Puerto Rico cuenta con mecanismos para monitorear sus recursos hospitalarios y avanzar en el intercambio de información clínica. La posible aplicación de inteligencia artificial al triage plantea oportunidades y desafíos que requieren evaluación clínica y datos locales.
La disponibilidad de camas, la coordinación entre hospitales y la atención oportuna de pacientes son factores que inciden en el funcionamiento de los servicios de emergencia. En Puerto Rico, el Departamento de Salud dispone de mecanismos para monitorear la capacidad hospitalaria, mientras que el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) plantea nuevas posibilidades para apoyar la toma de decisiones clínicas.
Sin embargo, la información pública consultada no permite confirmar que estas tecnologías se utilicen actualmente para clasificar pacientes en las salas de emergencia de la isla.
En un comunicado publicado el 10 de diciembre de 2025, el Departamento de Salud de Puerto Rico informó que la isla contaba con 66 hospitales y aproximadamente 9.288 camas. La agencia también reportó 135 salas de emergencia en Centros de Diagnóstico y Tratamiento (CDT) y centros de salud primaria 330, e indicó que monitorea diariamente la capacidad hospitalaria.
Estas cifras describen la infraestructura reportada por la agencia en ese momento, pero no determinan cuántas camas están disponibles actualmente ni cuál es el nivel de ocupación de las salas de emergencia.
El Plan Operacional de Emergencias 2025-2026 también documenta mecanismos de intercambio de información sobre la disponibilidad de camas y las condiciones hospitalarias para apoyar la coordinación durante emergencias. Este seguimiento constituye una herramienta operativa, pero no demuestra que se utilice inteligencia artificial para asignar prioridades clínicas.
En el triage, la inteligencia artificial podría estudiarse como apoyo para analizar información clínica, identificar señales de riesgo y facilitar la detección de pacientes que necesitan una evaluación prioritaria. Su utilidad real, no obstante, depende de la precisión de los sistemas, la calidad de los datos y su desempeño en escenarios clínicos concretos.
La clasificación de pacientes tampoco debe confundirse con la gestión de camas. Mientras el triage establece la prioridad de atención según la condición clínica, la gestión hospitalaria busca coordinar los recursos disponibles. Aunque ambas áreas pueden relacionarse, requieren herramientas y criterios de evaluación diferentes.
Por ello, disponer de datos hospitalarios no basta para concluir que la IA mejoraría la atención. Es necesario demostrar que su uso aporta beneficios medibles sin aumentar el riesgo de errores de clasificación ni retrasar la atención de pacientes graves.
Uno de los problemas asociados a la capacidad hospitalaria es el boarding: la permanencia en urgencias de pacientes que necesitan hospitalización mientras esperan una cama disponible.
En un artículo publicado en marzo de 2026 por la revista médica Galenus, Nannette M. Lugo Amador, especialista en medicina de emergencia vinculada a la Escuela de Medicina de la Universidad de Puerto Rico, abordó el hacinamiento en las salas de emergencia y señaló la falta de datos públicos sobre la frecuencia y duración del boarding en la isla.
Esta limitación dificulta dimensionar el fenómeno mediante indicadores públicos y establecer una línea de base para evaluar si una intervención tecnológica produce mejoras.
