Caja Costarricense de Seguro Social incorpora inteligencia artificial para depuración de listas de espera

El nuevo sistema permitirá identificar con mayor rapidez a los pacientes que ya no requieren atención, agilizando la actualización de registros y optimizando la gestión de recursos humanos en los centros médicos del país

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La nueva plataforma permite reducir de semanas a horas la identificación de pacientes candidatos para depuración en las listas de espera de la CCSS.  (Foto cortesía CCSS)
La nueva plataforma permite reducir de semanas a horas la identificación de pacientes candidatos para depuración en las listas de espera de la CCSS. (Foto cortesía CCSS)

La Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) ha desplegado una herramienta de inteligencia artificial para optimizar la actualización y depuración de listas de espera de consulta externa, procedimientos y cirugías, lo que permitirá dedicar recursos a quienes mantienen vigente su necesidad de atención y liberar capacidad operativa en los centros sanitarios. La plataforma, que garantiza la validación humana en cada registro y ajusta procesos bajo la Ley de Protección de la Persona frente al Tratamiento de sus Datos Personales (Ley N.° 8968), representa un cambio sustantivo en la gestión de pacientes al reducir de semanas a horas la identificación de casos candidatos a depuración.

Entre 2023 y el primer trimestre de 2026, la CCSS resolvió 367,403 pacientes provenientes de la lista de espera quirúrgica y depuró 136,774 casos que ya no requerían resolución quirúrgica, de acuerdo con datos aportados por la Gerencia Médica y consignados en el Reporte LEQ de marzo de 2026. En el mismo periodo, la razón entre pacientes operados y casos depurados ascendió de 2,21 en 2023 a 4,50 en el primer trimestre de 2026. Este incremento implica que actualmente se opera a más personas por cada registro retirado, mientras que la tasa de depuración descendió de 31,2 % a 18,2 %, lo que evidencia una mayor precisión de las listas y una disminución de registros desactualizados.

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El nuevo sistema automatiza la identificación y clasificación de casos no resolutivos mediante un bot que cruza datos del Expediente Digital Único en Salud (edus), el Registro Civil, redes institucionales y registros de prestadores externos. Esta herramienta recopila y analiza grandes volúmenes de información institucional para detectar pacientes cuya atención ya no corresponde dentro de la lista de espera, lo que facilita el trabajo de los equipos y acelera la actualización de registros.

Entre 2023 y 2026, la CCSS resolvió 367.403 pacientes en lista de espera quirúrgica y depuró 136.774 casos ya resueltos. Fuente: CCSS
Entre 2023 y 2026, la CCSS resolvió 367.403 pacientes en lista de espera quirúrgica y depuró 136.774 casos ya resueltos. Fuente: CCSS

De acuerdo con el doctor Alexander Sánchez Cabo, gerente médico de la institución, el sistema permite actualizar y corregir registros en los casos detectados, garantizando que solo permanezcan en la lista quienes verdaderamente lo requieren. El proceso incluye una revisión humana antes de que cualquier persona sea removida, de modo que quienes no deseen continuar en espera, hayan sido atendidos en otro centro, no requieran el procedimiento, tengan contraindicación médica o hayan fallecido sean retirados mediante una acción supervisada.

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El doctor Enué Arrieta Espinoza, coordinador de la Unidad Técnica de Listas de Espera (UTLE) de la CCSS, precisó que el bot fue entrenado con patrones históricos de depuración institucional y aplica 15 categorías oficiales de resolución. Entre ellas destacan las siguientes: “No desea operarse”, “Ya no necesita el procedimiento”, “Operado en otro centro”, “No se localiza”, “Contraindicación médica” y “Fallecido”. En el periodo 2023-2025, las cinco principales categorías concentraron el 70 % de las depuraciones efectuadas. “Gracias a la automatización se podrá reducir de semanas a horas el tiempo requerido para identificar casos candidatos a depuración”, afirmó Arrieta Espinoza.

Como parte de la estrategia, el sistema refuerza las acciones de localización de pacientes mediante múltiples canales: llamadas telefónicas, mensajes SMS y notificaciones a través del edus. El propio coordinador de la UTLE subrayó que todas las depuraciones quedan documentadas en el sistema, incluyendo fecha, fuente de información y justificación técnica. Además, ninguna persona será eliminada de la lista sin validación previa de los equipos de salud, lo que brinda mayor transparencia y trazabilidad a los procesos.

Actualmente, la actualización de listas de espera en la Caja Costarricense de Seguro Social implica gestión manual y contacto individual con miles de pacientes, lo que demanda un volumen considerable de tiempo y recurso humano. La integración de inteligencia artificial permitirá liberar capacidad para responder con mayor rapidez a quienes realmente requieren atención en consulta externa, procedimientos y cirugías, según destacó la institución.

Las nuevas estrategias de localización combinan llamadas, SMS y notificaciones edus, documentando cada depuración con fecha y justificación en el sistema. (Imagen ilustrativa) (AP Foto/Jenny Kane, Archivo)
Las nuevas estrategias de localización combinan llamadas, SMS y notificaciones edus, documentando cada depuración con fecha y justificación en el sistema. (Imagen ilustrativa) (AP Foto/Jenny Kane, Archivo)

La CCSS se propone resolver más de 100,000 casos en seis meses mediante inversión extraordinaria

En el marco del Plan Estratégico Institucional 2026–2030, la CCSS se ha fijado el objetivo de resolver 100,125 pacientes entre mayo y octubre de 2026, una meta que prevé cumplir a través de una inversión institucional de ₡7,122 millones en jornadas de producción extraordinaria.

La implementación de la herramienta fortalece la veracidad, consistencia y actualidad de la información sanitaria. Su funcionamiento se sostiene bajo mecanismos de control y auditoría institucional, con una estricta sujeción a la protección de los datos de las personas usuarias.

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