La integración de inteligencia artificial en el sistema de salud está superando el enfoque de aplicaciones aisladas. Según un informe reciente de McKinsey & Company, el sector avanza hacia plataformas modulares que permiten compartir datos, automatizar procesos y optimizar diagnósticos y tratamientos a gran escala. Esta transición representa un cambio estratégico que impacta a profesionales, pacientes, inversores y responsables de políticas públicas en países como Argentina, España y en el resto del mundo, detalló la consultora en su último reporte.
La expansión de herramientas de IA en salud se aceleró por factores como la escasez de personal médico, el aumento sostenido de los costos y la presión financiera sobre las instituciones. Las aplicaciones puntuales, muchas de ellas desarrolladas por empresas de tecnología y servicios sanitarios (HST), resolvieron tareas concretas: desde la documentación clínica automática hasta la organización de turnos y la ayuda en diagnósticos en especialidades como cardiología y radiología.
Sin embargo, la suma de soluciones fragmentadas no logró una transformación sistémica en el sector. De acuerdo con el último análisis de McKinsey & Company, el futuro inmediato exige una arquitectura de IA que integre bases de datos clínicos y agentes inteligentes. El objetivo es convertir los enormes registros de pacientes en fuentes estratégicas para la innovación, la mejora de resultados clínicos y la generación de valor para los distintos actores del sistema.
La automatización médica arroja ya resultados tangibles. Herramientas de escucha ambiental han sido implementadas en sistemas de salud de Estados Unidos, permitiendo ahorrar cerca de 16.000 horas en tareas de documentación en solo 15 meses, según datos citados por McKinsey & Company. El uso de soluciones como ChatMD y OpenEvidence facilita a médicos el acceso en tiempo real a guías y literatura científica.
El sector financiero y administrativo también experimenta la digitalización acelerada. Plataformas automatizan la programación de turnos, la admisión y el procesamiento de reclamaciones, mientras que aseguradoras incorporan chatbots para explicar beneficios y atender consultas de los asegurados. En el ámbito farmacéutico, la IA favorece la investigación, selección de sitios para ensayos clínicos y control de calidad en la producción.
El apoyo del mercado resulta evidente. Entre 2015 y 2024, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) autorizó más de 1.000 dispositivos médicos habilitados con IA y surgieron alrededor de 2.400 empresas vinculadas al sector, según cifras reportadas por McKinsey & Company. La inversión de capital de riesgo en IA sanitaria aumentó cerca de un 20% entre 2023 y 2024, mientras 2025 registra financiamientos históricos superiores a los USD 100 millones para plataformas como OpenEvidence.
El avance hacia ecosistemas de datos interconectados plantea un nuevo escenario de competencia. La creación de “fundiciones de datos clínicos”, plataformas que vuelven valiosos los registros longitudinales de pacientes para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, otorga ventaja a los sistemas de salud con mayor escala y acceso a información de calidad. Un ejemplo es el de las 10 principales redes hospitalarias en Estados Unidos, que gestionan más de 1.200 hospitales y cerca de 175.000 camas con acceso diferenciado a estos recursos.
La interoperabilidad de información entre proveedores, aseguradoras y entidades regulatorias se volvió un objetivo central, impulsada por normativas como las de los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS). Las grandes tecnológicas, conocidas como hiperescaladores, desarrollan plataformas en la nube y definen estándares de interoperabilidad para asegurar el flujo de información entre sistemas heterogéneos.
La competencia se intensifica ante la consolidación de grandes proveedores de registros electrónicos de salud (EHR), que agregan capacidades de IA en sus plataformas para gestionar desde la interacción clínica hasta la analítica avanzada. Este proceso favorece la consolidación del sector y abre interrogantes sobre la viabilidad de sistemas abiertos frente a plataformas propietarias.
El informe señala también la aparición de una dinámica de “guerra de bots” en la relación entre aseguradoras y proveedores, en la que ambos emplean algoritmos para documentar, autorizar y procesar reclamaciones. La clave será el control de las capas de datos y la capacidad de orquestación de procesos.
Las organizaciones sanitarias ven beneficios en la integración nativa de IA en sistemas EHR por su facilidad de despliegue y menor fricción operativa, pero existe inquietud ante la dependencia tecnológica y el posible freno a la innovación. Paralelamente, persiste la demanda de soluciones flexibles y la agilidad de las empresas especializadas en inteligencia artificial.
La consolidación de una arquitectura conectada implica desafíos en gobernanza, privacidad e integración. El desarrollo de plataformas de datos clínicos requiere no solo cumplimiento normativo estricto, sino marcos sólidos de gobernanza, generación de confianza y alineación de incentivos entre actores. “La arquitectura modular permitirá reducir la carga administrativa y mejorar los resultados clínicos”, afirma el informe de McKinsey & Company.
La recomendación de la consultora para inversores y empresas del sector es priorizar oportunidades que presentan escalabilidad probada y avanzar hacia soluciones de plataforma y asociaciones estratégicas. Para los grandes actores tecnológicos, la clave reside en fortalecer alianzas en la cadena de valor y ampliar el acceso a registros clínicos, con énfasis en marcos de supervisión, validación clínica y transparencia.
Las organizaciones capaces de integrar soluciones transversales en los distintos ámbitos clínicos y administrativos quedarán posicionadas para liderar la transformación del sector salud y el desarrollo de la próxima generación de plataformas de inteligencia artificial.
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