La donación de sangre establece un pilar esencial para la sostenibilidad en los sistemas de salud, pues garantiza la disponibilidad de componentes sanguíneos fundamentales en procedimientos quirúrgicos, emergencias, tratamientos oncológicos, entre otros. No obstante, la selección de donantes sigue siendo un reto grandísimo, ya que se requiere un equilibrio entre seguridad transfusional y suficiencia en el suministro. Tradicionalmente, este proceso se ha basado en entrevistas estructuradas aplicadas por profesionales de la salud, pero estas pueden estar afectadas por factores subjetivos, como la experiencia del entrevistador, la carga laboral o la interpretación de los criterios normativos.

En este contexto, la (IA) surge como una herramienta innovadora que promete transformar la medicina transfusional. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, identificar esquemas invisibles al ojo humano y ofrecer decisiones estandarizadas convierte a la (IA) en un aliado estratégico en la selección y gestión de donantes. Asimismo, la selección de donantes constituye un proceso crítico en la seguridad transfusional, ya que la incorporación de la (IA) conseguiría ofrecer oportunidades para optimizar la evaluación de elegibilidad, mejorar la predicción del retorno del donante y optimizar inventarios.

La (IA) en la evaluación de elegibilidad  

Uno de los principales aportes de la (IA) es la estandarización en la aplicación de criterios de selección. Mientras un entrevistador puede interpretar de forma diferente ciertos antecedentes médicos o hábitos de vida, un sistema basado en (IA) puede procesar esta información de manera uniforme, reduciendo la variabilidad y el riesgo de error. (Singh et al. 2024) señalan que la integración de (IA) en los cuestionarios de selección puede ofrecer respuestas inmediatas y basadas en evidencia, a nivel superior. Esta orientación, no busca reemplazar al profesional de salud, sino reforzar su criterio clínico, liberándolo de tareas repetitivas, enfocándolo en el acompañamiento humanizado, reafirmando la empatía hacia el donante y permitiéndole de esta manera encaminar en la seguridad del proceso de donación.

Además el impacto operativo esperado, dentro de la cadena de suministro en los bancos de sangre y en los servicios hospitalarios, establece una asociación hacia la combinación de pronósticos por cada componente sanguíneo (Glóbulo Rojo, Plasma, Plaquetas y Crioprecipitados) con cronogramas quirúrgicos, necesidades hospitalarias, entre otros permitiendo así ajustar colectas, transferencias interhospitalarias y niveles de stock, lo que diversos estudios y revisiones asocian con reducciones de desabastecimientos y vencimientos, cumpliendo así con la demanda de gestión de productos sanguíneos. (Barzilai, 2025; Cardona et al., 2025).

El proceso de selección exige aplicar criterios extensos, cambiantes y específicos según normativas nacionales e internacionales. Estudios recientes han mostrado que los sistemas de (IA) permiten generalizar decisiones y reducir errores en la aplicación de cuestionarios de elegibilidad (Global Journal of Transfusion Medicine, 2024). A diferencia de la intervención humana, la (IA) no se ve afectada por factores emocionales o cognitivos, garantizando consistencia en la evaluación inicial.

Predicción del retorno, fidelización de donantes y gestión de la oferta. 

La fidelización de donantes es otro desafío crítico. A pesar de las campañas, muchos donantes no retornan, lo que afecta directamente la capacidad del inventario de componentes sanguíneos. Aquí, la (IA) ha demostrado un valor importante. Modelos de aprendizaje automático como XGBoost y SVM alcanzaron datos significativos y relevantes como herramienta de apoyo, en la predicción de retorno de donantes, lo que permite segmentar y dirigir estrategias de comunicación personalizadas (Shah et al., 2022). Con esta información, los bancos de sangre pueden diseñar recordatorios más efectivos, campañas adaptadas al perfil del donante y programas de reconocimiento que incentiven la recurrencia.

