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El problema es que ocupar ese espacio no resulta tan sencillo como llamar al siguiente paciente de la lista. Antes hay que comprobar si sus exámenes están vigentes, si el insumo que necesita está disponible, si el equipo médico se encuentra confirmado y si existe tiempo suficiente para coordinar el procedimiento. Son verificaciones que deben realizarse contra el tiempo y que pueden terminar haciendo imposible aprovechar una capacidad que ya estaba disponible.
Es justamente en ese momento donde busca intervenir el "Motor de Ejecutabilidad", un prototipo desarrollado por Matías Navarro, oriundo de Cabrero, que combina un sistema de reglas con inteligencia artificial para agilizar la revisión de las condiciones necesarias para ocupar un cupo de pabellón que queda disponible. "No es un chatbot, no diagnostica y no reemplaza el sistema nacional de listas de espera", enfatiza su creador.
Su objetivo es mucho más específico: apoyar la coordinación en ese instante crítico en que aparece una oportunidad de cirugía y se necesita determinar rápidamente qué paciente podría estar en condiciones de aprovecharla.
El sistema funciona en cuatro etapas. Primero genera una lista acotada de posibles candidatos. Para ello considera la prioridad clínica previamente establecida, luego la antigüedad en la lista de espera y, ante igualdad en ambos criterios, la fecha en que cada persona fue registrada.
En esta primera selección no interviene la inteligencia artificial. El ordenamiento se realiza mediante reglas previamente definidas.
Posteriormente comienza la verificación de cada candidato. Allí el sistema consulta antecedentes administrativos y logísticos establecidos por el equipo médico: si el paciente puede ser contactado, si su examen preoperatorio se encuentra vigente, si está confirmado el equipo clínico, si existe disponibilidad de un insumo específico —como una prótesis—, si hay pabellón y cama de recuperación y si el tiempo disponible permite concretar el procedimiento con seguridad.
Con esos antecedentes, cada caso queda clasificado en tres posibles estados: "Ejecutable", "Requiere revisión" o "Bloqueada".
Si existe algún impedimento, el sistema además registra cuál es el problema, quién debería resolverlo y en qué plazo. Así, por ejemplo, podría advertir que un examen preoperatorio debe renovarse dentro de las próximas 48 horas.
La idea es que ese paciente no simplemente vuelva a la lista con el mismo inconveniente pendiente, sino que exista información que permita dejarlo en mejores condiciones para aprovechar una próxima oportunidad.
Existe un límite que para Navarro es fundamental: la inteligencia artificial no decide quién se opera.
Aunque el sistema determine que un caso es "Ejecutable", aquello constituye una recomendación. La confirmación final debe ser realizada siempre por un profesional de la salud.
De hecho, la inteligencia artificial no analiza síntomas, no interpreta fichas clínicas ni evalúa la condición de salud de una persona. Su función se concentra en consultar un conjunto acotado de datos administrativos y logísticos y presentar esa información de manera comprensible.
"La inteligencia artificial nunca es el punto donde se decide", explica Navarro.
El prototipo contempla además situaciones que obligatoriamente deben pasar a revisión humana: cuando existe un cambio clínico reciente, cuando el tiempo disponible para coordinar la intervención es demasiado estrecho o cuando no está confirmado el traslado del paciente.
Una de las principales ventajas que plantea el sistema está en el tiempo. Según su desarrollador, verificaciones que actualmente pueden requerir varias llamadas telefónicas pueden ser resueltas por el programa en segundos.
Sin embargo, Navarro reconoce que todavía falta responder la pregunta más importante: cuánto podría disminuir realmente el tiempo necesario para recuperar un cupo de pabellón dentro del funcionamiento cotidiano de un hospital.
Eso solo podrá medirse mediante un piloto realizado con datos reales, supervisión clínica y dentro de un establecimiento de salud.
El Motor de Ejecutabilidad es actualmente un prototipo funcional que opera de principio a fin, pero todavía no ha sido instalado ni probado con pacientes reales.
Fue construido en 48 horas durante el Claude Impact Lab Longevidad 2026, realizado los días 5 y 6 de agosto en Santiago. En el encuentro participaron alrededor de 200 personas y finalmente fueron presentadas 43 iniciativas.
Navarro trabajó de manera individual y su propuesta obtuvo el reconocimiento Best AI Builder, mención especial otorgada a la arquitectura técnica más sólida.
Hasta ahora, el sistema ha sido probado con ocho pacientes completamente ficticios, creados específicamente para comprobar su comportamiento frente a distintas situaciones.
Uno cumple todos los requisitos necesarios, mientras los otros siete presentan diferentes obstáculos: un examen vencido, una prótesis incompatible, relevo clínico sin confirmar, imposibilidad de contactar al paciente, transporte pendiente, un cambio clínico reciente o tiempo insuficiente para coordinar la intervención.
El objetivo es comprobar que el sistema no aprueba automáticamente al primero de la lista y que puede identificar las condiciones que impiden ocupar un determinado cupo.
Utilizar información ficticia fue también una decisión relacionada con la protección de los datos personales.
El prototipo incorpora una barrera de privacidad que rechaza identificadores que no correspondan a información sintética antes de realizar una consulta. También mantiene un registro con fecha y hora de cada evaluación, permitiendo reconstruir posteriormente qué información observó el sistema y por qué llegó a determinada conclusión.
