Haber asistido a la conferencia de HIMSS 2025 en Las Vegas me dejó una serie de certezas que se confirman y otras preguntas que siguen abiertas. La inteligencia artificial (IA) en salud ya no es un concepto futurista, es una realidad instalada, la cantidad de veces que vi la expresión A.I., es incontable. Pero estoy convencido que no está aquí para reemplazar ni sustituir a los profesionales de la salud, sino para asistir, optimizar y, en algunos casos, desafiar la manera en que trabajamos.
HIMSS Global Health
Conference, la feria más grande del mundo en
tecnología sanitaria dejó muchas cosas para analizar. Desde avances esperados
hasta grandes ausencias, pasando por tendencias que parecen consolidarse.
Comparto los puntos más relevantes:
Automatización del
registro clínico y la documentación: el fin del tipeo (o casi…)
Los sistemas de reconocimiento de
voz siguen evolucionando. La idea de que un médico no tenga que escribir
sino hablar y que la IA estructure el contenido es atractiva, pero todavía
imperfecta. Pensar que el dictado va a resolver muchos de los problemas
relativos al subregistro clínico es mirar una pequeña parte del problema.
Aunque, claramente, nos deslumbra la posibilidad de poder usar un método
distinto a la escritura tradicional en un teclado o dispositivo como el stylus
y sin que tengamos que usar las manos para ingresar información, es muy
atractivo.
Los escribas digitales están en
auge. Son varias las empresas que están brindando servicios de asistencia con
"copilotos" que buscan reducir el tiempo de documentación médica y
optimizar el flujo de trabajo. Sin embargo, pensar que estos sistemas
pueden eliminar por completo la necesidad de revisión es un error. La
responsabilidad implícita en la documentación clínica hace que la supervisión
humana siga siendo esencial. Aunque estos asistentes pueden agilizar
tareas, aún queda el desafío de lograr una IA que comprenda el contexto clínico
y realmente reduzca la carga administrativa sin comprometer la precisión ni la
seguridad de la información. Entonces surge la pregunta: ¿cómo aseguramos
que la IA entienda el contexto clínico y no solo transcriba palabras? Ahí
está el verdadero desafío. Creo que debemos esperar un poco más para que
puedan incorporar en sus lógicas y algoritmos la noción del contexto en donde
se dan las interacciones en salud. Porque la verdad es que tenemos mucha
variabilidad, y sin esa comprensión real, cualquier automatización puede ser
más un problema que una solución.
Pero más allá del reconocimiento
de voz y la automatización de notas, la pregunta de fondo sigue sin respuesta:
¿qué tanto recuperaremos del tiempo perdido con los pacientes? Porque, al
final del día, no se trata solo de eficiencia, sino de permitir que los
profesionales de la salud vuelvan a centrarse en lo que realmente importa: el
contacto humano, la escucha atenta y la personalización del cuidado. La
tecnología debería servir para liberar tiempo valioso y mejorar la relación
médico-paciente, en lugar de convertirse en una capa adicional de burocracia
digital. Si la IA y la automatización no logran esto, entonces estaremos
perdiendo una oportunidad enorme para devolverle a la medicina su esencia.
Codificación y
facturación automatizada: menos papel, más eficiencia (y mejores auditorías
futuras?).
Los sistemas de IA para la
codificación médica están madurando. Esto impacta directamente en la
optimización de facturación y reducción de errores administrativos. La
incorporación de la IA en los procesos de codificación prestacional permite
entender el accionar médico de forma más precisa. Comprender mejor lo que
se registra del acto sanitario puede llevarnos a una mayor precisión en la
asignación de códigos, reduciendo errores y mejorando la calidad de la
información utilizada en auditorías y gestión de costos.
La integración de las soluciones
con soporte en IA en los sistemas de gestión clínica permite realmente
aprovechar el concepto de captura primaria de los datos e información
sanitaria. Se buscan soluciones que integren inteligencia artificial con
registros electrónicos para mejorar la transparencia en los procesos de pago y
auditoría médica, asegurando una mayor trazabilidad y precisión en la
documentación del acto médico. Se promete más automatización y menos
burocracia, pero ¿serán estas soluciones lo suficientemente flexibles para la
práctica diaria?
La automatización, sin embargo,
debe priorizar la calidad antes que la eficiencia, y hacer procesos más
rápidos sin asegurar que sean efectivos solo amplifica los errores.
