Del margen al impulso: cómo la IA puede transformar la salud de las mujeres
Los problemas de salud de las mujeres han sido sistemáticamente desatendidos. Image: REUTERS/Shannon Stapleton
- La salud de las mujeres ha sido sistemáticamente desatendida por prejuicios y falta de inversión.
- La inteligencia artificial podría ayudar a reducir la brecha en salud de la mujer atenuando la escasez de datos, los sesgos y las brechas.
- Para lograr avances significativos y reducir las desigualdades en lugar de reforzarlas, es necesario analizar los datos desde una perspectiva específica de género.
Descuidar la salud de las mujeres tiene un costo enorme, tanto en sufrimiento humano como en potencial económico perdido.
Como consecuencia de la falta de inversión y de prejuicios crónicos, las mujeres se han visto sistemáticamente desatendidas por los sistemas de salud, lo que ha dado lugar a un problema de salud pública y a un punto ciego de un billón de dólares. El Foro Económico Mundial estima que cerrar la brecha en salud de la mujer podría agregar al menos un billón de dólares a la producción económica mundial anual para 2040.
Detrás de cada estadística hay una batalla personal. Una mujer con síntomas de infarto tiene un 50% más de probabilidades de ser diagnosticada erróneamente y mandada a casa. Otra puede pasar casi una década sufriendo dolores antes de que le diagnostiquen endometriosis. Estos resultados son la consecuencia previsible de un sistema que no ha sabido reconocer las diferencias biológicas y las experiencias médicas específicas de las mujeres.
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado las reglas del juego. Gracias a su capacidad para analizar conjuntos de datos vastos y complejos, la IA es una herramienta valiosa para poner de manifiesto las brechas y los puntos ciegos que persisten en la salud de la mujer.
A diferencia de las mejoras incrementales del pasado, la IA tiene el potencial de transformar radicalmente nuestra comprensión de la biología femenina y ofrecer una atención más precisa y equitativa, lo que cambiará los resultados para las generaciones venideras.
Desiertos de datos y modelos sesgados
Una de las principales barreras para la innovación en el ámbito de la salud femenina es la falta de datos sólidos y representativos. Históricamente, las mujeres han estado infrarrepresentadas en los estudios clínicos, que a menudo han tratado el cuerpo masculino como el modelo por defecto.
Así, los conjuntos de datos se basan por defecto en la fisiología y los patrones de enfermedad masculinos, lo que crea un techo invisible para los descubrimientos. Las consecuencias tangibles de este sesgo son evidentes. Puede aumentar la probabilidad de diagnósticos erróneos y retrasados en afecciones que afectan principalmente a las mujeres.
Los sistemas de IA entrenados con estos datos incompletos o sesgados corren el riesgo de perpetuar las desigualdades en lugar de resolverlas.
Para comprender estas brechas, utilizamos el Marco FemHealth, que clasifica las afecciones de salud de las mujeres en "solo en mujeres", "principalmente en mujeres" y "con características diferentes en las mujeres".
- Desiertos de datos – la crisis de las enfermedades que afectan "solo a las mujeres": Las afecciones biológicamente exclusivas de las mujeres, como la endometriosis y la menopausia, a menudo carecen de conjuntos sólidos de datos. Una excepción es la infertilidad, que se beneficia de décadas de recopilación estructurada de datos, por ejemplo, a través de registros nacionales en Europa y Estados Unidos.
- Lagunas en los datos – los misterios que afectan "principalmente a las mujeres": afecciones como la migraña y las enfermedades autoinmunes afectan a ambos sexos, pero tienen un impacto desproporcionado en las mujeres. A menudo, los datos no se desglosan por sexo, lo que oculta diferencias fundamentales. Sin este detalle, la IA pasa por alto patrones exclusivos de las mujeres.
- Sesgo de datos – los peligros de las enfermedades con "características distintas en las mujeres": Afecciones como las enfermedades cardíacas y la diabetes afectan a ambos sexos, pero históricamente se han calibrado principalmente según las normas masculinas. Cuando la IA se entrena con datos sesgados, se corre el riesgo de reforzar estos puntos ciegos, amplificando las desigualdades en lugar de corregirlas. La retirada del medicamento Zelnorm en 2007, después de que se identificaran tardíamente los riesgos específicos para las mujeres, es un claro ejemplo de ello.
Saltar las barreras del pasado
La IA ofrece una oportunidad única para dar un salto adelante. La salud de la mujer está menos ligada a los sistemas tradicionales y se encuentra en una posición única para adoptar desde el principio herramientas punteras basadas en IA.
