Enfermero robó fentanilo durante meses en hospital de EEUU; un software con IA no detectó las señales de alerta

ESTADOS UNIDOS.- Un caso de robo de fentanilo dentro de un hospital de Tennessee abrió una nueva discusión sobre los límites de la inteligencia artificial en los sistemas de salud. De acuerdo con una orden de consentimiento de la Junta de Enfermería de Tennessee, un enfermero anestesista del hospital Erlanger Baroness, en Chattanooga, admitió haber sustraído y consumido durante meses fentanilo sobrante de procedimientos quirúrgicos.

La información fue documentada por KFF Health News y retomada por CBS News, con base en registros disciplinarios del estado de Tennessee. El caso llamó la atención porque el hospital utilizaba Sentri7, un software de monitoreo de medicamentos con inteligencia artificial diseñado para detectar posibles desvíos de fármacos con mayor rapidez que una revisión humana.

Según la orden de la Junta de Enfermería, el sistema no activó alertas durante meses, pese a que después una auditoría interna encontró faltantes de medicamentos e inconsistencias que “deberían haber sido detectadas” por el sistema automatizado.

El hospital declinó responder preguntas sobre el uso de Sentri7, mientras que Wolters Kluwer, empresa responsable del software, dijo que mantiene confianza en su tecnología.

¿Qué ocurrió en el hospital Erlanger Baroness?

El caso comenzó a hacerse visible cuando personal de anestesia observó que el enfermero John Stevenson arrastraba las palabras y tenía dificultades para mantenerse despierto mientras estaba de servicio en el centro quirúrgico.

Según la orden estatal, compañeros de trabajo reportaron que Stevenson parecía estar bajo los efectos de alguna sustancia. Después, el enfermero dio positivo en una prueba de drogas y fue despedido.

Más tarde, durante la investigación, admitió que desde marzo de 2025 había comenzado a desviar “fentanilo no utilizado que de otro modo se habría desperdiciado después de procedimientos quirúrgicos”.

Al inicio, dijo que lo consumía una o dos veces por semana, pero en junio el uso aumentó a diario, de acuerdo con la orden.

El caso no derivó en cargos penales relacionados con Erlanger, según el reporte. La Junta de Enfermería suspendió su licencia mientras asistía a un programa de rehabilitación por consumo de drogas.

¿Qué es el desvío de medicamentos y por qué preocupa a los hospitales?

El desvío de medicamentos ocurre cuando fármacos destinados a pacientes son retirados, manipulados o consumidos de forma ilegal dentro de un centro de salud.

Puede involucrar pastillas, ampolletas, viales o sobrantes de medicamentos que debían ser administrados, registrados o desechados bajo protocolos estrictos.

El problema no solo afecta al personal que incurre en la conducta. También puede poner en riesgo a pacientes si no reciben la dosis indicada, si reciben medicamentos contaminados o si el hospital no detecta fallas en la cadena de control.

En hospitales, el riesgo es mayor cuando se trata de sustancias controladas como opioides, analgésicos potentes y medicamentos utilizados en cirugía, urgencias o terapia intensiva.

¿Por qué el fentanilo es uno de los medicamentos más vigilados?

El fentanilo es un analgésico opioide de alta potencia. En contextos médicos se usa bajo supervisión para tratar dolor intenso o durante procedimientos quirúrgicos.

Precisamente por su potencia y por su riesgo de uso indebido, los hospitales deben llevar controles estrictos sobre cada dosis dispensada, administrada o desechada.

En este caso, el fentanilo que Stevenson admitió haber usado provenía de remanentes quirúrgicos que debían registrarse y desperdiciarse conforme a los protocolos del hospital.

Para expertos citados por KFF Health News, el robo de medicamentos sobrantes es uno de los métodos de desvío más conocidos dentro de hospitales. Por eso, el aparente fallo del sistema automatizado generó preguntas sobre cómo fue posible que las señales no se detectaran antes.

¿Qué papel tenía Sentri7 en el hospital?

Erlanger Baroness utilizaba Sentri7, un software de monitoreo de medicamentos con inteligencia artificial desarrollado por Wolters Kluwer.

La empresa promueve este sistema como una herramienta para identificar riesgos de desvío de medicamentos mediante análisis de datos, patrones de comportamiento y señales de alerta en distintas áreas del hospital.

