligencia artificial aprende de una desigualdad
El siguiente reto aparece cuando la salud digital incorpora inteligencia artificial. Los algoritmos necesitan grandes cantidades de información para aprender, pero los datos disponibles no siempre representan de manera equilibrada a las personas para quienes se desarrollan las herramientas. Si los datos históricos reflejan desigualdades existentes, la tecnología puede terminar reproduciéndolas.
Un ejemplo citado en el debate sobre sesgos algorítmicos fue Babylon, una aplicación utilizada durante varios años por el sistema de salud británico. Ante determinados síntomas, el algoritmo tendía a sugerir un ataque de pánico en mujeres, mientras que en hombres podía identificar correctamente la posibilidad de un infarto. El caso muestra que una herramienta aparentemente neutral puede producir resultados diferentes cuando existen sesgos en su funcionamiento.
El problema puede ser todavía más profundo. Si una IA se entrena con registros históricos donde determinados grupos han utilizado menos los servicios médicos debido a barreras de acceso, podría interpretar ese menor uso como una señal de menor necesidad. Así, las personas que recibieron menos atención precisamente porque estaban excluidas del sistema podrían ser consideradas erróneamente como quienes menos la necesitan.
El territorio también importa
La innovación sanitaria no llega a todos los lugares al mismo ritmo. Un estudio publicado en NEJM AI advirtió sobre los riesgos de implementar inteligencia artificial sin considerar las diferencias regionales. Las comunidades rurales suelen enfrentar mayores necesidades sanitarias, pero también cuentan con menos infraestructura, recursos y condiciones para adoptar nuevas tecnologías.
Esto plantea un dilema: las poblaciones que podrían beneficiarse considerablemente de soluciones digitales son, en algunos casos, las que encuentran más dificultades para utilizarlas. Además, un modelo desarrollado y entrenado principalmente con datos de poblaciones urbanas puede no funcionar de la misma manera en contextos rurales.
La geografía también puede convertirse en un factor de sesgo. Si una tecnología se diseña pensando en quienes cuentan con internet rápido, dispositivos adecuados y acceso frecuente a servicios médicos, sus resultados difícilmente serán representativos de quienes viven en condiciones distintas. Digitalizar sin considerar el territorio puede terminar ampliando una desigualdad que ya existía.
¿Qué es la salud digital si no puede ser utilizada por todos?
La pregunta sobre qué es la salud digital adquiere otra dimensión cuando se incorpora la perspectiva de equidad. No basta con definirla por las tecnologías que utiliza; también debe considerarse la capacidad real de las personas para beneficiarse de ellas. Una solución innovadora no puede considerarse plenamente exitosa si funciona únicamente para quienes ya tienen mayores ventajas.
Por eso, una de las principales recomendaciones es involucrar a pacientes, ciudadanía y organizaciones de pacientes desde las primeras etapas de diseño. El codiseño permite identificar obstáculos que pueden pasar inadvertidos para desarrolladores o instituciones y ayuda a construir herramientas más sencillas, inclusivas y adaptables a distintas condiciones de vida.
También se requiere fortalecer la alfabetización digital. Esto implica invertir en programas dirigidos tanto a la población como a profesionales de la salud, de manera que las herramientas no solo estén disponibles, sino que puedan utilizarse de forma efectiva. La capacitación se convierte así en una pieza de infraestructura social de la transformación digital.
De la innovación tecnológica a la innovación responsable
Prevenir nuevas desigualdades exige pasar de los principios generales a mecanismos capaces de medir resultados. La OMS Europa plantea la necesidad de contar con sistemas estructurados y compartidos para evaluar las tecnologías desde una perspectiva de equidad, además de metodologías que permitan conocer cómo funcionan para diferentes grupos de población.
En el caso de la inteligencia artificial, esto supone revisar la representatividad de los datos, identificar posibles sesgos y evitar bases de información que reproduzcan patrones de exclusión. También implica establecer una gobernanza que articule diseño, regulación, evaluación y financiamiento, con inversiones específicas para las regiones rurales y comunidades desfavorecidas.
Existen, además, referentes que pueden ayudar a ampliar esta mirada. Estándares como los impulsados por el Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) plantean evaluar las herramientas digitales no solamente por su eficacia y seguridad, sino también por aspectos como diseño, implementación, valor para los pacientes y equidad. El desafío consiste en convertir estos criterios en una práctica habitual y medible.
La tecnología puede acercar a un paciente con un especialista que antes parecía inalcanzable. Puede facilitar un diagnóstico, anticipar riesgos o permitir el seguimiento de una enfermedad sin exigir un traslado. Pero ninguna de estas posibilidades garantiza por sí misma una atención más justa. La verdadera pregunta no es cuánto puede hacer la tecnología, sino para quién funciona y bajo qué condiciones.
Al final, entender qué es la salud digital también implica entender qué tipo de sistema sanitario queremos construir con ella. Si la transformación digital se diseña considerando únicamente eficiencia, velocidad o innovación, corre el riesgo de dejar atrás a quienes enfrentan más barreras. Si, en cambio, incorpora participación, accesibilidad, representación de datos y evaluación de impacto, puede convertirse en una herramienta para reducir —y no profundizar— las desigualdades. La verdadera innovación no consiste en digitalizar la atención médica, sino en conseguir que sus beneficios lleguen realmente a todos.