En la búsqueda de estrategias innovadoras para abordar la escasez de sangre, especialmente de grupos sanguíneos raros o poco frecuentes, los bancos de sangre están explorando diversas herramientas y técnicas. Entre ellas, los modelos de gamificación que han demostrado ser efectivos para aumentar el reclutamiento de posibles donantes al difundir la conciencia y animar a las personas a donar. Estos modelos, que enseñan a través del juego, presentan tres momentos esenciales: la narrativa (historia del juego), la mecánica (insignias, puntos, medallas) y la recompensa (física o virtual). (Rakesh, Sharma., et al. (2022).

La planificación del abastecimiento de sangre depende en gran medida de la capacidad de predecir el regreso de los donantes. Modelos basados en aprendizaje, han demostrado identificar con alta precisión los factores que pronostican la probabilidad de que un individuo regrese a donar, incluso en escenarios críticos como por ejemplo la pandemia de COVID-19 (British Blood Transfusion Society, 2024). Estos avances permiten diseñar estrategias más eficaces de fidelización y comunicación personalizada.

(Velásquez, A. 2024) Reporta como en el Banc de Sang i Teixits (BST) en Catalunya en el años 2020, implementó el programa BST-Analytics que logró optimizar la selección de donantes entre dos y cuatro veces, utilizando datos años anteriores procesados por un algoritmo. Esté identificó patrones de donación, analizó el comportamiento de los donantes y evaluó la efectividad de campañas pasadas. Así mismo logró determinar las zonas más productivas para la recolección, estrategias de recolección y descubrió las razones por las que los donantes interrumpieron sus donaciones durante años.

Reducción del desperdicio y optimización de recursos

La gestión institucional de los componentes sanguíneos enfrenta un problema constante: el desperdicio, específicamente en el componente de plaquetas, cuya vida útil es limitada. (Zhou et al. 2024) reportan que el uso de modelos predictivos basados en (IA) permitió reducir el desperdicio casi en un 14 % respecto a la estrategia convencional que se ha venido aplicando. Estos resultados demuestran cómo la (IA) no solo mejora la selección de donantes, sino que también impacta directamente en la eficiencia y sostenibilidad de los Servicios de Gestión Pretransfusional.

En bancos de sangre, la (IA) contribuye a predecir la demanda y a optimizar el uso de los recursos. Mediante algoritmos de reconocimiento con patrones es posible priorizar unidades, identificar productos no conformes y reducir pérdidas asociadas al vencimiento de componentes sanguíneos (Global Journal of Transfusion Medicine, 2024).

Reclutamiento inteligente de donantes

Las plataformas digitales y las redes sociales representan un nuevo escenario para la interacción con donantes potenciales. Un ejemplo relevante es la herramienta implementada por Facebook, que, mediante algoritmos de emparejamiento entre donantes y oportunidades locales de donación, logró incrementar hasta en 10 % la probabilidad de agendamiento de citas para donar (Goldstein et al., 2021). Este tipo de innovaciones muestra que la (IA) puede difundirse la fase de selección y convertirse también en un motor de incorporación proactivo.

Entidades como La Cruz Roja Americana (Rakesh, Sharma., et al. (2022), al incorporar los modelos de gamificación, han logrado enseñar sobre la compatibilidad a través del juego, lo que resultó en un mayor reclutamiento de posibles donantes de sangre; otras aplicaciones como ‘Blood Hero’ combina la gamificación y las redes sociales para atraer la atención de los usuarios, ya que permite a los posibles donantes conectarse e inspirar a sus contactos a través de las redes sociales.

Una visión de futuro con retos éticos

Sí, bien el impacto positivo de la (IA) es indiscutible, existen desafíos que no deben ser ignorados: Privacidad, seguridad de datos, sesgo algorítmico y aceptación por parte del personal de salud. El reto es encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y el respeto por los principios éticos y regulatorios que rigen la seguridad transfusional.

