Medicare y la IA que deniega: el fallo no está en el modelo, sino en pagar al proveedor por decir que no

En enero, la administración Trump lanzó WISeR (siglas en inglés de «reducción de servicios inapropiados y con desperdicio»), un programa piloto que usa inteligencia artificial y aprendizaje automático para conceder o denegar la autorización previa de una docena de tratamientos en Medicare, el programa federal de sanidad para mayores en Estados Unidos. La autorización previa —el permiso que una aseguradora exige antes de que el médico trate— no se aplicaba en el Medicare tradicional. Ahora sí, en seis estados (Nueva Jersey, Ohio, Oklahoma, Texas, Arizona y Washington), sobre servicios como la estimulación nerviosa, las infiltraciones epidurales para el dolor, las fusiones cervicales, los sustitutos de piel para heridas y los tratamientos de incontinencia e impotencia. El piloto está previsto hasta finales de 2031.

Los números que publica Ars Technica, a partir de un lote de documentos federales obtenidos por la Electronic Frontier Foundation en el marco de un litigio, dibujan un despliegue prematuro. Un informe semanal del 30 de marzo muestra que el contratista Virtix había revisado 6.096 solicitudes: aprobó 2.863 y denegó 3.233, un 53% de rechazos. Otro proveedor, Innovaccer, pidió al Gobierno aplazar el arranque y, al no conseguirlo, optó por aprobar automáticamente todas las peticiones de forma temporal: era, escribió, «el único camino disponible» para no generar un atasco mientras terminaba de validar su sistema. Un tercero, Zyter, arrastró meses de discrepancias en los datos porque aparentemente no distinguía entre la Parte A de Medicare (hospitalización) y la Parte B (ambulatorio); su consejero delegado, Sundar Subramanian, asegura a ese medio que la compañía ya es «plenamente funcional» en ambas. El programa prometía decidir en 72 horas; según los documentos, hubo casos de semanas y meses, con al menos una solicitud sin resolver a los 83 días. Un profesional sanitario relató una cirugía retrasada casi dos meses «sin ninguna comunicación»; otro definió el programa como «una desgracia para la raza humana» y describió pacientes llorando de dolor mientras esperaban.

El marco institucional no acompaña. La Oficina de Rendición de Cuentas del Gobierno (GAO) concluyó en mayo que los responsables no siguieron el procedimiento debido al montar el programa, lo que pone en duda su legalidad. En junio, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid impusieron a Virtix un plan de acción correctiva. La semana pasada, la congresista Suzan DelBene forzó una votación en comisión para obligar a la Administración a entregar más documentación sobre WISeR; los republicanos la tumbaron. Pese a todo, el piloto sigue adelante y contempla ampliarse.

Aquí conviene separar dos cosas que el titular fácil mezcla. Esto no es un fracaso de la inteligencia artificial clínica: ningún modelo está diagnosticando a nadie. Es un sistema administrativo de puntuación instalado en la capa de facturación, y su calidad depende menos de la arquitectura del modelo que del criterio que se le pide optimizar. El propio reportaje resume el nudo: los proveedores que despliegan la IA tienen «incentivo para denegar tantas reclamaciones como sea posible». Cuando la retribución se liga al ahorro, la función objetivo deja de ser «¿es apropiado este tratamiento?» y pasa a ser «¿cuánto podemos no pagar?». El algoritmo no se equivoca: cumple exactamente lo que se le pidió. Y el 53% de denegaciones de Virtix no se lee como precisión clínica, sino como el rendimiento esperado de ese diseño.

Nuestra lectura: lo que WISeR demuestra es la inversión de una asimetría que ya habíamos señalado. La IA abarata radicalmente el trabajo experto repetitivo —revisar expedientes, cotejar criterios, redactar apelaciones— y eso, en manos del ciudadano, desactiva el modelo de negocio del agotamiento burocrático. Pero abarata lo mismo en la otra dirección: denegar a escala industrial, con una opacidad que antes costaba dinero mantener. La diferencia entre las dos IAs no es técnica, es de gobernanza. Y la gobernanza aquí falló antes que el software: despliegue apresurado, contratistas que no entendían el sistema que iban a arbitrar, plazos incumplidos sin consecuencia y documentos que hay que arrancar por vía judicial.

El remedio no es prohibir la IA en la gestión sanitaria —la revisión automatizada bien hecha puede acortar esperas, no alargarlas—, sino exigirle lo que exigiríamos a cualquier sistema crítico: publicación obligatoria de tasas de denegación y revocación, tiempos reales de respuesta, revisión humana con nombre y apellidos sobre cada rechazo clínico, y auditoría independiente de los incentivos del contrato, no solo del modelo. Somos optimistas a largo plazo con la IA en salud: es el terreno donde más vidas puede salvar, y creemos que acabará acortando el camino hacia enfermedades que hoy damos por incurables. Precisamente por eso importa tanto el corto plazo. Cada paciente que llora de dolor esperando un algoritmo sin recurso efectivo compra años de desconfianza contra la tecnología que mañana le va a curar. La IA no está denegando cuidados en Medicare: alguien decidió qué debía optimizar, y ese alguien tiene nombre, contrato y presupuesto.