El sistema, denominado EcoRxAgent, fue probado en más de tres mil pacientes de urgencias en China y logró reducir el costo promedio de los medicamentos entre un 14 y un 40 por ciento.
El precio de los medicamentos representa uno de los principales desafíos del sistema de salud a nivel global. Para una misma condición clínica, con frecuencia existen múltiples opciones farmacológicas con mecanismos de acción similares y eficacia comparable, pero con diferencias de precio considerables. Los médicos, especialmente en entornos de alta demanda como las salas de urgencias, suelen prescribir con base en su experiencia y en información limitada sobre el costo real de las alternativas disponibles, lo que puede derivar en gastos innecesarios para los pacientes sin que ello se traduzca en una mejora terapéutica.
Frente a ese problema, un equipo de investigadores de la Universidad Sun Yat-sen, en Guangzhou, China, desarrolló EcoRxAgent, un agente de inteligencia artificial (IA) diseñado para generar prescripciones médicas sustitutivas desde el punto de vista económico, manteniendo la equivalencia terapéutica y los estándares de seguridad clínica. Un estudio fue publicado en npj Digital Medicine.
Según los autores, el sistema opera a través de cuatro módulos secuenciales: uno de recuperación de medicamentos candidatos, uno de generación de prescripciones alternativas, uno de verificación de seguridad y uno de análisis de costo-efectividad. A partir de la prescripción original del médico y la información clínica del paciente, el agente consulta la base de datos de la farmacia hospitalaria, genera conjuntos de alternativas, las evalúa frente a guías clínicas y calcula el costo total de cada opción, presentando al médico aquellas que resultan más económicas sin sacrificar la calidad del tratamiento.
El sistema fue evaluado en dos cohortes independientes. La primera, conformada por 1,698 pacientes atendidos en el área de urgencias del Hospital Memorial Sun Yat-sen de Guangzhou entre enero de 2022 y marzo de 2023, arrojó que EcoRxAgent identificó prescripciones sustitutivas económicamente viables para 799 pacientes, equivalente al 47% del total. En el 95.87% de esos casos, la mejor prescripción generada por el sistema obtuvo una calificación clínica igual o superior a la del médico, según la evaluación doble ciego realizada por seis médicos senior con una escala de cinco puntos. La reducción de costos promedio en esta cohorte fue de 14.40%, con categorías como enfermedades ORL y condiciones respiratorias superando el 20%. En la segunda cohorte, conformada por 760 pacientes del Centro Médico Shenshan de la misma universidad y recopilada en noviembre de 2025, la reducción de costos promedio alcanzó el 40.14%, con un ahorro absoluto de 17.37 yuanes por receta, y el 90.53% de las prescripciones generadas fue evaluado como clínicamente no inferior a las originales.
El análisis por categorías de medicamentos revela que los fármacos de uso tópico presentaron el mayor potencial de sustitución, con una reducción de costos promedio de 36.18%, mientras que los antibióticos mostraron el margen más conservador, de 8.64%, un resultado que los investigadores atribuyen a las restricciones más estrictas que imponen las guías clínicas para ese grupo farmacológico. En cuanto al número de medicamentos sustituidos por receta, en el 69% de los casos el sistema reemplazó únicamente un fármaco, lo que refleja una estrategia de intervención selectiva y acotada.
Los autores señalan que el sistema debe operar como una herramienta de apoyo a la decisión clínica y no como un sustituto del juicio médico. Entre las limitaciones identificadas, destacan que en el 11.39% de los pacientes el conjunto de alternativas generadas incluía al menos una opción clínicamente inferior, lo que introduce el riesgo de que el médico, influido por el ahorro económico, seleccione un tratamiento de menor calidad. Asimismo, la validación de seguridad fue de carácter retrospectivo y no incorporó bases de datos formales de interacciones farmacológicas, por lo que los autores advierten que riesgos infrecuentes pero graves podrían no haber sido detectados. El estudio tampoco evaluó resultados clínicos posteriores en los pacientes, como tasas de reingreso o resolución de síntomas.
El código fuente del sistema está disponible en GitHub y el estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Memorial Sun Yat-sen.
