En América Latina, los sistemas de salud pública enfrentan el reto de comunicar información científica compleja a poblaciones diversas, muchas veces en contextos de recursos limitados y con brechas de acceso a la educación. La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) está transformando radicalmente la manera en que las agencias de salud pública, universidades y organizaciones gubernamentales pueden educar, informar y empoderar a la ciudadanía.
La IA generativa, a través de modelos avanzados de texto a imagen y procesamiento de lenguaje natural, permite crear materiales educativos visuales y escritos de alta calidad, personalizados y accesibles. En países como México, donde la diversidad lingüística y cultural es enorme, la capacidad de generar imágenes científicas precisas y materiales en múltiples idiomas indígenas y español es un avance sin precedentes. Esto facilita que conceptos como la vacunación, la prevención de enfermedades o la genética sean comprensibles para estudiantes, profesionales de la salud y el público general, independientemente de su nivel educativo o idioma materno.
La creación tradicional de materiales visuales científicos suele ser costosa y lenta, dependiendo de ilustradores especializados o bancos de imágenes internacionales. Con la IA generativa, las instituciones públicas pueden producir imágenes y materiales educativos a demanda, adaptados a las necesidades locales y a los cambios en la evidencia científica. Esto es especialmente relevante en América Latina, donde los presupuestos de salud pública han sido afectados por la inflación y la volatilidad económica. La automatización de la generación de contenido permite escalar campañas educativas y responder rápidamente ante emergencias sanitarias, como brotes epidémicos o campañas de vacunación masiva.
La IA generativa no solo traduce materiales a diferentes idiomas, sino que también puede adaptar el contenido a distintos niveles de alfabetización y necesidades de accesibilidad, como la creación automática de textos alternativos para personas con discapacidad visual. Esto ayuda a cumplir con los marcos regulatorios de inclusión y derechos humanos vigentes en la región, y promueve la equidad en el acceso a la información de salud.
Sin embargo, la adopción de IA generativa en salud pública en América Latina requiere una atención especial a los riesgos de sesgo en los datos y la explicabilidad de los modelos. Si los conjuntos de datos de entrenamiento no reflejan la diversidad étnica, cultural y epidemiológica de la región, los materiales generados pueden perpetuar estereotipos o excluir a poblaciones vulnerables. Por ello, es fundamental que las agencias de salud inviertan en la curación de datos representativos y establezcan marcos éticos y de supervisión humana para validar los contenidos generados.
La IA generativa representa una oportunidad única para que los sistemas de salud pública latinoamericanos superen barreras históricas de acceso, equidad y eficiencia en la educación sanitaria. Adoptar estas tecnologías de manera ética y responsable permitirá a los gobiernos y organizaciones sociales llegar más lejos, más rápido y con mayor impacto, empoderando a las comunidades para tomar decisiones informadas sobre su salud.
Ahora es el momento de invertir en datos de calidad, marcos de gobernanza y capacitación interdisciplinaria para que la revolución de la IA en salud pública beneficie a toda la región, sin dejar a nadie atrás.