Con 4.500 millones de personas sin acceso a servicios sanitarios esenciales y una escasez de 11 millones de trabajadores sanitarios prevista para 2030, la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de ayudar a salvar esa brecha y revolucionar la sanidad mundial.
Incluso podría ayudarnos a cumplir el Objetivo de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas de lograr la cobertura sanitaria universal para 2030.
Pero aunque la tecnología se está desarrollando rápidamente, la sanidad está «por debajo de la media» en su adopción de la IA en comparación con otros sectores, según el white paper del Foro Económico Mundial (WEF), The Future of AI-Enabled Health: Leading the Way.
«La transformación de la IA va más allá de la adopción de nuevas herramientas. Implica replantearse los fundamentos de cómo se presta la sanidad y se accede a ella», indica el reporte.
Con la previsión de que la IA generativa en el mercado sanitario alcance los 2.700 millones de dólares este año, y se acerque a los 17.000 millones en 2034, he aquí seis formas en que la IA ya está transformando la sanidad.
La IA puede interpretar escáneres cerebrales
Un nuevo programa informático de inteligencia artificial es «el doble de preciso» que los profesionales a la hora de examinar los escáneres cerebrales de pacientes que han sufrido un ictus.
Dos universidades británicas han entrenado el programa con un conjunto de datos de 800 escáneres cerebrales de pacientes con ictus y lo han probado con 2.000 pacientes. Los resultados fueron impresionantes.
Además de la precisión del modelo de inteligencia artificial, el programa también fue capaz de identificar la escala de tiempo en la que se produjo el ictus, una información crucial para los profesionales.
«En la mayoría de los accidentes cerebrovasculares causados por un coágulo de sangre, si el paciente se encuentra en las 4,5 horas siguientes al accidente, puede recibir tratamiento médico o quirúrgico. Hasta las 6 horas, el paciente también puede optar a un tratamiento quirúrgico, pero a partir de ese momento, decidir si estos tratamientos pueden ser beneficiosos se vuelve complicado, ya que cada vez hay más casos irreversibles. Por eso es esencial que los médicos conozcan tanto el tiempo de aparición inicial como si un ictus puede revertirse»
Dr. Paul Bentley, neurólogo consultor
También te puede interesar | 2025: Las cinco tendencias que están revolucionando la energía
La IA detecta más fracturas óseas que los humanos
Sorprendentemente, los médicos de urgencias pasan por alto fracturas óseas hasta en 10% de los casos. Además, los técnicos de rayos X escasean y están sobrecargados.
Por eso, utilizar la IA para realizar la exploración inicial podría evitar tanto radiografías innecesarias como fracturas no detectadas. El Instituto Nacional para la Excelencia Sanitaria y Asistencial (NICE) del Reino Unido afirma que la tecnología es segura, fiable y podría reducir la necesidad de citas de seguimiento.
Pero el rápido despliegue de la IA en la atención sanitaria suscita preocupación.
«Es importante que las personas que utilicen estas herramientas estén debidamente formadas para ello, es decir, que comprendan y sepan cómo mitigar los riesgos derivados de las limitaciones tecnológicas, como la posibilidad de que se proporcione información errónea»
Dra. Caroline Green del Instituto de Ética en IA de la Universidad de Oxford
Evaluar las necesidades de las ambulancias con IA
En el Reino Unido, unas 350.000 personas son trasladadas en ambulancia al hospital cada mes. Los paramédicos son quienes deciden quién necesita ir o no, y siempre teniendo en cuenta las pocas camas disponibles.
Un estudio realizado en Yorkshire, en el norte de Inglaterra, descubrió que en el 80% de los casos la IA podía predecir correctamente los pacientes que necesitaban ser trasladados al hospital.
El modelo de IA se entrenó en función de factores como la movilidad del paciente, los niveles de pulso y oxígeno en sangre y el dolor torácico, y también demostró responder sin sesgos. No obstante, el NICE advirtió que, antes de generalizar su uso, era necesaria más formación.
Detección precoz de más de 1.000 enfermedades
Un nuevo modelo de aprendizaje automático de inteligencia artificial puede detectar la presencia de ciertas enfermedades incluso antes de que el paciente sea consciente de los síntomas, según su fabricante, AstraZeneca.
Utilizando datos médicos de 500.000 personas que forman parte de un repositorio de datos sanitarios del Reino Unido, la máquina podría «predecir con gran fiabilidad el diagnóstico de una enfermedad muchos años después».
Slavé Petrovski, que dirigió la investigación, dijo: «Para muchas de estas enfermedades, cuando se manifiestan clínicamente y la persona acude al médico por una dolencia u observación visible, ya ha transcurrido mucho tiempo desde el inicio del proceso».