En teoría, este tipo de plataformas compara información de gabinetes electrónicos, historiales médicos, registros de dispensación, documentación de desperdicios y otros datos relacionados con el manejo de fármacos.

El objetivo es detectar comportamientos inusuales que puedan indicar faltantes, registros incompletos o patrones distintos a los de otros profesionales con funciones similares.

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¿Qué habría fallado, según la orden estatal?

La orden de la Junta de Enfermería señala que, después de descubrir el caso, Erlanger auditó el historial de dispensación de Stevenson durante cuatro meses.

En esa revisión se encontraron aproximadamente cinco casos en los que Sentri7 no detectó faltantes de medicamentos. También se documentaron “inconsistencias adicionales” entre la dispensación de medicamentos y la documentación de desperdicios que, según la orden, debieron haber sido marcadas por el sistema automatizado.

Ese punto es el centro del caso. La tecnología estaba instalada para ayudar a detectar desvíos, pero la primera alerta real vino de personas: compañeros que observaron el estado físico del enfermero mientras trabajaba.

¿Fue una falla del software o un error de uso?

Esa pregunta sigue sin respuesta pública definitiva.

La orden estatal menciona que Sentri7 estaba en una “fase inicial de aprendizaje” en Erlanger, aunque no ofrece más detalles sobre qué significaba eso.

Una ejecutiva de Wolters Kluwer dijo a KFF Health News que, en términos generales, Sentri7 no tiene una “fase de aprendizaje” como tal, porque se entrena con varios meses de datos históricos al implementarse en un hospital nuevo.

Expertos consultados por el medio plantearon distintas posibilidades. Algunos consideraron que pudo tratarse de un problema de configuración, uso o interpretación de alertas. Otros señalaron que los quirófanos pueden ser áreas más difíciles de vigilar para la inteligencia artificial porque los medicamentos se dispensan y documentan de forma distinta a otras unidades.

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Lo claro es que no existe una explicación pública completa sobre por qué las alertas no se activaron o no se atendieron a tiempo.

¿Por qué los quirófanos pueden ser más difíciles de monitorear?

En áreas como urgencias o cuidados intensivos, el uso de medicamentos puede seguir patrones más fáciles de comparar entre turnos, pacientes y profesionales.

En quirófanos, la dinámica puede ser distinta. Los medicamentos se preparan antes o durante procedimientos, se ajustan según la cirugía, pueden quedar remanentes y deben registrarse como administrados o desperdiciados.

Ese proceso abre más puntos donde pueden aparecer errores de documentación, omisiones o prácticas difíciles de analizar solo con datos automatizados.

Jacob Smith, farmacéutico responsable de seguridad de medicamentos en Johns Hopkins Medicine, explicó que este tipo de software puede ayudar, pero no sustituye la vigilancia humana.

“El software es solo una parte, pero si dependes de él para obtener todas las señales, te perderás información. Simplemente no es 100% fiable”, dijo.

¿Qué dijo Wolters Kluwer sobre Sentri7?

Wolters Kluwer declinó responder preguntas específicas sobre lo ocurrido en Erlanger, pero afirmó que sigue confiando en su software.

La empresa describe Sentri7 Drug Diversion como una plataforma con análisis impulsado por inteligencia artificial para detectar patrones de comportamiento relacionados con posible desvío de medicamentos.

También señala que el sistema monitorea riesgos en áreas como farmacia, enfermería, anestesia, compras y distribución inversa.

Sin embargo, el caso Erlanger muestra una dificultad frecuente en el uso de IA en hospitales: la tecnología puede operar dentro de sistemas cerrados, con poca transparencia pública sobre sus fallos, configuración o desempeño real.

¿Por qué preocupa la falta de transparencia?

Los hospitales están obligados a reportar medicamentos perdidos o robados ante la Administración para el Control de Drogas de Estados Unidos, conocida como DEA. También pueden notificar a agencias estatales de salud.

Pero esos reportes no necesariamente deben explicar si hubo software de inteligencia artificial involucrado, si falló, si generó alertas o si fue mal configurado.

Eso significa que no existe un registro público completo sobre cuántos hospitales usan estas herramientas, cómo funcionan en la práctica y cuántas veces fallan.

