lunes, marzo 03, 2025

6 claves para que la IA en salud alcance su máximo potencial

La transformación digital de la atención sanitaria ha cobrado impulso en los últimos años y se ha convertido en un elemento clave para hacer frente a los retos globales de nuestros sistemas sanitarios.

Hemos normalizado el uso de innovaciones digitales en múltiples fases del cuidado de la salud: autocuidado, prevención, acceso a la atención sanitaria (telemedicina), monitorización remota y seguimiento de patologías… Sin duda la pandemia de covid-19 contribuyó a esta normalización, en especial en la adopción de la atención virtual, tanto en el sector de provisión sanitaria pública como privada.

La IA forma parte de la revolución que nos trae la digitalización, pero con un potencial de enormes dimensiones. Hace un año hablábamos aquí de sus beneficios para el diagnóstico y la atención médica, el apoyo en tareas administrativas o el avance en el descubrimiento de fármacos y también de la necesidad (plenamente vigente) de trabajar colectivamente hacia una “IA responsable” que sea confiable, ética y minimice los riesgos respetando derechos humanos y valores democráticos.

Hoy en día existen distintos niveles de madurez en la implantación de la IA en el sector sanitario, pero todavía estamos lejos de una adopción generalizada de la IA en salud. Un informe reciente del World Economic Forum y BCG analiza los retos que explicarían el por qué y apunta a 6 palancas para conseguir aprovechar el máximo potencial de la IA en salud.

Estos retos, según el informe, son:

  • La complejidad de la IA en la sanidad disuade a responsables políticos y empresariales.
  • Desajuste entre las opciones técnicas y las visiones estratégicas: los responsables sanitarios suelen delegar decisiones técnicas, perdiendo la oportunidad de alinear la tecnología con sus objetivos estratégicos.
  • Bajo nivel de confianza en la IA en un marco regulatorio y de gobernanza fragmentado. Aumento de desconfianza pública en la IA y escepticismo de la industria.

De especial interés me ha parecido este gráfico que ilustra los distintos niveles de adopción según el tipo de actor del ecosistema sanitario. Los casos de uso con mayor nivel de validación los encontramos en el sector farmacéutico y en el lado de los proveedores, con herramientas de apoyo clínico como el tratamiento automatizado de documentos o el reconocimiento de la imagen médica. Del lado de los pagadores encontramos algunos avances en la automatización de la tramitación de siniestros, pero todavía mucho recorrido en los modelos predictivos que permitan modelos de atención sanitaria preventiva.

Figura 1. Casos de uso para todos los stakeholders

Font: Hudde, M et al (2023). Generative AI will transform health care sooner than you think. BCG

¿Cómo pueden los líderes del ecosistema sanitario impulsar la adopción de la IA de forma generalizada?

El informe identifica 6 palancas:

  1. Centrarse en soluciones operativas que demuestren beneficios a corto plazo (centradas en procesos y reducción de carga de trabajo de los profesionales) y conduzcan a inversiones a largo plazo.
  2. Fomentar partenariados público-privados con objetivos compartidos. Alineamiento de los líderes públicos y privados sobre las prioridades, las oportunidades y los riesgos de las aplicaciones médicas de la IA y compartir el valor creado.
  3. Fomentar la cooperación sobre las infraestructuras para pasar a diferenciarse a través de los servicios, promoviendo un mercado competitivo centrado en ofertas de alto valor.
  4. De las buenas intenciones a las decisiones técnicas responsables. Los responsables sanitarios, tanto públicos como privados, no deberían dejar las decisiones técnicas en manos de expertos. Deberían formarse e implicarse con las cuestiones técnicas.
  5. Construir proactivamente la confianza y dejar de esperar directrices. Comprometer proactivamente a su organización en la vigilancia de posibles riesgos de la IA. Además, las organizaciones deberían considerar comités y principios éticos de la IA, similares a la bioética en la atención sanitaria, para tomar decisiones éticas informadas.
  6. Del dato disperso a la integración deliberada. El acceso a los datos sigue siendo una preocupación importante, reduciendo tanto la confianza como el rendimiento de la IA. Para garantizar un acceso equitativo a datos de calidad, los líderes deben abogar por unos conjuntos de datos conectados globalmente, pero controlados localmente.

Las 6 palancas parecen más que razonables y su activación dependerá, además de la voluntad y determinación de los responsables sanitarios, de un elemento transversal en todas ellas, la cooperación público-privada.

La IA tiene potencial para remodelar el futuro de la atención sanitaria ayudando a los profesionales a prestar una mejor atención, es el momento de apostar por ello.

Elena Torrente

 


Referencias

World Economic Forum (2025). The Future of AI Enabled Health. https://reports.weforum.org/docs/WEF_The_Future_of_AI_Enabled_Health_2025.pdf

Foto de Erik Eastman

 

Fuente: La Gestión Informa

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