«Podemos detectar señales en una persona que son altamente predictivas del desarrollo de enfermedades como el Alzheimer, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la enfermedad renal y muchas otras», agregó.
Otro estudio británico ha descubierto que una herramienta de IA puede detectar con éxito el 64% de las lesiones cerebrales de la epilepsia que los radiólogos no habían detectado previamente. Entrenada en las resonancias magnéticas de más de 1.100 adultos y niños de todo el mundo, la herramienta de IA fue capaz de detectar lesiones más rápidamente que un médico, pero también de descubrir otras diminutas u oscuras que habían pasado desapercibidas al ojo humano.
«Es como encontrar un carácter en cinco páginas de texto negro. La inteligencia artificial es capaz de encontrar los dos tercios que los médicos pasan por alto, pero un tercio sigue siendo muy difícil de encontrar. Combinar los hallazgos de la IA con la supervisión y la experiencia humanas tiene el potencial de acelerar tanto el diagnóstico como la curación»
Dr. Konrad Wagstyl, investigador principal.
Chatbots clínicos para guiar decisiones sanitarias
Los médicos deben tomar decisiones médicas informadas y rápidas: La IA podría acelerarlas, pero también proporcionar información poco fiable o sesgada.
Según un estudio estadounidense, los modelos estándar de lenguaje amplio (LLM) como ChatGPT, Claude o Gemini no eran capaces de ofrecer a los médicos respuestas suficientemente pertinentes o basadas en pruebas a sus preguntas médicas.
En cambio, ChatRWD, un sistema de generación mejorada por recuperación (RAG) que básicamente combina los LLM con sistemas de recuperación para mejorar los resultados, dio respuestas útiles al 58% de las preguntas (frente al 2%-10% de los LLM).
Las interfaces digitales también se utilizan cada vez más para ayudar a clasificar a los pacientes. En un informe de 2024, que forma parte de la Iniciativa para la Transformación Digital de la Sanidad del Foro Económico Mundial, un estudio de caso sobre la plataforma digital para pacientes Huma reveló que podía reducir las tasas de readmisión en 30%, el tiempo dedicado a revisar a los pacientes hasta en 40% y «aliviar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios».
El informe anticipa un futuro en el que tecnologías como éstas podrían «transformar drásticamente la experiencia del paciente. Las personas generalmente sanas podrán utilizar dispositivos de autocontrol para optimizar su salud mental y física, mientras que las que tengan problemas de salud tendrán acceso a una amplia gama de soluciones digitales».
IA para la administración sanitaria
Las tareas administrativas son inevitables y requieren mucho tiempo en el ámbito médico. El uso de copilotos de IA podría liberar a los médicos para que dediquen más tiempo a los pacientes.
Microsoft acaba de anunciar Dragon Copilot, una herramienta de inteligencia artificial para la atención sanitaria que puede escuchar las consultas clínicas y tomar notas sobre ellas. Y Google ya cuenta con un conjunto de modelos de IA específicamente diseñados para aliviar algunas de las cargas administrativas de la asistencia sanitaria.
En Alemania, una plataforma de IA llamada Elea ha reducido el tiempo de pruebas y diagnósticos de semanas a horas, y sus fundadores están decididos a demostrar que la tecnología «puede ser un aliado, no un obstáculo». El cofundador, el Dr. Sebastian Casu, indicó que «nadie entra en el sector sanitario para pasar horas en tareas administrativas».
Por supuesto, tener una herramienta de inteligencia artificial que escuche y tome notas de la cita con el médico será un gran salto mental para muchos. Según un estudio reciente en el Reino Unido, solo el 29% de la gente confiaría en la IA para dar consejos básicos sobre salud (aunque más de dos tercios se sienten cómodos con el uso de la tecnología para liberar tiempo de los profesionales).
También está la cuestión de la precisión. Un informe del año pasado descubrió que Whisper, de OpenAI, utilizado por muchos hospitales para resumir las reuniones con los pacientes, «alucinaba» con algunas de las transcripciones.
Por eso es tan importante regular las herramientas de IA. En el Reino Unido, los dispositivos médicos basados en IA están estrictamente regulados por la Agencia Reguladora de Medicamentos y Productos Sanitarios.
En Estados Unidos, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) examinó el año pasado la regulación de la IA en la atención sanitaria y concluyó que, aunque la FDA «seguirá desempeñando un papel central para garantizar herramientas de IA seguras, eficaces y fiables», también era esencial que «todas las entidades implicadas atiendan a la IA con el rigor que merece esta tecnología transformadora».
