El mercado de la IA está lleno de grandes promesas de gran transformación. La sanidad es un objetivo principal para esas promesas, afectada como está por las presiones económicas, la escasez de personal y la creciente carga de atender a una población envejecida. Los desarrolladores de IA se dirigen a funciones que abarcan un amplio espectro, desde la curación del cáncer y la realización de cirugías hasta la agilización de tareas administrativas rutinarias.
La oportunidad es genuina, pero la ejecución puede ser difícil. Numerosos proveedores de software han intentado "solucionar" los desafíos de la atención sanitaria, pero fracasaron porque no comprendieron el ento o. “La atención sanitaria es muy compleja”, dice Steve Bethke, vicepresidente del mercado de desarrolladores de soluciones para Mayo Clinic Platform, que apoya el desarrollo y la implementación de soluciones digitales para empresas del sector sanitario a través de insights basados en datos y la validación de expertos. “Los desarrolladores de soluciones deben tener un enfoque profundo en las capacidades clínicas y técnicas, y luego alinear sus soluciones con los impactos empresariales relevantes. Si omiten alguna dimensión, la solución no será adoptada ni generará valor.”
Las aplicaciones de IA para la atención sanitaria están proliferando rápidamente. La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. ha aprobado más de 1.300 dispositivos médicos habilitados con IA, principalmente para la interpretación de imágenes diagnósticas. Más de la mitad de estos fueron aprobados en los últimos tres años, y los más antiguos se remontan a 1995. Las aplicaciones no radiológicas llevan a cabo tareas tan diversas como el seguimiento de la apnea del sueño, el análisis de ritmos cardíacos y la planificación de cirugías ortopédicas.
Las aplicaciones de IA que no se consideran dispositivos médicos —por ejemplo, aquellas que gestionan tareas de programación y administrativas— son más difíciles de rastrear pero también están aumentando rápidamente. La IA puede ayudar a coordinar tareas complejas y flujos de trabajo que a menudo se gestionan de forma convencional con pizarras blancas y notas adhesivas. Dichas funciones bien podrían superar a los usos clínicos en su impacto en los sistemas de salud. Una encuesta reciente a líderes tecnológicos reveló que el 72% afirmó que su principal prioridad para la IA era reducir la carga de los cuidadores y mejorar su satisfacción, mientras que más de la mitad (53%) citó la eficiencia del flujo de trabajo y la productividad.
Cualquier aplicación relacionada con la atención sanitaria puede afectar potencialmente a la atención al paciente, ya sea directa o indirectamente, y las aplicaciones de IA mal diseñadas o insuficientemente entrenadas y validadas pueden poner en riesgo a los pacientes. Los profesionales sanitarios reconocen ese riesgo: en la misma encuesta, el 77 % afirmó que las herramientas de IA inmaduras son un obstáculo importante para su adopción. Los organismos reguladores y los legisladores también siguen de cerca los riesgos a medida que el desarrollo y la adopción se disparan, aunque el panorama regulatorio de EE. UU. aún está en evolución, como se observa en un informe de 2024 al Congreso sobre la IA en la atención sanitaria.
Para abordar algunos de los desafíos técnicos, muchos proveedores de atención sanitaria se están asociando con desarrolladores de aplicaciones para crear soluciones de IA. En un estudio reciente, McKinsey reveló que el 61% de las organizaciones sanitarias tienen la intención de establecer alianzas con proveedores exte os para desarrollar soluciones de IA generativa personalizadas como estrategia principal, en lugar de crearlas inte amente o adquirir productos prefabricados.
Pero las aplicaciones de IA específicas para el sector sanitario deben adaptarse también a las necesidades clínicas matizadas de los proveedores médicos, así como a las complejas consideraciones empresariales y regulatorias del sector en general. Aquí es donde los desarrolladores pueden beneficiarse de trabajar con un socio con un profundo conocimiento del ento o sanitario para adaptar las aplicaciones a lo que los proveedores más desean y necesitan. Hacerlo ayuda a posicionar los productos de IA para lograr el máximo impacto y valor, evitando los escollos propios del ento o sanitario.
Este contenido ha sido producido por Insights, la división de contenido personalizado de MIT Technology Review. No ha sido redactado por el equipo editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por un equipo humano de escritores, editores, analistas e ilustradores. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que pudieron haberse utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que superaron una revisión humana exhaustiva.