IA generativa, el remedio que transforma la atención médica

Según una encuesta reciente realizada por McKinsey, el 70% de los líderes globales en atención médica ya han adoptado GenAI o se encuentran en proceso de implementación. En México, la Secretaría de Salud identifica oportunidades clave para su uso, desde la incorporación de chatbots hasta el análisis predictivo y la gestión de insumos médicos. Estas soluciones no solo optimizan procesos administrativos; sino, también la experiencia de médicos y pacientes.

El uso de aplicaciones de GenAI beneficia tanto de los prestadores del servicio de salud, como de los pacientes y sus familiares. A continuación, exploro algunas estrategias clave acerca de cómo el sector salud puede adoptar esta tecnología y aprovechar al máximo su potencial:

Identificar objetivos específicos

Para que GenAI tenga un impacto real en el sistema de salud, es fundamental definir con claridad qué se busca mejorar en este sector. La implementación de esta tecnología debe estar alineada con objetivos estratégicos, ya sea mejorar los resultados clínicos, optimizar el flujo de trabajo o reducir costos operativos. Algunos ejemplos de aplicaciones son:

● Implementación de herramientas de IA para personalizar la atención al paciente.

● Automatización de la documentación médica para reducir la carga de trabajo del personal de salud.

● Creación de asistentes virtuales que mejoren la comunicación entre médicos y pacientes.

El uso de GenAI en el sector salud no solo debe centrarse en la parte clínica, sino también en mejorar la administración y la experiencia del paciente.

Construir una base de datos sólida

El éxito de cualquier aplicación de IA depende de la calidad de los datos con los que trabaja. En el sector salud, la información suele estar dispersa en distintos sistemas, lo que dificulta su aprovechamiento. Para maximizar el valor de GenAI, es necesario:

● Integrar fuentes de datos diversas, como registros médicos electrónicos, imágenes de estudios y notas clínicas.

● Asegurar la seguridad y privacidad de la información mediante infraestructura tecnológica confiable.

● Implementar mecanismos de limpieza y normalización de datos para evitar errores o inconsistencias.

Una base de datos bien organizada no solo permite el uso eficiente de la IA, sino que también facilita la escalabilidad de las soluciones implementadas.

Establecer normas y procesos para un uso responsable

El uso de IA en la salud debe cumplir con estándares éticos y normativos que garanticen su aplicación segura y confiable. Para ello, es esencial establecer un marco de gobernanza que incluya:

● Normas de manejo de datos para proteger la privacidad del paciente.

● Cumplimiento de regulaciones nacionales e internacionales.

● Estrategias para evitar sesgos en los modelos de IA y garantizar decisiones imparciales.

Además, la implementación de IA en el sector salud requiere la colaboración entre equipos de TI, médicos y expertos legales para asegurar que los sistemas operen de manera transparente y alineada con los intereses del paciente.

Crear una cultura de aprendizaje y adaptación

La incorporación de IA en la atención médica no debe verse únicamente como un cambio tecnológico, sino como una transformación organizacional. Para que esta transición sea exitosa, es importante fomentar una cultura de innovación que incentive la adopción de nuevas herramientas y metodologías.

● Capacitación constante para que los profesionales de la salud puedan utilizar la IA de manera efectiva.

● Espacios de colaboración entre expertos en tecnología y médicos para diseñar soluciones que realmente agreguen valor.

● Estrategias de comunicación para que los equipos comprendan los beneficios y limitaciones de la IA en su trabajo diario.

En México, instituciones como la Fundación Mexicana para la Salud (FUNSALUD) han lanzado programas de capacitación en IA para el sector salud, con el objetivo de preparar a los profesionales en el uso de estas tecnologías y mejorar la calidad del servicio médico.

Evaluar el impacto y expandir su uso

Para asegurar que GenAI está cumpliendo con los objetivos propuestos, es necesario monitorear su impacto y realizar ajustes en el proceso. Algunas métricas clave incluyen:

● Reducción de tiempos administrativos en hospitales y clínicas.

● Mejora en la precisión de diagnósticos y tratamientos.

● Satisfacción de pacientes y profesionales de la salud con las nuevas herramientas implementadas.

A partir de estos resultados, las organizaciones pueden decidir cómo ampliar la adopción de GenAI, replicando las soluciones exitosas en diferentes áreas y ajustando aquellas que necesiten mejoras.

En resumen, el éxito de la implementación de la GenAI dependerá de una estrategia bien definida, de la calidad de los datos, el cumplimiento de normativas y la capacitación de los profesionales de salud.

Sin lugar a duda, la GenAI está marcando el inicio de una nueva era en el sector salud que la convierte en una herramienta clave para los próximos años. Las organizaciones de salud, privadas o públicas, que adopten esta tecnología con mayor rapidez, estarán mejor posicionadas para obtener ventajas competitivas y preparase de mejor forma para el futuro.

La GenAI no solo redefine lo que es posible en la atención médica moderna; también establece un estándar para el futuro, siendo la brújula que guiará al sector hacia nuevas fronteras de calidad y equidad.

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Nota del editor: Luis Gonçalves es Presidente de América Latina de Dell Technologies. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.

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