La iniciativa busca responder a un problema que adquiere otra dimensión cuando se observan las cifras.
De acuerdo con el Informe de Glosa N°06 del Ministerio de Salud citado por Navarro, al 31 de marzo de 2026 había 398.496 personas esperando una intervención quirúrgica no GES en el sistema público.
La mediana de espera llegaba a 259 días. A ello se suma el desafío de aprovechar mejor la infraestructura disponible. Un estudio de la Comisión Nacional de Productividad sobre utilización de quirófanos electivos estableció un uso promedio equivalente al 53% del horario institucional: 4,8 de las nueve horas disponibles diariamente.
La misma revisión identifica problemas asociados a la selección y preparación preoperatoria de los pacientes entre las causas relevantes de suspensión de cirugías.
Es justamente en esa coordinación donde pretende intervenir el sistema desarrollado por Navarro.
Porque recuperar un cupo no significa únicamente mejorar un indicador de eficiencia. Para una persona puede representar acortar meses de espera, disminuir el tiempo viviendo con dolor o recuperar antes actividades tan cotidianas como trabajar, desplazarse de manera independiente o simplemente salir de casa.
Hay otro aspecto del desarrollo que adquiere especial importancia desde regiones. ¿Qué ocurre cuando un paciente cumple las condiciones para acceder a una cirugía, pero no tiene cómo llegar al hospital? El sistema no lo descarta.
Cuando el traslado no está confirmado, el caso debe pasar obligatoriamente a revisión humana y queda identificado como una situación que requiere apoyo logístico.
Esa preocupación dio origen a una segunda etapa que denomina "capa social", que actualmente se encuentra diseñada, pero todavía no construida.
La propuesta parte de reconocer que detrás de un requisito incumplido pueden existir realidades muy diferentes.
Un examen puede estar vencido porque alguien olvidó realizarlo, pero también porque una persona no pudo pagarlo, vive en un sector rural sin transporte, se encuentra postrada o no tiene quién la acompañe.
La idea planteada por Navarro es que esos factores nunca disminuyan la prioridad del paciente ni provoquen automáticamente su exclusión. Por el contrario, deberían activar una ruta de apoyo que posteriormente sea evaluada por un trabajador social, psicólogo o integrante del equipo clínico.
En ese proceso, la atención primaria tendría un papel relevante debido al conocimiento que los equipos de los CESFAM mantienen de sus pacientes y de las condiciones de los territorios donde viven.
El siguiente desafío será pasar del prototipo a un entorno hospitalario y comprobar si aquello que funciona técnicamente puede generar beneficios en condiciones reales.
El camino requiere autorización formal de un establecimiento de salud, revisión ética, cumplimiento de las normas sobre protección de datos personales y derechos de los pacientes, conexión con los sistemas de información hospitalarios y posteriormente un piloto acotado, con supervisión clínica y mediciones desde el primer día.
Actualmente no existen convenios firmados ni compromisos formales con instituciones de salud.
Navarro asegura, sin embargo, que existe interés en explorar la posibilidad de probar el sistema en Cabrero y espera abrir las conversaciones por los canales formales correspondientes.
"Me gustaría que el primer lugar donde esto se pruebe sea mi propia comuna", afirma.
Será esa etapa la que permita determinar cuántos cupos podrían efectivamente recuperarse y cuánto tiempo podría ahorrar esta forma de coordinación; porque detrás de las listas de espera, los pabellones y los sistemas tecnológicos existe finalmente una realidad mucho más sencilla de comprender: cada hora que logra aprovecharse puede convertirse en la oportunidad de que una persona reciba antes la cirugía que necesita y pueda también recuperar antes parte de su vida cotidiana.
El sistema desarrollado por Matías Navarro busca actuar cuando queda disponible un cupo de pabellón y es necesario encontrar rápidamente a un paciente que pueda utilizarlo.
1. Selecciona posibles candidatos
Ordena a los pacientes según prioridad clínica previamente establecida, antigüedad en la lista y fecha de registro.
2. Verifica las condiciones
Revisa datos administrativos y logísticos: vigencia del examen preoperatorio, disponibilidad de insumos, confirmación del equipo clínico, pabellón, cama de recuperación, posibilidad de contacto y tiempo disponible.
3. Identifica qué falta
Cada caso queda clasificado como "Ejecutable", "Requiere revisión" o "Bloqueada". Si existe un impedimento, el sistema señala cuál es y qué debería resolverse.
4. Un profesional toma la decisión
La inteligencia artificial no diagnostica ni determina quién debe operarse. La confirmación final del cupo siempre queda en manos de un profesional de la salud.
Actualmente se trata de un prototipo funcional probado con pacientes ficticios. El siguiente paso será avanzar hacia un piloto supervisado en un establecimiento de salud para medir su desempeño en condiciones reales.
Matías Navarro recibió el reconocimiento Best AI Builder por el "Motor de Ejecutabilidad", prototipo desarrollado para agilizar la identificación de pacientes que podrían aprovechar cupos de pabellón disponibles. La propuesta fue distinguida por la solidez de su arquitectura técnica entre 43 iniciativas presentadas en el Claude Impact Lab Longevidad 2026.
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