
La Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) pondrá en marcha en junio un asistente virtual con el que promete contactar hasta 2.000 pacientes al día, depurar las listas de espera, acelerar citas, procedimientos y cirugías.
El sistema comenzará a implementarse después del 1.° de junio como parte del plan 2026 de abordaje en las listas de espera, anunció la CCSS.
El plan piloto de este asistente contempla localizar a unos 100.000 asegurados mediante llamadas, WhatsApp, mensajes de texto y correos electrónicos.
Esto se da en un contexto donde en cuestión de un año, 14.500 pacientes que requieren una cirugía se sumaron a las listas de espera. Ante este panorama, la presidenta ejecutiva de la CCSS, Mónica Taylor Hernández, sostuvo que es imposible reducir las listas de espera, por lo que ella prefiere hablar de manejar las listas y no de reducirlas.
Ese plan incluye jornadas extraordinarias y herramientas tecnológicas como este asistente virtual.
¿Cómo funcionará el asistente virtual cada día?
Enué Arrieta, coordinador de la Unidad Técnica de Listas de Espera (UTLE) de la CCSS, detalló que el objetivo de este desarrollo apoyado en la inteligencia artificial (IA) es hacer el trabajo que humanamente tomaría años.
El bot es un programa informático diseñado para ejecutar tareas automáticas de forma rápida y ordenada. Esta herramienta automatizará la identificación y clasificación de casos no resolutivos dentro de la lista de espera quirúrgica.
Para eso, cruzará altos volúmenes información apoyados en la IA provenientes del Expediente Digital Único en Salud (EDUS), el Registro Civil, las redes de servicios institucionales y registros de prestadores externos.
Dado que fue entrenado con patrones históricos de depuración utilizados por la CCSS y contempla 15 categorías oficiales de resolución, podrá detectar registros que requieren revisión, por ejemplo, casos de personas que ya no desean operarse, que fueron atendidas en otros centros médicos, que ya no requieren el procedimiento, que presentan contraindicación médica o que han fallecido.
“Gracias a la automatización se podrá reducir de semanas a horas el tiempo requerido para identificar casos candidatos a depuración”, dijo Arrieta.
Así, con la meta de gestionar entre 45.000 y 50.000 registros al mes, el asistente intentará contactar entre 1.500 y 2.000 pacientes diarios en procesos 24/7. Además, cada paciente recibirá varias llamadas en días diferentes.
Si la persona no contesta la llamada, el sistema intentará contactarle a través de mensajes de WhatsApp, SMS o correos electrónicos, y buscará franjas horarias alternativas, como un segundo o tercer turno en la noche, para quienes laboran de día.
“El abanico de posibilidades de localizar al paciente es bastante grande”, agregó el doctor.
Lo que escuchará el paciente en la llamada es como una contestadora telefónica que le pedirá sus datos básicos para confirmar que sigue o no en las listas de espera.
Luego, el bot avisará al funcionario cuáles y cuántos usuarios se pudieron contactar y quienes no. Así, poco a poco las listas de espera se irán depurando y, a corto plazo, los pacientes podrían tener un adelanto en sus citas programadas.
Sin embargo, para que esto funcione se requiere que los asegurados mantengan sus datos actualizados, ya sea en el EDUS o a través de la clínica donde está adscrito.
Si un asegurado cambió de número o se mudó de cantón y no lo reportó en la aplicación del Expediente Digital Único en Salud (EDUS) o en su Ebáis, el asistente virtual lo registrará como inlocalizable.
¿Qué pasará con los pacientes con dispacidad o que viven en zonas alejadas sin Internet?
En el caso de los pacientes que tienen alguna discapacidad visual o auditiva, o aquellos que vivan en zonas alejadas y no tengan acceso a Internet, la institución aplicará excepcionalidades y un abordaje adaptado.
En estos casos especiales, el sistema se apoyará en la información y las características del paciente que ya están registradas en el Expediente Digital Único en Salud (EDUS) y en el sistema SIAC.
