Develop Consulting y Consenso Salud llevaron a cabo una encuesta sobre Salud Digital en Argentina y Am\u00e9rica Latina, que reuni\u00f3 las perspectivas de m\u00e1s de 200 profesionales del sector. Se desarroll\u00f3 con el objetivo de generar evidencia pr\u00e1ctica y accionable sobre el estado de adopci\u00f3n, uso y percepci\u00f3n de las herramientas digitales en salud.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s all\u00e1 de los hallazgos puntuales, la utilidad de este relevamiento reside en orientar a l\u00edderes y equipos hacia una agenda digital m\u00e1s coherente, adaptada a la diversidad de roles dentro del sistema de salud y alineada con las tendencias internacionales.<\/p>\n\n\n\n
La encuesta refleja un universo diverso de instituciones y roles, con predominio de hospitales, cl\u00ednicas y obras sociales, acompa\u00f1ado por empresas tecnol\u00f3gicas y laboratorios. Los participantes son mayormente directivos y l\u00edderes con trayectoria consolidada, lo que otorga al an\u00e1lisis una mirada estrat\u00e9gica y de gesti\u00f3n sobre la digitalizaci\u00f3n en salud.<\/p>\n\n\n\n
Los encuestados demostraron un alto nivel de familiaridad con diversas herramientas de salud digital. La Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica fue la m\u00e1s conocida, mencionada por el 87% de los participantes, seguida de la Telemedicina (81,5%) y la Inteligencia Artificial (80,6%). Tambi\u00e9n se destac\u00f3 el conocimiento sobre plataformas institucionales (75,9%) y aplicaciones m\u00f3viles (60,2%). Sin embargo, herramientas m\u00e1s t\u00e9cnicas como la automatizaci\u00f3n de procesos (45,4%), la interoperabilidad (42,6%) y el Big Data (40,7%) fueron reconocidas por un menor porcentaje, indicando posibles \u00e1reas donde a\u00fan hay margen para incrementar el conocimiento y uso. Las herramientas m\u00e1s conocidas son aquellas ya consolidadas en el sistema de salud, mientras que el conocimiento decae en tecnolog\u00edas m\u00e1s complejas o de implementaci\u00f3n m\u00e1s reciente.<\/p>\n\n\n\n
Aunque el primer nivel de digitalizaci\u00f3n est\u00e1 bien posicionado, el salto hacia una salud digital m\u00e1s conectada, automatizada y basada en datos requiere fortalecer la formaci\u00f3n en tecnolog\u00edas estructurantes, muchas veces invisibles para los usuarios finales pero clave para la eficiencia, seguridad y escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n
Los resultados revelan un alto nivel de conciencia y aceptaci\u00f3n hacia las
herramientas digitales en salud. Una gran mayor\u00eda est\u00e1 al tanto de los avances en salud digital y cree que existen soluciones tecnol\u00f3gicas que podr\u00edan mejorar su pr\u00e1ctica. Asimismo, consideran \u00fatiles estas herramientas para su trabajo, aunque el uso diario de las mismas todav\u00eda no es tan extendido, lo que se\u00f1ala una brecha entre la percepci\u00f3n de utilidad y la implementaci\u00f3n real en el \u00e1mbito laboral. Estos resultados reflejan predisposici\u00f3n hacia la implementaci\u00f3n de la salud digital.<\/p>\n\n\n\n
Conocimiento y uso general<\/strong><\/p>\n\n\n\n La automatizaci\u00f3n de procesos fue se\u00f1alada como la principal prioridad para los pr\u00f3ximos a\u00f1os, con un 51,9% de las respuestas, seguida muy de cerca por las soluciones para pacientes y la necesidad de regulaci\u00f3n y legislaci\u00f3n (ambas con 47,2%). La interoperabilidad (41,7%) y la conectividad (40,7%) tambi\u00e9n se destacaron como \u00e1reas cr\u00edticas. Esto indica una clara demanda por sistemas m\u00e1s eficientes, integrados y legalmente respaldados.<\/p>\n\n\n\n La adopci\u00f3n de inteligencia artificial, la educaci\u00f3n en salud digital, la ciberseguridad y la telemedicina tambi\u00e9n se consideran relevantes, aunque en menor medida.