En varios países de América Latina, grupos de salud e investigadores implementan herramientas de inteligencia artificial para ampliar el acceso a información sobre salud sexual y reproductiva entre jóvenes y personas marginadas. Los proyectos buscan reducir barreras vinculadas al idioma, al estigma y a la limitada oferta de servicios en zonas de alta necesidad.
En Perú, la obstetra Ana Miluzka Baca Gamarra creó TeleNanu, un chatbot en quechua desarrollado en la Universidad de San Martín de Porres. TeleNanu usa IA generativa y un modelo de consejería de cinco pasos: generar confianza, identificar necesidades, responder, verificar comprensión y mantener la comunicación abierta. Parteras entrenaron el sistema con guías de la Organización Mundial de la Salud, materiales del ministerio de Salud y literatura revisada por pares. La plataforma ofrece respuestas basadas en evidencia y puede recomendar consejería humana; en el último año atendió más de 88,000 consultas en quechua y español, incluidas algunas desde fuera de Perú.
En octubre, la ONG APROPO lanzó NOA, una plataforma de IA generativa disponible en WhatsApp, en la web y en redes sociales, y afirma haberla entrenado con datos locales e internacionales. APROPO busca alcanzar a 100,000 adolescentes para 2026 mediante estrategias digitales en zonas de alta necesidad. Las cifras de 2024 —más de 8,000 nuevos casos de VIH, un 12% de nacimientos entre madres de 10 a 19 años y un aumento de la mortalidad materna adolescente— explican el impulso hacia estas soluciones.
Investigadores y activistas advierten desafíos importantes: acceso desigual, falta de datos diversos y éticos, y riesgo de reproducir discriminación histórica contra personas trans. En Argentina, investigadores del CIECTI probaron modelos de lenguaje y hallaron respuestas estigmatizantes y vacíos clínicos; desarrollaron una herramienta para clasificar daños y planean crear datos más representativos para reducir sesgos. Marcelo Risk, del Conicet, señaló el sesgo en los datos de entrenamiento como un problema central y pidió supervisión humana. Especialistas piden articular la ciencia con los sistemas de salud e involucrar a las comunidades en el diseño y la evaluación.
Palabras difíciles
- sesgo — tendencia o error sistemático en datos
- chatbot — programa que conversa con personas por texto
- consejería — apoyo profesional para orientar sobre un problema
- partera — persona que asiste en embarazos y partosParteras
- estigma — actitud negativa que marca y excluye a alguien
- representativo — que refleja adecuadamente la diversidad de un gruporepresentativos
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Preguntas de discusión
- ¿Qué beneficios y limitaciones ves en usar herramientas de IA para informar sobre salud sexual entre jóvenes?
- ¿Cómo se podría involucrar a comunidades locales en el diseño y evaluación de estas plataformas?
- ¿Qué medidas concretas propondrías para reducir los sesgos en los datos de entrenamiento?
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