La inteligencia artificial está transformando la medicina y los servicios de salud a una velocidad inédita, generando oportunidades para mejorar diagnósticos, personalizar tratamientos y optimizar la gestión hospitalaria. Sin embargo, expertos advierten que su adopción requiere un enfoque cuidadoso, que combine innovación tecnológica con responsabilidad ética y gobernanza de los datos.
“La transformación digital en salud no escapa al resto de las transformaciones y, sin dudas, la pandemia catalizó todo el proceso, empujado por drivers tecnológicos como la conexión, la portabilidad y la información”, explicó Gabriel Novick, director médico corporativo de Grupo Swiss Medical.
Según el especialista, el cambio no solo afecta a los sistemas y servicios de salud, sino también a la relación con los pacientes. “Siempre fue bidireccional, un ida y vuelta con el profesional, unifocal y unicanal. Sin embargo, ahora eso se transformó en una actividad multifocal, omnicanal y multidireccional, porque el paciente interactúa con muchos actores y agentes autónomos de orientación clínica, no solo con profesionales en persona”, detalló.
Novick distinguió entre la aplicación de IA en la industria y en los servicios de salud. En la industria, “se trata del desarrollo de productos y suministros, desde medicamentos hasta nuevos vehículos terapéuticos”. En los servicios, en tanto, identificó tres áreas clave: “La operación de sistemas de salud, la gestión clínica y los servicios de diagnóstico”. La IA, señaló, tiene capacidad para gestionar información de manera inmediata y personalizada.
Implementación cuidadosa
“La IA, sin dudas, es embriagadora. Envuelve, es empática, resuelve, da respuestas inmediatas y próximas”, comentó. Sin embargo, destacó que su implementación requiere diferenciar entre dos etapas: preinteractiva e iterativa. La preinteractiva, que ocurre en laboratorio, es una fase crítica de gobernanza. “Hay que tener presente que no es mucho más que una arquitectura de correlaciones sobre una base de datos finita. La naturaleza de esos datos, la corrección, la equidad, la representatividad, los sesgos y la inteligencia de quienes entrenan estas herramientas son fundamentales”, explicó Novick.
La segunda etapa, la iterativa, ocurre cuando la IA se despliega en la práctica clínica. “Ahí es cuando gana contexto, evolución y una semántica con sentido”, indicó. En esta fase, la IA interactúa con pacientes, profesionales y sistemas de manera dinámica, generando valor real, pero también exponiendo riesgos.