David Rastall, neurólogo de Johns Hopkins Medicine e investigador de inteligencia artificial, dijo que cuando una IA comete un error en salud, lo ideal sería que esa información se hiciera pública para que otros hospitales aprendan de la falla.

“Lo ideal para los pacientes, los cuidadores y los sistemas hospitalarios sería que cuando se descubre que una IA está cometiendo algún tipo de error, eso se vuelva muy transparente y público”, señaló.

¿Qué tan extendido está el desvío de medicamentos?

El desvío de medicamentos es considerado un problema amplio en los hospitales de Estados Unidos.

La organización Healthcare Diversion Network estima que hasta 15% de los trabajadores sanitarios desvía medicamentos al menos una vez. Además, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades han vinculado el desvío de medicamentos con brotes de infecciones, principalmente hepatitis C, cuando medicamentos o equipos fueron manipulados de forma insegura.

Por eso, los hospitales invierten en sistemas de control, gabinetes electrónicos, auditorías internas y software especializado.

El reto es que ningún sistema funciona solo. La tecnología puede detectar patrones, pero requiere personal capacitado, revisión constante y protocolos claros para responder ante señales de alerta.

¿Qué mostró el estudio sobre inteligencia artificial y desvío de medicamentos?

Un estudio revisado por pares y financiado por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos analizó el uso de aprendizaje automático para detectar desvío de medicamentos en hospitales.

Según ese estudio, el software fue capaz de identificar casos conocidos de desvío más rápido que métodos tradicionales, con diferencias que iban de una semana a más de un año.

Sin embargo, el caso Erlanger plantea una advertencia: que una herramienta funcione bien en un estudio o en ciertos entornos no garantiza que detecte todos los casos en la práctica diaria.

La implementación, la calidad de los datos, el tipo de unidad hospitalaria, la configuración del sistema y la respuesta humana siguen siendo factores decisivos.

¿Qué deben aprender los hospitales de este caso?

El caso Erlanger deja varias lecciones para hospitales que usan inteligencia artificial en seguridad de medicamentos.

La primera es que la IA debe ser vista como una herramienta de apoyo, no como reemplazo de auditorías humanas.

La segunda es que los quirófanos y áreas de anestesia requieren controles específicos, porque el manejo de medicamentos puede ser distinto al de otras áreas.

La tercera es que las alertas, los falsos negativos y las fallas de configuración deben investigarse y documentarse con transparencia.

La cuarta es que los hospitales necesitan personal entrenado para interpretar los datos del software y actuar antes de que un caso avance durante meses.

¿Qué falta por aclarar?

Aunque la orden estatal documenta el caso y menciona inconsistencias no detectadas por Sentri7, todavía quedan preguntas abiertas.

No se sabe públicamente:

• Cómo estaba configurado el sistema en Erlanger.
• Si Sentri7 generó alertas que no fueron atendidas.
• Si hubo un problema técnico, de datos o de uso.
• Qué cambios aplicó el hospital después del caso.
• Si se revisaron otros periodos o empleados.
• Si Wolters Kluwer hizo una auditoría técnica interna.
• Si autoridades estatales evaluaron el desempeño del software.

Erlanger declinó comentar sobre el uso de Sentri7 y sobre los medicamentos desviados.

La IA puede ayudar, pero no reemplaza la vigilancia humana

El caso del hospital Erlanger muestra una tensión creciente en la medicina moderna: los hospitales adoptan inteligencia artificial para reducir riesgos, pero esas herramientas también pueden fallar o no detectar señales que una persona sí observa.

En este caso, la primera alerta no vino de un algoritmo, sino de compañeros de trabajo que notaron que un enfermero estaba en condiciones irregulares durante su turno.

La lección no es rechazar la tecnología, sino entender sus límites. En áreas sensibles como medicamentos controlados, la seguridad depende de combinar software, revisión humana, protocolos, cultura de denuncia y transparencia cuando algo sale mal.

La inteligencia artificial puede encontrar patrones que una persona tardaría meses en revisar. Pero si se usa sin supervisión suficiente, también puede generar una falsa sensación de seguridad. En un hospital, esa diferencia puede afectar a trabajadores, pacientes y a todo el sistema de atención.