La IA (Inteligencia Artificial) está transformando rápidamente la medicina y la atención sanitaria en todo el mundo. Con un estimado de 4.5 mil millones de personas sin acceso a servicios esenciales de salud y una escasez proyectada de 11 millones de trabajadores sanitarios para 2030, la IA ofrece herramientas para mejorar la eficiencia, ampliar el alcance y cerrar brechas en la atención.
Según el Foro Económico Mundial (WEF), “las soluciones digitales de salud basadas en IA tienen el potencial de aumentar la eficiencia, reducir costos y mejorar los resultados de salud a nivel global”.
En la práctica, el software impulsado por IA ya supera a los humanos en algunas tareas diagnósticas. Por ejemplo, una IA entrenada con escáneres de pacientes con accidente cerebrovascular fue dos veces más precisa que los clínicos expertos para identificar y fechar los accidentes cerebrovasculares.
En la atención de urgencias, la IA puede ayudar en la triage: un estudio en Reino Unido mostró que un modelo de IA predijo correctamente qué pacientes necesitaban traslado hospitalario en el 80% de los casos de ambulancia. Y en radiología, las herramientas de IA han detectado fracturas óseas o lesiones que los médicos frecuentemente pasan por alto – NICE (la autoridad sanitaria del Reino Unido) considera que el cribado con radiografías de tórax mediante IA es seguro y rentable, y un sistema de IA detectó un 64% más de lesiones cerebrales por epilepsia que los radiólogos.
La IA ya está leyendo imágenes médicas (como tomografías y radiografías) más rápido que las personas. Las herramientas de IA pueden detectar anomalías en minutos – desde escáneres de accidentes cerebrovasculares hasta huesos rotos – ayudando a los médicos a diagnosticar más rápido y con mayor precisión.
Por ejemplo, una IA entrenada con miles de escáneres identificó pequeñas lesiones cerebrales y predijo el momento de inicio del accidente cerebrovascular, información crítica para un tratamiento oportuno.
De igual forma, tareas simples de imagen como encontrar fracturas son ideales para la IA: los médicos de urgencias no detectan hasta un 10% de las fracturas, pero la revisión con IA puede señalarlas temprano. Al actuar como un “segundo par de ojos”, la IA ayuda a evitar diagnósticos erróneos y pruebas innecesarias, potencialmente mejorando los resultados y reduciendo costos.
La IA también está potenciando el apoyo a la toma de decisiones clínicas y la gestión del paciente. Algoritmos avanzados pueden analizar datos del paciente para guiar la atención.
Por ejemplo, nuevos modelos de IA pueden detectar señales de enfermedades (como Alzheimer o enfermedad renal) años antes de que aparezcan los síntomas.
Los chatbots clínicos y modelos de lenguaje están emergiendo como asistentes digitales: mientras que los LLM generales (como ChatGPT o Gemini) a menudo ofrecen consejos médicos poco fiables, sistemas especializados que combinan LLM con bases de datos médicas (la llamada generación aumentada por recuperación) respondieron de manera útil al 58% de las preguntas clínicas en un estudio reciente en EE. UU.
Las plataformas digitales para pacientes son otro área en crecimiento. La plataforma Huma, por ejemplo, utiliza monitoreo y triage impulsados por IA para reducir las readmisiones hospitalarias en un 30% y disminuir el tiempo de revisión clínica hasta en un 40%.
Los dispositivos de monitoreo remoto (como wearables y aplicaciones inteligentes) usan IA para seguir signos vitales de forma continua – prediciendo problemas de ritmo cardíaco o niveles de oxígeno en tiempo real – proporcionando a los médicos datos para intervenir temprano.
En tareas administrativas y operativas, la IA está aliviando la carga laboral. Grandes empresas tecnológicas ahora ofrecen “copilotos de IA” para la salud: Dragon Medical One de Microsoft puede escuchar la consulta médico-paciente y generar automáticamente notas de la visita, mientras que Google y otros tienen herramientas para codificación, facturación y generación de informes.
En Alemania, una plataforma de IA llamada Elea redujo los tiempos de análisis de laboratorio de semanas a horas, ayudando a que los hospitales funcionen más rápido. Estos asistentes de IA liberan a médicos y enfermeros del papeleo para que puedan atender a más pacientes.