Al tener identificada previamente la condición o el lugar de residencia de cada asegurado, las autoridades médicas afirman tener esta situación “piloteada” o prevista, con el fin de llegar hasta el usuario de la forma adecuada según sus necesidades.
Adicionalmente, debido a que el bot cuenta con un enfoque multicanal, no dependerá exclusivamente de una conexión a Internet. Para las poblaciones en zonas alejadas que no poseen plataformas digitales modernas, se valora el uso de alternativas de comunicación más tradicionales y accesibles, como el envío de mensajes de texto ordinarios (SMS)
Las autoridades de la CCSS garantizan que el asistente virtual nunca pedirá números de cuenta bancaria, tarjetas ni datos sensibles; se limitará a corroborar el nombre, número de cédula, teléfono, correo y su estatus de espera.
Los tres tipos de listas de espera
Para entender el impacto de esta tecnología, Arrieta menciona que es fundamental comprender cómo se divide la demanda en la institución.
Un detalle a tomar en cuenta es que un mismo paciente puede estar en las tres listas al mismo tiempo. Por ejemplo, un asegurado puede estar esperando una cirugía, pero el clínico nota que primero requiere una resonancia magnética (procedimiento), por lo que ingresa a dos listas a la vez.
¿Cómo ayuda a reducir las listas de espera?
El propósito principal del asistente de IA es “depurar” estas tres listas. Arrieta aclara que la depuración no es simplemente “sacar a alguien de la lista” de forma arbitraria, sino que se toman en cuenta distintos aspectos conforme al estado real del paciente
Un usuario se saca de las listas si cumple alguna de estas condiciones:
- Resolución: Ya recibió su cita, procedimiento o cirugía.
- Imposibilidad de localización: No actualizó sus datos y es imposible contactarlo.
- Cese de la necesidad: El médico valora al paciente y determina que ya no amerita el procedimiento.
- Contraindicación médica: El riesgo de hacer el procedimiento (por ejemplo, aplicar anestesia general) supera los beneficios y pone en riesgo la vida del paciente.
- Desistimiento: El paciente ya no desea operarse o se realizó el procedimiento por medios privados y nunca avisó a la CCSS.
Al depurar a los pacientes que ya no necesitan la atención o no aparecen, la lista de espera se acorta, lo que acelera el espacio y la agenda para los pacientes que sí requieren atención.

Radiografía de las listas de espera
Para comprender la magnitud de la situación y por qué se requiere la IA, Arrieta aclara que es importante analizar el comportamiento dinámico de las listas de espera.
Según precisó, la CCSS atiende a millones de usuarios al año y, aunque resuelve una gran cantidad de casos, constantemente ingresan nuevos pacientes, por lo que la diferencia entre entrada y salida sigue siendo pequeña y mantiene elevadas las listas.
Arrieta, desde su formación en epidemiología y bioestadística, explicó que reducir incluso unos pocos días en el plazo promedio requiere atender masivamente a los pacientes con mayor antigüedad en espera, como casos arrastrados desde 2019, ya que estos influyen directamente en el promedio general.
Finalmente, destacó que el uso de IA para localizar pacientes sería “mucho más barato” que destinar funcionarios exclusivamente a esa tarea. Como ejemplo, señaló que una localización automatizada podría costar cerca de $1 por paciente. No obstante, no reemplazá a los humanos.
“El bot nunca va a cambiar a la persona, porque obviamente cuando nos retroalimenta el bot, hay que sentarse a analizar los datos”, recalcó.
Esta tecnología, aseguró, ha sido implementada en países como Colombia y Perú. En el caso de Estados Unidos, se utiliza Prosper AI, una tecnología desarrollada por un español y que automatiza la gestión de citas médicas, resolviendo entre el 60% y el 75% de las llamadas sin intervención humana, gestionando citas, seguros o listas de espera, según afirmó el medio El Economista.
Incluso, en el 2025, en la clínica Clorito Picado también se hizo un pilotaje sobre el cáncer de de mama y patología cervical, principalmente para la localización de pacientes.
