La inteligencia artificial transforma la salud: plataformas interconectadas y actores globales
Hacia plataformas modulares en salud impulsadas por inteligencia artificial
La inteligencia artificial y la salud convergen en una nueva etapa: plataformas modulares que comparten datos, automatizan procesos y permiten optimizar diagnósticos y tratamientos a gran escala, según un informe reciente de McKinsey & Company. Este cambio va más allá de aplicaciones aisladas y plantea tanto oportunidades como desafíos para profesionales, pacientes, inversores y responsables de políticas públicas en países como Argentina y España.
Qué entiende McKinsey por plataformas interconectadas
El informe describe una transición desde soluciones puntuales hacia ecosistemas tecnológicos en los que módulos especializados (gestión de historias clínicas, motores de decisión clínica, herramientas de imagen, plataformas de telemedicina, etc.) se integran para compartir datos y automatizar flujos de trabajo. Esa arquitectura modular facilita que diferentes proveedores y desarrolladores ofrezcan funciones interoperables, lo que acelera la adopción de herramientas basadas en IA sin depender de una única aplicación cerrada.
Beneficios potenciales
- Mejora de la eficiencia operativa: automatización de tareas administrativas, priorización de casos y optimización de turnos.
- Mejoras en diagnóstico y tratamiento: modelos que apoyan la lectura de imágenes, la interpretación de laboratorios y la estratificación de riesgo poblacional.
- Escalabilidad: una vez probada una solución en un módulo, puede replicarse o integrarse con otras funciones para impactar a más pacientes.
- Oportunidades para pymes y startups locales: mercados de módulos y APIs abiertas pueden abrir espacio a actores pequeños que ofrezcan nichos de valor.
Riesgos y desafíos que hay que atender
La transición hacia plataformas interconectadas también plantea problemas que requieren políticas públicas y gobernanza clara:
- Privacidad y protección de datos: la agregación y el intercambio de información clínica requieren estándares robustos de consentimiento, anonimización y custodio de datos.
- Interoperabilidad técnica: son necesarios estándares abiertos y protocolos comunes para que distintos módulos se comuniquen sin pérdida de información.
- Evaluación clínica y regulación: las herramientas basadas en IA deben someterse a evaluaciones de eficacia y seguridad comparables a las de otras tecnologías sanitarias.
- Sesgos y equidad: los modelos entrenados con datos sesgados pueden replicar o agravar desigualdades en el acceso y la calidad de la atención.
- Capacitación profesional: personal de salud y gestores necesitan formación para integrar recomendaciones algorítmicas en la práctica clínica cotidiana.
- Responsabilidad y marco legal: hay que definir responsabilidades cuando una recomendación asistida por IA derive en un resultado adverso.
El papel de los grandes actores globales
El informe menciona el impulso de grandes actores globales como factor que acelera la transición. Empresas con capacidad de inversión y presencia internacional pueden aportar infraestructuras y recursos, pero su protagonismo exige atención sobre competencia, dependencia tecnológica y soberanía de datos. Los países y las instituciones deberán equilibrar la entrada de capital y tecnología con políticas que protejan interés público y fomenten capacidades locales.
Implicancias para Argentina, España y otros sistemas de salud
En sistemas con mezcla de provisión pública y privada, la adopción de plataformas modulares puede mejorar continuidad de atención si se resuelven la interoperabilidad y la gobernanza de datos. En Argentina y España, donde coexisten redes públicas y prestadores privados, la coordinación institucional resulta central para que los beneficios no queden restringidos a sectores con mayor capacidad de pago.
Recomendaciones prácticas
Basándose en los lineamientos del sector, las prioridades para facilitar una transición beneficiosa suelen incluir:
- Establecer estándares nacionales de interoperabilidad y formatos de datos clínicos.
- Crear marcos regulatorios claros para la evaluación, certificación y vigilancia post-comercialización de herramientas de IA.
- Impulsar políticas de protección de datos que contemplen usos de investigación y mejora continua, con controles de acceso y rendición de cuentas.
- Financiar programas de formación para equipos clínicos y gestores hospitalarios en herramientas digitales y alfabetización en IA.
- Fomentar esquemas de colaboración público-privada que prioricen la equidad y la transferencia tecnológica local.
Conclusión
La inteligencia artificial puede acelerar mejoras en eficiencia, diagnóstico y gestión clínica si se despliega dentro de plataformas interconectadas diseñadas con estándares, evaluación clínica y gobernanza de datos. El impulso de grandes actores globales abre oportunidades pero también exige políticas que velen por la seguridad, la equidad y la autonomía tecnológica. Si los países combinan regulación, inversión en capacidades y colaboración entre actores, la transición podría traducirse en beneficios concretos para pacientes y profesionales.