Las encuestas muestran que los médicos ya usan IA para documentación rutinaria y servicios de traducción: en una encuesta AMA de 2024, el 66% de los médicos reportó usar herramientas de IA (frente al 38% en 2023) para tareas como registro, codificación, planes de atención o incluso diagnósticos preliminares.
Los pacientes también interactúan con la IA: por ejemplo, los verificadores de síntomas impulsados por IA pueden hacer triage básico, aunque solo alrededor del 29% de las personas confía en estas herramientas para consejos médicos.
IA en Investigación, Desarrollo de Medicamentos y Genómica
Más allá de la clínica, la IA está remodelando la investigación médica y el desarrollo de fármacos. La IA acelera el descubrimiento de medicamentos al predecir cómo se comportan las moléculas, ahorrando años de trabajo en laboratorio. (Por ejemplo, AlphaFold de DeepMind predijo con precisión millones de estructuras proteicas, ayudando en el descubrimiento de objetivos.) La genómica y la medicina personalizada también se benefician: la IA puede analizar grandes volúmenes de datos genéticos para adaptar tratamientos a pacientes individuales.
En oncología, investigadores de la Clínica Mayo usan IA en imágenes (como tomografías) para predecir cáncer de páncreas con 16 meses de anticipación a su diagnóstico clínico – lo que podría permitir intervenciones más tempranas para una enfermedad con tasas de supervivencia muy bajas.
Técnicas como el aprendizaje automático también mejoran la epidemiología: analizar sonidos de tos con IA (como hicieron Google y socios en India) puede ayudar a diagnosticar tuberculosis de forma más económica, avanzando la salud global en zonas con acceso limitado a especialistas.
Salud Global y Medicina Tradicional
El impacto de la IA se extiende a nivel mundial. En entornos con pocos recursos, la IA en smartphones puede cerrar brechas en la atención: por ejemplo, una app de ECG impulsada por IA detecta riesgos de enfermedades cardíacas, incluso donde hay escasez de cardiólogos.
La IA también apoya la medicina tradicional y complementaria: un informe reciente de la OMS/UIT muestra que las herramientas de IA pueden catalogar remedios indígenas y relacionar compuestos herbales con enfermedades modernas, respetando el conocimiento cultural.
India ha lanzado una biblioteca digital impulsada por IA de textos ayurvédicos, y proyectos en Ghana y Corea usan IA para clasificar plantas medicinales. Estos esfuerzos – parte de la agenda de la OMS – buscan hacer la medicina tradicional más accesible globalmente sin explotar a las comunidades locales.
En general, la IA se considera una vía para ayudar a lograr la cobertura sanitaria universal (un objetivo de la ONU para 2030) al extender servicios a áreas remotas o desatendidas.
Beneficios de la IA en la Atención Sanitaria
Los beneficios clave de la IA en medicina incluyen:
- Diagnósticos más rápidos y precisos: La IA puede procesar imágenes y datos a gran escala, detectando a menudo lo que los humanos pasan por alto.
- Cuidado personalizado: Los algoritmos pueden adaptar planes de tratamiento a partir de los datos del paciente (genética, historial, estilo de vida).
- Ganancias en eficiencia: Automatizar papeleo y tareas rutinarias reduce el agotamiento de los clínicos. (El WEF informa que las plataformas digitales disminuyen significativamente la carga laboral de los proveedores.)
- Ahorro de costos: McKinsey estima que el uso generalizado de IA podría ahorrar cientos de miles de millones anualmente mediante mayor productividad y prevención. Los pacientes se benefician con mejores resultados de salud y menores costos.
- Acceso ampliado: La telemedicina y aplicaciones impulsadas por IA permiten a personas en zonas rurales o pobres acceder a cribados y monitoreo de nivel experto sin necesidad de desplazarse.
Estas ventajas se reflejan en encuestas: muchos médicos reportan que la IA ayuda con registros, diagnósticos y comunicación.
Como señaló un informe de la OMS, “la IA tiene un gran potencial para mejorar la prestación de servicios de salud y medicina en todo el mundo”.
Desafíos, Riesgos y Ética
A pesar de su potencial, la IA en salud enfrenta desafíos serios. La privacidad y seguridad de los datos son primordiales: los datos de salud son altamente sensibles, y una mala desidentificación puede poner en riesgo la confidencialidad del paciente.
