Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Auditoría de la Calidad en Salud: Una Revisión Narrativa

Abstract

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta estratégica para fortalecer la calidad, la seguridad y la eficiencia en los sistemas de salud. En Colombia, donde el Sistema Obligatorio de Garantía de la Calidad en Salud (SOGCS) exige procesos robustos de verificación, seguimiento y mejora, surge la necesidad de modernizar los métodos tradicionales de auditoría, los cuales presentan limitaciones frente al creciente volumen de información. Este trabajo tiene como propósito analizar, mediante una revisión narrativa, las aplicaciones, beneficios, riesgos y retos de la IA en los procesos de auditoría de la calidad en salud, con énfasis en el contexto colombiano. Esta investigación desarrolló una revisión narrativa de literatura científica, técnica y normativa publicada entre 2015 y 2025. La búsqueda se realizó en bases de datos como PubMed, SciELO, Medline, Dialnet y Google Académico, seleccionando artículos, tesis, revisiones y documentos técnicos que abordan el uso de IA en auditoría, gestión de la calidad y procesos clínicos y administrativos. Los resultados muestran que la IA permite automatizar procesos de revisión, analizar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías en tiempo real, realizar predicciones útiles para la gestión del riesgo y fortalecer la trazabilidad, lo que mejora la eficiencia y precisión de la auditoría en salud. En Colombia, experiencias como el prototipo de auditoría médica basado en IA implementado por la ADRES evidencian su potencial para reducir tiempos y costos. Sin embargo, se identifican riesgos relevantes, entre ellos sesgos algorítmicos, falta de transparencia de los modelos, vulneración de datos sensibles y dependencia excesiva de la automatización sin supervisión humana adecuada. Asimismo, se reconocen desafíos para su implementación en el país, tales como brechas en la formación del talento humano, infraestructura tecnológica limitada, fragmentación de los sistemas de información y vacíos regulatorios. Se concluye que la IA representa una herramienta con alto potencial para fortalecer los procesos de auditoría de la calidad en salud en Colombia, siempre que su implementación se realice de manera progresiva, ética y con supervisión humana. El estudio propone recomendaciones dirigidas a fortalecer la gobernanza, la interoperabilidad, la formación profesional y la regulación para consolidar auditorías inteligentes alineadas con los principios del SOGCS.

Artificial intelligence (AI) is a strategic tool for strengthening quality, safety, and efficiency in healthcare systems. In Colombia, where the Mandatory Health Quality Assurance System (SOGCS) requires robust verification, monitoring, and improvement processes, the need arises to modernize traditional auditing methods, which are limited by the growing volume of information. This work aims to analyze, through a narrative review, the applications, benefits, risks, and challenges of AI in healthcare quality auditing processes, with an emphasis on the Colombian context. This research developed a narrative review of scientific, technical, and regulatory literature published between 2015 and 2025. The search was conducted in databases such as PubMed, SciELO, Medline, Dialnet, and Google Scholar, selecting articles, theses, reviews, and technical documents that address the use of AI in auditing, quality management, and clinical and administrative processes. The results show that AI enables the automation of review processes, the analysis of large volumes of data, the detection of anomalies in real time, the generation of predictions useful for risk management, and the strengthening of traceability, thus improving the efficiency and accuracy of healthcare audits. In Colombia, experiences such as the AI-based medical audit prototype implemented by ADRES demonstrate its potential to reduce time and costs. However, significant risks are identified, including algorithmic bias, a lack of transparency in the models, the vulnerability of sensitive data, and excessive reliance on automation without adequate human oversight. Challenges to its implementation in the country are also recognized, such as gaps in human talent development, limited technological infrastructure, fragmented information systems, and regulatory gaps. It is concluded that AI represents a tool with high potential for strengthening healthcare quality audit processes in Colombia, provided that its implementation is carried out progressively, ethically, and with human supervision. The study proposes recommendations aimed at strengthening governance, interoperability, professional training and regulation to consolidate smart audits aligned with the SOGCS principles.