La inteligencia artificial (IA) dej\u00f3 de ser una promesa tecnol\u00f3gica para convertirse en una herramienta con aplicaciones concretas en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, la salud p\u00fablica y la gesti\u00f3n de los sistemas sanitarios. Sin embargo, su potencial no depende \u00fanicamente de la sofisticaci\u00f3n de los algoritmos, sino de la capacidad de las instituciones para incorporarlos de manera efectiva, segura y sostenible.<\/p>\n\n\n\n
Ese fue uno de los principales ejes de la exposici\u00f3n de Sebasti\u00e1n Garc\u00eda Sais\u00f3, director del Departamento de Evidencia e Inteligencia para la Acci\u00f3n en Salud de la Organizaci\u00f3n Panamericana de la Salud (OPS), durante el Congreso de la Fundaci\u00f3n Iberoamericana Consenso Salud, donde present\u00f3 la conferencia \u201cInteligencia artificial en salud: de la promesa a la implementaci\u00f3n\u201d<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Al comienzo de su intervenci\u00f3n, el especialista plante\u00f3 la necesidad de mejorar el uso de los recursos sanitarios para obtener mejores resultados en la poblaci\u00f3n. En ese sentido, se\u00f1al\u00f3 que, de acuerdo con el informe Salud en las Am\u00e9ricas<\/em>, alrededor del 40% de la carga de enfermedad en la regi\u00f3n podr\u00eda ser evitable.<\/p>\n\n\n\n \u201cEsto nos lleva a un planteamiento de no solo se trata de invertir m\u00e1s en salud, sino invertir mejor y lograr con lo que tenemos mejores resultados\u201d<\/em>, sostuvo.<\/p>\n\n\n\n El referente de la OPS remarc\u00f3 que la inteligencia artificial no es una tecnolog\u00eda reciente, aunque su expansi\u00f3n haya adquirido mayor visibilidad con la popularizaci\u00f3n de los grandes modelos de lenguaje. El desaf\u00edo actual, explic\u00f3, consiste en superar la etapa de entusiasmo y los proyectos aislados para avanzar hacia aplicaciones integradas en los sistemas de salud.<\/p>\n\n\n\n \u201c\u00bfC\u00f3mo pasar de este hype que estamos viviendo, de los m\u00faltiples pilotos fragmentados que vemos en m\u00faltiples \u00e1reas de aplicaci\u00f3n a una implementaci\u00f3n responsable?\u201d, se pregunt\u00f3.<\/p>\n\n\n\n La respuesta, seg\u00fan el especialista, requiere cambiar el foco: en lugar de concentrarse exclusivamente en la cantidad de herramientas disponibles, es necesario evaluar c\u00f3mo modifican los procesos asistenciales, mejoran la organizaci\u00f3n de los servicios y generan beneficios verificables para los pacientes.<\/p>\n\n\n\n Entre las aplicaciones con mayor potencial mencion\u00f3 el an\u00e1lisis automatizado de im\u00e1genes m\u00e9dicas, la detecci\u00f3n de patolog\u00edas, la elaboraci\u00f3n de documentaci\u00f3n cl\u00ednica, el apoyo a las decisiones asistenciales y la optimizaci\u00f3n de los flujos de atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n destac\u00f3 las oportunidades en salud p\u00fablica, particularmente en la vigilancia epidemiol\u00f3gica, la detecci\u00f3n temprana de brotes, la planificaci\u00f3n de campa\u00f1as de inmunizaci\u00f3n, la s\u00edntesis de evidencia cient\u00edfica y la gesti\u00f3n de redes y servicios sanitarios.<\/p>\n\n\n\n Uno de los principales obst\u00e1culos para incorporar inteligencia artificial en los sistemas sanitarios es la calidad de la informaci\u00f3n disponible. Los algoritmos necesitan datos confiables, pertinentes y suficientemente representativos para producir resultados \u00fatiles. Cuando existen registros fragmentados, informaci\u00f3n incompleta o dificultades para intercambiar datos entre plataformas, las posibilidades de obtener buenos resultados se reducen.<\/p>\n\n\n\n \u201cDatos primero, la calidad del dato es importante\u201d,<\/em> enfatiz\u00f3 Garc\u00eda Sais\u00f3 al referirse a los principios que deben orientar la transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial (IA) dej\u00f3 de ser una promesa tecnol\u00f3gica para convertirse en una herramienta con aplicaciones concretas en la atenci\u00f3n m\u00e9dica, la salud p\u00fablica y la gesti\u00f3n de los sistemas sanitarios. 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