Introducción
En esta historia de cambio, conversamos con Luis Ortiz, coordinador del equipo Evidencia UC de la Escuela de Medicina en la Pontificia Universidad Católica de Chile. El equipo de Evidencia UC está vinculado principalmente a Cochrane Chile en lo relacionado a las directrices para realizar síntesis de evidencia. A lo largo de su trayectoria, ha participado apoyando a diferentes actores en la entrega de evidencia para respaldar la toma de decisiones, como la Organización Mundial de la Salud (OMS) y la Organización Panamericana de la Salud (OPS). Además, desarrolla actividades al interior de la universidad, apoyando a distintos equipos cuando requieren evidencia para sus proyectos o para la toma de decisiones clínicas en el hospital universitario.
Puntos clave:
• La trayectoria de Evidencia UC en el uso de inteligencia artificial para la producción de evidencia.
• Un caso práctico de aplicación de IA en un proyecto de síntesis para políticas públicas.
• Los cambios generados en los procesos de búsqueda, sistematización y producción de evidencia.
• Reflexiones sobre supervisión humana, transparencia y uso responsable de la IA.
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Contexto y desafíos
El equipo de Evidencia UC ha explorado el uso de herramientas de inteligencia artificial desde hace varios años, incluso antes de la popularización de estas tecnologías. Su cercanía con la plataforma Epistemonikos, surgida en el propio equipo cuando este se denominaba ProSABE, también fortaleció su experiencia en el uso de IA para la búsqueda de evidencia. A lo largo del tiempo, han incorporado distintas herramientas en diferentes etapas de la síntesis de evidencia, siempre con supervisión humana, especialmente en los primeros años, cuando las capacidades de estas tecnologías aún estaban por debajo del estándar humano.
La síntesis de evidencia con inteligencia artificial: un proyecto piloto y sus aprendizajes colectivos
En 2025, un proyecto liderado por el equipo de Medicina Familiar UC fue seleccionado en una convocatoria del Centro de Política Pública UC para desarrollar propuestas orientadas a fortalecer las acciones preventivas en la atención primaria de salud en Chile. El estudio buscaba abordar la brecha existente entre los procesos de tamizaje y el seguimiento de los pacientes identificados, combinando trabajo de campo y revisión de la evidencia disponible.
Para apoyar esta segunda etapa, el equipo de Evidencia UC se incorporó al proyecto. Dado el tiempo limitado y las restricciones de recursos humanos y financieros, se optó por desarrollar un documento de síntesis fuertemente apoyado por inteligencia artificial. La propuesta metodológica no buscaba reemplazar a las personas, sino mantener la supervisión humana en todas las etapas y reorganizar el proceso tradicional de síntesis para hacerlo más eficiente.
Luis explica el proceso de la síntesis en siete pasos mediante la aplicación de herramientas de IA:
Paso 1 — Formulación de la pregunta y criterios de elegibilidad
Paso 2 — Búsqueda de “papers semilla”
Paso 3 — Expansión por citas
Paso 4 — Estrategia de búsqueda en bases de datos electrónicas
Paso 5 — Cribado asistido por IA
Paso 6 — Cribado humano
Paso 7 — Extracción de datos y síntesis
En términos de validación de los procesos, el equipo desarrolló una planilla de trabajo llamada VERIFICA, donde cada letra es un paso de verificación de lo que te entrega la IA. Lo primero es verificar que las referencias sean reales — tan simple como dar clic en la referencia que te entregan y ver si te lleva al artículo que corresponde. Luego verificar si ese artículo tiene una versión más actualizada, porque pasa con algunas herramientas que pueden estar entrenadas con un set de conocimiento más antiguo.
“Clasificar una herramienta como mejor o peor es bien difícil, porque si una herramienta tiene un cuerpo de conocimiento acotado pero académico, capaz que funcione mejor que una con un cuerpo mucho más amplio pero no académico. Siempre va a ser un «depende» en relación a la base de datos que analizan.”, explica Luis.