"Solo en mujeres": Descubrir minas de oro de datos
- Aquí y ahora: La infertilidad ofrece un sólido punto de partida para la IA, respaldado por datos abundantes y estructurados. Los modelos de IA entrenados en registros de fertilidad ya han mejorado las tasas de éxito de la fecundación in vitro al predecir mejor las respuestas individuales al tratamiento.
- Mirando hacia el futuro: Para afecciones con datos clínicos limitados, la generación de datos sintéticos por IA puede cubrir lagunas críticas cuando faltan datos del mundo real. Además, aprovechar los datos generados por los pacientes y la minería avanzada de textos de notas clínicas puede revelar patrones incluso cuando no hay estudios formales.
"Principalmente en mujeres": abordar la mayoría invisible
- Aquí y ahora: Muchas enfermedades que afectan de manera desproporcionada a las mujeres, como las migrañas, cuentan con abundantes datos, pero estos no se explotan lo suficiente. La IA puede predecir ataques integrando datos sobre ciclos menstruales, patrones de sueño y niveles de estrés, posibilitando una prevención oportuna.
- De cara al futuro: El mayor potencial reside en pasar de la gestión de los síntomas a la comprensión de los mecanismos. Al combinar datos del mundo real con genómica y herramientas digitales, la IA avanzada puede ayudar a descubrir subtipos de enfermedades e identificar biomarcadores específicos de las mujeres.
"Distinto en las mujeres": descubriendo brechas en función del sexo
- Aquí y ahora: Afecciones como las enfermedades cardiovasculares suelen analizarse sin tener en cuenta las diferencias específicas de cada sexo. La IA ofrece una oportunidad crucial para reexaminar los conjuntos de datos existentes desde una perspectiva que tenga en cuenta estas diferencias.
- De cara al futuro: Los estudios y los sistemas de IA deben considerar el sexo como una variable fundamental. El historial de embarazos, los ciclos hormonales y la menopausia, que a menudo se excluyen hoy, son predictores críticos del riesgo cardiovascular y de asma. La solución pasa por crear conjuntos de datos equilibrados y validar los algoritmos por separado para cada sexo.
Cerrar la brecha en salud de la mujer
Combinar el poder analítico de la IA con datos específicos y sensibles al género puede transformar la salud de la mujer. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente. Las mayores barreras son estructurales: los estudios se basan por defecto en normas masculinas, las fuentes de financiación ignoran los datos específicos por sexo y las regulaciones aceptan ensayos que no tienen en cuenta esta variable.
La IA puede amplificar estos puntos ciegos o eliminarlos; el futuro que tengamos depende de las medidas que tomemos hoy:
- Los organismos financiadores pueden exigir datos desglosados por sexo en las investigaciones y destinar capital a la investigación de enfermedades que afectan solo a las mujeres y otras afecciones menos prioritarias.
- Los investigadores deben diseñar modelos de IA que traten el sexo como una variable de primer orden, validando los resultados por separado para mujeres y hombres.
- La industria puede adaptar el diseño de los ensayos clínicos para representar mejor a las mujeres y utilizar datos desglosados por sexo procedentes de pruebas recogidas en el mundo real y otras fuentes para descubrir patrones específicos de cada sexo.
- Los responsables políticos y los reguladores pueden impulsar la innovación en salud femenina creando incentivos financieros, directrices claras sobre IA y vías de aprobación aceleradas para garantizar que los nuevos tratamientos sean eficaces para todos los pacientes.
La cuestión ya no es si la IA puede transformar la asistencia sanitaria. La cuestión es si seremos capaces de armonizar los datos, los incentivos y los estándares a tiempo para aprovechar todo su potencial en beneficio de la mitad de la humanidad que a menudo ha sido relegada a un segundo plano. La oportunidad es evidente. La responsabilidad es nuestra.
No te pierdas ninguna actualización sobre este tema
Crea una cuenta gratuita y accede a tu colección personalizada de contenidos con nuestras últimas publicaciones y análisis.
Licencia y republicación
Los artículos del Foro Económico Mundial pueden volver a publicarse de acuerdo con la Licencia Pública Internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, y de acuerdo con nuestras condiciones de uso.
Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.
Mantente al día:
Paridad de género
La Agenda Semanal
Una actualización semanal de los temas más importantes de la agenda global
Más sobre Salud y sistemas de saludVer todo
Masanori Aikawa
2 de diciembre de 2025