<\/p>\n\n\n\n Para avanzar en salud digital en la regi\u00f3n, no basta con incorporar herramientas individuales. Es fundamental incentivar la transformaci\u00f3n sist\u00e9mica incluyendo la automatizaci\u00f3n, normas claras, integraci\u00f3n t\u00e9cnica y conectividad robusta como pilares fundacionales antes de adoptar tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas como la IA o el Big Data.<\/p>\n\n\n\n Infraestructura digital<\/strong><\/p>\n\n\n\n Respecto a la infraestructura tecnol\u00f3gica (hardware, conectividad y soporte t\u00e9cnico), los datos revelan deficiencias importantes. Este es uno de los puntos m\u00e1s cr\u00edticos, donde los encuestados de hospitales p\u00fablicos presentan la mayor percepci\u00f3n de insuficiencia, con un 44% en niveles 1 y 2. En cambio, empresas tecnol\u00f3gicas y laboratorios presentan mejores condiciones, con mejores porcentajes en los niveles 4 y 5. En general, los niveles de suficiencia tecnol\u00f3gica son bajos en todos los tipos de instituciones.<\/p>\n\n\n\n La media general ubica a un tercio en nivel 3, lo que sugiere un nivel de infraestructura apenas suficiente. La infraestructura deficiente constituye una barrera cr\u00edtica para la adopci\u00f3n de soluciones digitales. Sin una base tecnol\u00f3gica robusta y confiable, cualquier iniciativa de transformaci\u00f3n digital se ve comprometida. Por ello, los planes estrat\u00e9gicos institucionales deben priorizar la inversi\u00f3n en equipamiento, conectividad y soporte t\u00e9cnico como punto de partida. Fortalecer esta base permitir\u00e1 avanzar hacia la implementaci\u00f3n de herramientas digitales m\u00e1s complejas.<\/p>\n\n\n\n En cuanto a la utilizaci\u00f3n concreta de herramientas, la Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica lidera con un 72,9% de uso, seguida por los sistemas de gesti\u00f3n administrativa (67,1%). Las aplicaciones m\u00f3viles (48,2%) y la telemedicina (41,2%) tambi\u00e9n presentan una presencia significativa.<\/p>\n\n\n\n Herramientas m\u00e1s complejas como Inteligencia Artificial, interoperabilidad, automatizaci\u00f3n de procesos y Big Data tienen un menor nivel de adopci\u00f3n. Esto sugiere que las instituciones priorizan herramientas de gesti\u00f3n y atenci\u00f3n m\u00e1s convencionales antes de adoptar tecnolog\u00edas m\u00e1s avanzadas y de segunda generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Aunque el 58,5 % de las organizaciones afirma contar con alg\u00fan tipo de presupuesto destinado a salud digital, solo el 15,4 % dispone de una asignaci\u00f3n claramente definida y activa. Un 43,1 % declara tener presupuesto, aunque sin un monto espec\u00edfico, lo que sugiere una intenci\u00f3n en v\u00edas de consolidaci\u00f3n. Sin embargo, el 38,5 % de los encuestados reporta no contar con ning\u00fan presupuesto asignado, lo que constituye una limitaci\u00f3n cr\u00edtica para avanzar en procesos de digitalizaci\u00f3n. Para escalar el impacto de la digitalizaci\u00f3n, las instituciones necesitan avanzar hacia modelos de inversi\u00f3n planificados, con presupuestos espec\u00edficos alineados a estrategias digitales concretas.<\/p>\n\n\n\n Un 62,5% de los profesionales asistenciales utiliza herramientas digitales a diario, mientras que un 25% lo hace varias veces por semana. Esto indica una alta integraci\u00f3n en la rutina de trabajo. Sin embargo, el hecho de que a\u00fan un 6,25% nunca las utilice demuestra que a\u00fan existen desaf\u00edos en la universalizaci\u00f3n del uso, posiblemente vinculados a brechas formativas o resistencias al cambio.