Principales cambios y avances desde esa experiencia
Según Luis, uno de los principales beneficios de este enfoque ha sido la reducción significativa de los tiempos de trabajo. Mientras que un resumen para políticas públicas suele tomar entre tres y seis meses, este tipo de síntesis exploratoria apoyada por inteligencia artificial pudo desarrollarse en apenas cuatro semanas.
La experiencia también permitió incorporar nuevas herramientas en proyectos posteriores. En una revisión encargada por la OMS, por ejemplo, la inteligencia artificial se utilizó para ampliar la búsqueda de evidencia en un tema especialmente complejo, muy difícil de generar estrategia de búsqueda, porque los manuscritos estaban indexados de diferentes maneras en las bases de datos. Aunque el estándar internacional para las síntesis de evidencia sigue siendo la revisión tradicional con doble evaluación humana, Luis destaca que estas herramientas de contexto han demostrado ser especialmente útiles para expandir las búsquedas y localizar estudios que están más escondidos o son difíciles de encontrar.
Cuidados éticos y supervisión humana
Luis destaca que una de las principales precauciones adoptadas fue complementar el uso de inteligencia artificial con búsquedas y procesos de cribado tradicionales. Esta estrategia permitió identificar artículos que no habían sido encontrados por las herramientas de IA y aumentar la confianza en que no se estaban omitiendo documentos relevantes para informar la toma de decisiones.
Las síntesis realizadas exclusivamente con inteligencia artificial todavía pueden dejar fuera estudios importantes. Por ello, el enfoque utilizado combinó las ventajas de la IA con la supervisión humana en todas las etapas del proceso, incorporando ciclos de búsqueda y revisión tradicionales para minimizar el riesgo de omitir evidencia que pudiera influir en las decisiones, especialmente en el ámbito de las políticas públicas.
“Lo básico es declarar el uso de la IA. En todas nuestras reuniones, en todas las entregas a los diferentes actores, en las reuniones de priorización, se indicó cómo era el proceso y se indicó que estaba fuertemente impulsado por inteligencia artificial. Y también se indicó que tuvimos la precaución de tener una vigilancia humana en todas las etapas.”
Cambios de mentalidad y del ecosistema
Para Luis, la experiencia representó un cambio importante para el equipo, ya que ayudó a reducir las reticencias sobre el uso de inteligencia artificial en la síntesis de evidencia. El proyecto demostró que estas herramientas pueden utilizarse de forma segura bajo supervisión humana, acelerando procesos sin comprometer la calidad del trabajo.
Además, resalta que la experiencia también se alinea con los cambios que están ocurriendo en organizaciones como Cochrane, que ya promueven iniciativas para evaluar el uso de inteligencia artificial en la actualización de revisiones sistemáticas. Actualmente, algunos equipos tienen la posibilidad de desarrollar revisiones tanto con métodos tradicionales como con apoyo de IA, permitiendo comparar resultados y generar evidencia sobre el potencial y las limitaciones de estas herramientas.
Por otro lado, también destacó que el contexto institucional ha favorecido esta adopción, ya que actores como el Ministerio de Salud de Chile, la OMS, la OPS y la propia Cochrane están explorando cada vez más el uso de IA en la producción y actualización de evidencia. En este escenario, el equipo se siente hoy más cómodo incorporando estas herramientas en proyectos tradicionales, aprovechando sus ventajas para complementar y no reemplazar los métodos convencionales de síntesis de evidencia. En ese punto, Luis complementa:
“Si bien es una iniciativa que parte del equipo de Evidencia UC, el entorno ha sido favorable y agradecemos eso — que se acepte innovar, explorar, equivocarse, volver a intentarlo. En este momento en que está todo como incipiente, con dudas de uso, si no nos ponemos a trabajar en probar estas herramientas, nos vamos a mantener con las mismas dudas. Y tenemos que resolverlas en entornos reales.”
Fuentes externas
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