Seguramente haya que contemplar los efectos colaterales de la automatización
de procesos, para evitar que impacte negativamente en la calidad de los
servicios. La velocidad y la fluidez sin fricción, sin definiciones
claras ni supervisión, pueden transformarse en amplificadores de errores y
daños consecuentes. La clave está en equilibrar la automatización con la
supervisión adecuada, garantizando que la eficiencia no comprometa la seguridad
ni la calidad del acto sanitario.
Interoperabilidad: el
viejo problema con nuevas soluciones (o no)
Por suerte, o no (y no lo sé a
ciencia cierta), aún se continúa conversando sobre la necesidad de interoperar
más y mejor en los sistemas de salud. La realidad es que faltan varios
aspectos por pulir (la mayoría apoyados en los intereses contrapuestos de las
partes que debieran comunicarse) para que podamos pensar en un circuito donde
la información sanitaria fluya sin trabas.
La interoperabilidad sigue siendo
el gran tema. Hablamos de sistemas que deben comunicarse sin fricciones,
pero la realidad es que el camino sigue siendo complejo. FHIR R5, su release
número 5, sigue pujando para lograr una mayor adopción. En este punto,
creo que no hay una conciencia real de la importancia de los acuerdos, porque
los incentivos siguen sin alinearse. Se continúan demostrando los beneficios
del uso de estándares como FHIR, pero la implementación real sigue siendo un
dolor de cabeza para muchas instituciones.
Probablemente, como efecto de la
concientización sobre la interoperabilidad, se está viendo el resurgimiento de
las soluciones desarrolladas in-house, que empiezan a reemplazar
soluciones monolíticas que, quizás, no tienen la capacidad (o no les dan los
costos) para adecuarse a las nuevas demandas, como la adopción de soluciones
puntuales (con o sin IA). Estas soluciones, necesitan consumir servicios de
otras soluciones de nicho, y es aquí donde los estándares, y FHIR en
particular, demuestran sus virtudes y generan beneficios.
También noté que hay un consenso
en donde vemos a la interoperabilidad total como un estado ideal al que
aspiramos, como si fuese una utopía. Por lo pronto, aspiro a que siempre
sigamos teniendo al menos un norte en este sentido de la gestión sanitaria. Una
de las preguntas que se dejó HIMSS 25 es: ¿Alguna vez lograremos una
interoperabilidad real o siempre será una utopía regulatoria?
Y se me ocurre pensar que, si la
IA puede ayudar en algo (como lo hace con la escritura de código de
programación), debería ser en facilitar estos procesos de integración en lugar
de agregar más capas de complejidad. Y ojalá que la magia que terminamos esperando
de la IA pueda ayudarnos a encontrar la interoperabilidad de alguna manera más
fácil de adoptar, con menos barreras técnicas y resistencias institucionales.
La Interoperabilidad Organizacional, se las debo….
IA para la seguridad
del paciente y predicción de riesgos: más sensores, mejor calidad y mayor
seguridad (no sé de precios)
Por lo que pude apreciar, cada
vez quedan menos dispositivos médicos que no tengan algún grado de integración
con soluciones basadas en algún tipo de IA. La mayoría de estos dispositivos
están destinados al cuidado directo del paciente o al autocuidado, incluyendo
sensores para prevenir caídas, algoritmos que detectan signos tempranos de
deterioro y sistemas inteligentes para mejorar la seguridad hospitalaria.
Y lo que pasa con el paciente,
también está pasando en las instalaciones hospitalarias. Ya es una realidad que
las salas, las habitaciones y los quirófanos estén asistidos por dispositivos,
cámaras y sensores que se integran a los procesos. Esto permite un monitoreo en
tiempo real del flujo de pacientes y personal, así como una detección precoz de
eventos adversos, lo que nos permitirá anticiparnos a los problemas y mejorar
la eficiencia operativa sin comprometer la seguridad.
Dentro de toda esta innovación,
increíblemente veloz, queda el fantasma de los precios y los costos (no todos
evidentes ni muy claros). Es un gran desafío pensar cómo abordar estas
decisiones, y dónde este costo será inversión o gasto. La implementación de
estos sistemas sigue siendo costosa y requiere un cambio cultural dentro de los
hospitales, lo que plantea preguntas fundamentales sobre sostenibilidad y
prioridades en la adopción de tecnología.