<\/p>\n\n\n\n La importancia de la capacitaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n El 70,7% de los encuestados se\u00f1ala la capacitaci\u00f3n continua como el principal facilitador, seguido de la inversi\u00f3n en infraestructura (64,1%) y pol\u00edticas p\u00fablicas claras (43,5%).<\/p>\n\n\n\n Estos resultados muestran que existe una fuerte demanda por apoyo estructurado, tanto interno como externo, para lograr la transformaci\u00f3n digital. La capacitaci\u00f3n supera incluso a la inversi\u00f3n como motor del cambio. Las instituciones pueden obtener avances significativos en digitalizaci\u00f3n incluso sin grandes presupuestos si priorizan el desarrollo de capacidades humanas y aprovechan normativas claras.<\/p>\n\n\n\n Uso de la IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n El 81,6% de los encuestados utiliza IA generativa, siendo frecuente en el 37% de los casos. Esto muestra una penetraci\u00f3n notablemente alta para una tecnolog\u00eda emergente, lo que sugiere que los profesionales del sector salud est\u00e1n adoptando activamente estas herramientas en sus flujos de trabajo. ChatGPT domina el panorama con un 69,3% de uso, muy por encima de otras herramientas como Copilot (13,3%) o Gemini (9,3%). Esto refleja una clara consolidaci\u00f3n de una herramienta en particular dentro del ecosistema. Los desarrolladores y responsables institucionales pueden focalizar sus esfuerzos de integraci\u00f3n, capacitaci\u00f3n y seguridad en las plataformas m\u00e1s utilizadas.<\/p>\n\n\n\n Conclusiones<\/strong><\/p>\n\n\n\n Entre las conclusiones del estudio se destac\u00f3 que la digitalizaci\u00f3n del sector salud en la regi\u00f3n est\u00e1 en una etapa activa pero desigual. Se observa un proceso en expansi\u00f3n, pero pocas organizaciones cuentan con una implementaci\u00f3n extendida de herramientas digitales. La gran mayor\u00eda se encuentra en etapas parciales o en proceso de incorporaci\u00f3n. Esta transici\u00f3n gradual revela un ecosistema en evoluci\u00f3n, donde predominan tanto los avances continuos, como la aparici\u00f3n de desaf\u00edos de infraestructura, planificaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La falta de infraestructura tecnol\u00f3gica adecuada es una de las principales La IA generativa irrumpe con fuerza, con una adopci\u00f3n que alcanza a m\u00e1s del 80% de los encuestados. ChatGPT de OpenAI domina claramente el panorama. Esto demuestra que el uso de IA ya est\u00e1 integrado en los flujos de trabajo cotidianos, pero sin un marco claro.<\/p>\n\n\n\n Las instituciones deben actuar r\u00e1pidamente para regular, formar y guiar este uso creciente, garantizando su integraci\u00f3n \u00e9tica, segura y eficaz en el entorno sanitario.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Develop Consulting y Consenso Salud llevaron a cabo una encuesta sobre Salud Digital en Argentina y Am\u00e9rica Latina, que reuni\u00f3 las perspectivas de m\u00e1s de 200 profesionales del sector. Se desarroll\u00f3 con el objetivo de generar evidencia pr\u00e1ctica y accionable sobre el estado de adopci\u00f3n, uso y percepci\u00f3n de las herramientas digitales en salud. 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La adopci\u00f3n de IA generativa ha superado barreras iniciales y se est\u00e1 integrando a ritmo acelerado. Las instituciones deben regularizar, formar y guiar el uso de estas herramientas para asegurar una aplicaci\u00f3n efectiva.<\/p>\n\n\n\n
barreras: la mayor\u00eda de las instituciones apenas alcanza un nivel medio de suficiencia, y hospitales p\u00fablicos se destacan negativamente.
Sumado a esto, el costo de implementaci\u00f3n y la falta de capacitaci\u00f3n lideran entre los obst\u00e1culos identificados, junto a la conectividad deficiente y la baja interoperabilidad.<\/p>\n\n\n\n