Consideraciones de implementación

Pese a sus beneficios, la (IA) en la selección de donantes planea retos relevantes. La ambigüedad de modelos complejos como las redes neuronales profundas limita su interpretabilidad clínica, lo que genera preocupación sobre la confianza en decisiones automatizadas (Yu, 2024). Además, si los datos de entrenamiento son poco representativos, existe riesgo de sesgos que afecten la ecuanimidad en la selección de donantes (Tjoa & Guan, 2019). Finalmente, se requieren intervenciones regulatorias claras que garanticen la protección de la privacidad y la supervisión ética del proceso (Yu, 2024).

La inteligencia artificial (IA) se perfila como una aliada estratégica en la selección y gestión de donantes de sangre. Sus aportes en la estandarización de criterios, predicción de retorno, reducción de desperdicio y reclutamiento digital representan avances concretos hacia un sistema transfusional más seguro, eficiente y sostenible. No obstante, el éxito de su implementación dependerá de un enfoque responsable que combine la precisión de los algoritmos con la sensibilidad humana y los alcances normativos que se establezcan para control y seguimiento de esta. La donación de sangre, más allá de un proceso técnico, es un acto altruista que involucra confianza, solidaridad y compromiso social. Pues la (IA) ya está demostrando un impacto substancial en múltiples etapas de la donación de sangre: desde predecir el comportamiento del donante, optimizar campañas y logística, hasta constituir la demanda futura y reducir el desperdicio.

Es por ello por lo que, la incorporación de la (IA) en la selección de donantes tiene el potencial de fortalecer la seguridad transfusional, mediante evaluaciones más objetivas, predicción de comportamientos, optimización logística y mejores resultados clínicos. Siendo así, su implementación debe acompañarse de estrategias que aseguren transparencia, equidad, regulación normativa y seguimiento del personal de la salud. La integración responsable de estas tecnologías puede representar un avance decisivo para la medicina y seguridad transfusional y la gestión eficiente de los componentes sanguíneos.

Referencias

-British Blood Transfusion Society. (2024). The use of predictive modelling to determine the likelihood of donor return during the COVID-19 pandemic. Transfusion Medicine.

-Barzilai, M. (2025). AI applications in transfusion medicine. Acta Haematologica, 153(1), 1–14.

-Cardona, D. C. V., Poveda, C. D., & Botero, J. C. (2025). Artificial intelligence techniques in blood banks. Acta Haematologica Polonica, 56(2), 1–10.

-Da Silva, G., et al. (2021). Use of Artificial Intelligence in blood donation: A systematic review. Hematology, Transfusion and Cell Therapy, 43(5).

-Global Journal of Transfusion Medicine. (2024). Artificial intelligence in transfusion medicine – subspecialties. Lippincott Williams & Wilkins.

-Goldstein, D., et al. (2021). Matching blood donors with opportunities: evidence from a large-scale field experiment.

-Rakesh, Sharma., et al. (2022). Smart approaches for encouraging the blood donation. Asian Journal, Sep 28;18(2):303–315

-Singh, H., et al. (2024). Integrating Artificial Intelligence into the Donor Selection Process: Opportunities and Challenges. Global Journal of Transfusion Medicine, 9(1), 1–5.

-Shah, S., et al. (2022). Prediction of blood donor return using machine learning methods. PLoS ONE, 17(11).

-Tjoa, E., & Guan, C. (2019). A survey on explainable artificial intelligence (XAI): Towards medical XAI. arXiv.

-Velásquez, A. (2024). Inteligencia Artificial impulsa la donación de sangre y desarrolla innovaciones médicas clave.  Expo med Hospitalar Mexico Media.

-Yu, S. (2024). The ethics of using artificial intelligence in medical research. Kosin Medical Journal.

-Zhou, Y., et al. (2024). Reducing platelet wastage using machine learning–based predictive models.

 

“En un mundo donde cada donación de sangre puede significar una vida salvada, la inteligencia artificial emerge como una aliada inesperada capaz de anticipar, optimizar y transformar la manera en que cuidamos nuestro recurso más vital”