El sesgo en los modelos de IA es una preocupación importante. Si los algoritmos se entrenan con datos poco diversos (por ejemplo, mayormente de pacientes de países de altos ingresos), pueden funcionar mal para otros grupos.
Un análisis de la OMS encontró que los sistemas entrenados en naciones ricas pueden fallar en entornos de ingresos bajos o medios, por lo que la IA debe diseñarse de manera inclusiva. La confianza y formación de los clínicos también son clave: el despliegue rápido de IA sin educación adecuada puede causar mal uso o errores.
Un ético de Oxford advierte que los usuarios deben “entender y saber cómo mitigar” las limitaciones de la IA.
Además, los sistemas de IA (especialmente los LLM) pueden alucinar – inventando información médica plausible pero falsa. Por ejemplo, un estudio encontró que la herramienta de transcripción Whisper de OpenAI ocasionalmente inventaba detalles, y los LLM populares a menudo no ofrecen respuestas médicas completamente basadas en evidencia.
Las directrices éticas enfatizan que los humanos deben mantener el control de las decisiones de atención (consentimiento informado, supervisión, responsabilidad). La guía de la OMS establece seis principios para las herramientas de IA en salud: proteger la autonomía del paciente, asegurar el bienestar y la seguridad, exigir transparencia y explicabilidad, mantener la responsabilidad, fomentar la equidad y promover la sostenibilidad.
En resumen, la IA debe asistir—no reemplazar—a los médicos, y debe regularse para que los beneficios lleguen a todos sin causar nuevos daños.
Regulación y Gobernanza
Los reguladores de todo el mundo ya están interviniendo. La FDA ha acelerado la aprobación de más de 1,000 dispositivos médicos habilitados con IA mediante vías existentes.
En enero de 2025, la FDA publicó una guía integral para software de IA/ML como dispositivo médico, cubriendo todo el ciclo de vida desde el diseño hasta la vigilancia post-comercialización.
Esta guía aborda explícitamente la transparencia y el sesgo, instando a los desarrolladores a planificar actualizaciones continuas y gestión de riesgos. La FDA también está elaborando normas para el uso de IA en el desarrollo de medicamentos y solicita comentarios públicos sobre consideraciones de IA generativa.
En Europa, la nueva Ley de IA de la UE (en vigor desde 2024) clasifica los sistemas de IA en salud como “de alto riesgo”, lo que implica que deben cumplir requisitos estrictos de pruebas, documentación y supervisión humana.
En Reino Unido, la Agencia Reguladora de Medicamentos y Productos Sanitarios (MHRA) regula los dispositivos médicos con IA bajo la legislación vigente.
Los organismos profesionales y gobiernos enfatizan la educación: los clínicos necesitarán nuevas habilidades digitales, y los pacientes requieren orientación sobre cuándo es apropiado usar IA.
Como afirmó el Director General de la OMS, Tedros, la IA puede “mejorar la salud de millones” si se usa con sabiduría, pero “también puede ser mal utilizada y causar daños”.
Por ello, las organizaciones internacionales piden marcos regulatorios que aseguren que cualquier herramienta de IA sea segura, basada en evidencia y equitativa.
Perspectivas Futuras
De cara al futuro, el papel de la IA en la atención sanitaria solo crecerá. Se espera que la IA generativa (como los LLM avanzados) impulse más aplicaciones orientadas al paciente y ayudas para la toma de decisiones – siempre que mejore la precisión.
La integración con registros electrónicos de salud y genómica creará una atención aún más personalizada.
La robótica y las cirugías asistidas por IA serán comunes en hospitales de alta tecnología. Los sensores portátiles junto con algoritmos de IA monitorearán continuamente métricas de salud, alertando a pacientes y médicos sobre problemas antes de que ocurran emergencias.
Iniciativas globales (como la Alianza de Gobernanza de IA del WEF) buscan coordinar el desarrollo responsable de la IA a nivel internacional.
De manera crítica, el futuro está en la colaboración entre IA y humanos. Combinar la rapidez de la IA con la experiencia clínica puede “acelerar tanto el diagnóstico como la cura”, dicen los investigadores.
Como suelen señalar los expertos, la IA debe ser un “aliado, no un obstáculo” en la atención sanitaria.
Con un optimismo prudente, los sistemas de salud comienzan a adoptar la IA para lograr mejor salud para más personas – desde diagnósticos inteligentes y clínicas eficientes hasta avances en tratamientos y equidad en salud global.
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