El rápido desarrollo y avance de la innovación científica en el sector salud ha extendido significativamente la esperanza de vida en el último siglo; sin embargo, los desafíos de la industria médica evolucionan: la atención de poblaciones envejecidas, el surgimiento nuevas enfermedades y los crecientes costos de la atención hospitalaria. Ante esta realidad es más importante que nunca reimaginar los sistemas de salud, transformándose de la atención reactiva a ecosistemas predictivos y preventivos, un futuro en el que las tecnologías de inteligencia artificial podrían jugar un papel fundamental.

En un futuro próximo, la IA no solo será una herramienta auxiliar, sino el núcleo de la atención médica —que junto con el intelecto y talento humano— redefinirá cómo los médicos interactúan con los pacientes y cómo se diagnostican y tratan las enfermedades.

Actualmente más de la mitad de las organizaciones de ciencias de la vida y el 45% de las de atención médica consideran que la IA generativa es crucial, y el 79% ya utiliza alguna forma de IA, según McKinsey. Inicialmente, la IA generativa se enfoca en aumentar la productividad, pero con el tiempo observaremos cinco formas en que la IA está transformando la atención médica, desde la oficina administrativa hasta la sala de exámenes, de acuerdo con Microsoft:

1.     Mejorar las visitas de los pacientes y reducir el agotamiento de los clínicos

La IA puede reducir la carga de trabajo del personal médico y empoderarlos para dedicar más tiempo a la atención directa del paciente, mejorando la calidad de las visitas y reduciendo el agotamiento profesional, al delegar a la IA las tareas repetitivas.

Soluciones como Microsoft Dragon Copilot, uno de los primeros asistentes de IA diseñado para el sector salud, habilitan a los profesionales de la salud a poner la vista en sus pacientes y no en las pantallas. Con esta herramienta tienen acceso directo a historiales médicos antes, durante y después de cada consulta, registrando en el sistema transcripciones y resúmenes de atención de manera segura y sencilla, automatizando la redacción de notas y referencias, marcando el camino hacia una atención médica más personalizada y eficiente.

De este modo, la tecnología ayuda a reducir el agotamiento del personal clínico al aliviarlos de la documentación administrativa y permitiendo que los pacientes reciban sus notas y tratamientos más rápidamente.

2.     Hablar con imágenes médicas para diagnósticos más rápidos

La mejora en la precisión y eficiencia es un aspecto crucial de esta revolución. La IA tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano, lo que resulta particularmente útil en el diagnóstico de enfermedades.

Al mejorar la interpretación de imágenes médicas, la IA permite diagnosticar enfermedades de manera más rápida y precisa, lo que podría transformar la radiología y otras especialidades médicas, facilitando la identificación oportuna de tumores y otros padecimientos para darles una atención efectiva. Además, gracias a las capacidades conversacionales de la IA Generativa, los profesionales pueden literalmente tener conversaciones con la imagenología médica.

3.     Proporcionar ‘datos limpios’ para decisiones hospitalarias más inteligentes

Ante una ola gigantesca de información, proveniente de archivos médicos, monitores de salud y todo tipo de sensores, la estructuración e interpretación del capital de datos disponible es uno de los retos más importantes para digitalizar y transformar la industria de la salud. Los sistemas de visualización y gestión de datos, como Power BI o Microsoft Fabric permiten observar y utilizar la información disponible, rastreando visitas de emergencia, cirugías programadas y citas de pacientes desde una interfaz confiable y estructurada

En este sentido, la IA puede ayudar a los hospitales a gestionar y limpiar grandes cantidades de datos, asegurando que la información utilizada para la toma de decisiones sea precisa y relevante. Esto es crucial para la planificación y gestión médica, ya que permite a los administradores tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos, la programación de personal y la mejora de los servicios.

4.     Detectar patrones para emparejar a los pacientes con tratamientos y ensayos

La innovación médica permite que la atención y tratamientos sean más personalizados que nunca, analizando exploraciones médicas, historiales clínicos y otros datos relevantes para proporcionar un diagnóstico más completo y preciso, pero también conectando entre pacientes, profesionales, ensayos clínicos, hospitales y servicios más adecuados, generando así experiencias únicas y satisfactorias para todos.

El diagnóstico médico también está en transformación. En lugar de depender únicamente de la experiencia y el juicio del médico, la IA puede proporcionar una segunda opinión basada en el análisis de datos de miles de casos similares y reducir el margen de error. En el futuro, estas tecnologías podrían llegar a predecir la progresión de una enfermedad y sugerir tratamientos personalizados basados en el perfil genético y el historial médico del paciente, acelerando el desarrollo de nuevos tratamientos y mejorando los resultados de los pacientes al asegurar que reciban la terapia más efectiva para su condición específica.

5.     Dar nuevas herramientas a desarrolladores e innovadores en salud

El desarrollo de herramientas avanzadas para la salud ahora también está en las manos de investigadores, desarrolladores e innovadores que hoy cuentan con capacidades tecnológicas sin precedentes. Gracias a los modelos de IA multimodal, es posible integrar y analizar diferentes tipos de datos clínicos, desde imágenes y escaneos hasta señales de audio como los latidos del corazón, de manera mucho más ágil y precisa.

En lugar de construir desde cero, los equipos de desarrollo pueden apoyarse en modelos base de IA especializados. Estas tecnologías reducen la complejidad computacional y permiten crear soluciones adaptadas a cada necesidad, es por esto que con estas herramientas, se acelera el desarrollo de nuevas aplicaciones clínicas, se amplía el alcance del diagnóstico asistido por IA y se impulsa un ecosistema de salud más conectado, eficiente y personalizado.

La IA promete revolucionar el sector salud de maneras que apenas podemos imaginar y esto solo será el inicio. El cómputo cuántico podría cambiar la medicina de maneras inimaginables, por ahora. En las siguientes décadas, podríamos encontrar la cura a enfermedades endémicas que han afectado a la humanidad durante siglos. Además, podría descubrir materiales avanzados y desarrollar tecnologías que harán que nuestra era actual parezca primitiva en comparación. Esta combinación de IA y cómputo cuántico promete llevarnos a un futuro donde la medicina sea capaz de resolver problemas que hoy parecen insuperables.