Definitivamente, la incorporación
de la IA podría mejorar los aspectos concernientes a la equidad en el acceso a
los servicios en los sistemas de salud, si permitiese aumentar la efectividad y
calidad de los servicios. La IA tiene el potencial de asistir en la toma de
decisiones clínicas y mejorar la equidad en salud. Pero si solo se usa para
mejorar la eficiencia de procesos sin alcanzar primero un nivel óptimo de
efectividad, los riesgos pueden ser enormes.
Quedan grandes y
nuevos desafíos por enfrentar (seguro que hay más)
La IA ha avanzado muchísimo, pero
con ella han llegado preguntas fundamentales:
· Regulación y ética: Se
viene conversando mucho sobre distintas formas y alternativas para encuadrar
normativamente a la IA. Pero no es una única solución, son incontables modelos
e instancias donde se implementan soluciones con algún grado de gestión
soportada en IA. Por lo pronto, sin discusión alguna, hay que definir cómo
adecuar estas tecnologías con los intereses por la seguridad, privacidad y
transparencia de la información de las personas y las organizaciones. Además,
la regulación no puede frenar la innovación, pero tampoco puede permitir que
avancemos sin control.
· Sostenibilidad financiera:
No me ha quedado claro, y es entendible en el marco de este evento, cómo se va
a financiar y sostener toda esta movida, ya que la adopción de nuevas
tecnologías requiere inversiones significativas, inmensas a veces y sin
relación de reasignación presupuestaria en las estructuras actuales. Muchos
hospitales y clínicas aún luchan con sistemas antiguos y presupuestos
ajustados. ¿Cómo hacer para que la transformación digital sea accesible para
todos??
· Ciberseguridad: Más
digitalización significa más oportunidades, pero también más riesgos. La
ciberseguridad en salud ya no es solo una preocupación técnica, es una cuestión
de confianza y estabilidad del sistema sanitario. La implementación de IA y la
hiperconectividad de los sistemas están resolviendo problemas antiguos, pero
también develando nuevos conflictos en el horizonte. Se están
automatizando procesos clave, se optimizan respuestas y se mejora la detección
de amenazas, pero al mismo tiempo surgen vulnerabilidades inéditas que antes no
existían. La ciberseguridad fue una de las estrellas de esta conferencia, y no
es para menos: cualquier avance en salud digital debe estar respaldado por una
estrategia sólida de protección de datos y prevención de ciberataques. La
confiabilidad del ecosistema sanitario depende de ello.
· Efectividad antes que
eficiencia: Si la IA en salud tiene una misión, no debería ser solo hacer
las cosas más rápido o barato. Primero debería enfocarse en hacerlas bien,
mejorar la equidad y asegurar calidad. No alcanzar los resultados deseados no
debería ser el punto de partida para buscar ahorros operativos. La eficiencia
sin efectividad no solo es ineficaz, sino que puede amplificar errores y
aumentar riesgos en la atención. Cuando la efectividad esté garantizada, cuando
sepamos que los procesos cumplen con los objetivos clínicos y mejoran los
resultados en salud, recién ahí podemos hablar de eficiencia. De lo contrario,
cualquier intento de optimización se convierte en una falsa solución, con
consecuencias difíciles de revertir.
Conclusión: IA,
interoperabilidad y un futuro incierto pero prometedor
HIMSS 2025 dejó claro que la IA
en salud ya no es una promesa, es una realidad. Pero lo que realmente importa
no es la tecnología en sí, sino cómo la usamos. La clave está en una
implementación efectiva, regulada y centrada en el paciente.
Si la IA realmente quiere
transformar la salud, no debe limitarse a optimizar procesos, sino ayudar a
resolver problemas estructurales de acceso, equidad y calidad. No tiene sentido
realizar semejante inversión simplemente para continuar incorporando tecnologías,
cuando podríamos estar perdiendo de vista el verdadero sentido del cuidado de
la salud de las personas y las poblaciones. Tenemos que volver a una medicina
más humana, y ese debería ser el verdadero propósito de la IA en salud: darnos
más espacio y tiempo para los vínculos entre nosotros, para que la tecnología
no reemplace la relación médico-paciente, sino que la potencie y la fortalezca.
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