La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en uno de los principales motores de transformación del sector salud. Desde algoritmos capaces de detectar enfermedades antes de que aparezcan los síntomas hasta sistemas que optimizan la operación hospitalaria en tiempo real, la tecnología está modificando la forma en que se diagnostica, se trata y se gestiona la atención médica a nivel global.
Este cambio de paradigma fue uno de los temas centrales abordados durante el panel “IA en salud: impacto clínico, operativo y estratégico”, celebrado en el marco del evento MediTalk Summit Santiago 2026 organizado por revista Mercado, donde especialistas analizaron los avances, oportunidades y desafíos que enfrenta el ecosistema sanitario dominicano frente a una de las revoluciones tecnológicas más significativas de las últimas décadas.
La carrera global por incorporar IA al sistema sanitario
La apuesta por la IA en salud ya se refleja en las cifras.
Según Deloitte, más del 70% de los sistemas de salud a nivel mundial están invirtiendo actualmente en soluciones basadas en inteligencia artificial para mejorar procesos clínicos y operativos. Las principales áreas de aplicación incluyen diagnóstico por imágenes, análisis predictivo, monitoreo remoto de pacientes, automatización administrativa y optimización de recursos hospitalarios.
La consultora estima que la IA podría reducir significativamente los costos operativos de los sistemas sanitarios durante la próxima década, al tiempo que mejora los resultados clínicos y la experiencia de los pacientes.
El fenómeno ocurre en un contexto particularmente desafiante para la industria: envejecimiento poblacional, aumento de enfermedades crónicas, escasez de personal médico y una presión creciente por ofrecer servicios más eficientes y personalizados.
Frente a este escenario, la inteligencia artificial aparece como una herramienta capaz de ampliar la capacidad de respuesta de los sistemas de salud sin comprometer la calidad de la atención.
La tecnología avanza, pero la medicina sigue siendo humana
Uno de los mensajes más relevantes del panel provino de Rafael Ulerio, miembro del consejo de administración y coordinador de tecnología de la Clínica Universitaria Unión Médica del Norte, quien advirtió que el verdadero potencial de la inteligencia artificial debe evaluarse desde una perspectiva centrada en las personas.
“La salud como valor agregado parte primero de las personas. La IA puede ayudarnos a entender el genoma humano, las proteínas y el origen de muchas enfermedades, pero sigue siendo una herramienta complementaria. La tecnología puede dar una pincelada sobre lo que el paciente necesita, pero la sensibilidad humana sigue siendo esencial”, afirmó.
La reflexión conecta con uno de los debates más importantes que actualmente enfrenta la industria médica: cómo incorporar tecnologías avanzadas sin erosionar la relación médico-paciente.
Diversas investigaciones publicadas en revistas como The Lancet Digital Health y Nature Medicine muestran que los pacientes continúan valorando la empatía, la comunicación y la confianza como factores determinantes en la calidad de la atención, incluso en entornos altamente digitalizados.
La conclusión parece clara, y es que el futuro no apunta hacia médicos reemplazados por algoritmos, sino hacia profesionales potenciados por sistemas inteligentes capaces de ampliar sus capacidades diagnósticas y analíticas.
El auge de la medicina predictiva
Durante décadas, la medicina se construyó sobre un modelo reactivo de identificar una enfermedad y tratarla una vez aparecía. La inteligencia artificial está impulsando un cambio radical hacia un modelo predictivo.
Luis José Castillo, coordinador médico de imágenes diagnósticas del HEMA, explicó que la capacidad de procesar grandes volúmenes de información clínica permite detectar patrones invisibles para el ojo humano y anticipar riesgos antes de que se manifiesten.
“El modelo de medicina con tecnología integrada y atención humanizada centrada en el paciente tendrá un impacto directo en la seguridad y experiencia clínica. En el futuro veremos historias clínicas integradas y modelos de IA capaces de asistir la toma de decisiones junto al médico”, señaló.
La tendencia ya es visible en múltiples especialidades.
En radiología, por ejemplo, algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado niveles de precisión comparables a especialistas para detectar lesiones pulmonares, cáncer de mama o anomalías neurológicas en etapas tempranas.
En cardiología, modelos predictivos analizan miles de variables para identificar pacientes con alto riesgo de sufrir eventos cardiovasculares años antes de que aparezcan síntomas evidentes.
La medicina preventiva, históricamente limitada por la capacidad humana de procesar información, encuentra en la IA un aliado capaz de transformar datos dispersos en conocimiento clínico accionable.
Hospitales inteligentes: la nueva frontera de la eficiencia
Más allá del diagnóstico, la inteligencia artificial también está revolucionando la operación interna de los centros de salud. La gestión hospitalaria representa uno de los ámbitos con mayor potencial de impacto económico y operativo.
Ulerio destacó cómo estas tecnologías ya permiten optimizar procesos internos, conectar departamentos clínicos y reducir tiempos de respuesta para los pacientes.
A nivel internacional, hospitales que han implementado sistemas avanzados de IA están utilizando algoritmos para predecir ocupación de camas, gestionar inventarios de medicamentos, coordinar recursos quirúrgicos y automatizar tareas administrativas que tradicionalmente consumían miles de horas de trabajo humano.
El resultado es una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia para el paciente.
En un contexto donde los sistemas sanitarios enfrentan crecientes restricciones presupuestarias, estas mejoras representan una ventaja competitiva estratégica.
Telemedicina y monitoreo remoto: la salud sale del hospital
Uno de los aspectos más innovadores discutidos durante el panel fue la convergencia entre inteligencia artificial, telemedicina y monitoreo remoto.
Ulerio explicó cómo tecnologías emergentes ya permiten supervisar pacientes a distancia mediante dispositivos inteligentes capaces de enviar información clínica en tiempo real.
“Hoy podemos evaluar un pie diabético de manera remota, incluso con asistencia robótica que envía datos en tiempo real para dar seguimiento a pacientes que viven solos. Pero para lograrlo necesitamos una mejor infraestructura y conectividad entre médicos, hospitales y pacientes”, indicó.
El avance resulta particularmente relevante para enfermedades crónicas como diabetes, hipertensión, insuficiencia cardíaca y cáncer, condiciones que requieren seguimiento constante y representan una carga creciente para los sistemas de salud.
Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades no transmisibles son responsables de más del 70% de las muertes globales, una realidad que convierte al monitoreo remoto en una herramienta estratégica para mejorar resultados clínicos y reducir hospitalizaciones evitables.
El desafío pendiente: infraestructura e interoperabilidad
Aunque las oportunidades son amplias, la implementación efectiva de inteligencia artificial en salud enfrenta importantes barreras. La principal es la interoperabilidad.
La mayoría de los sistemas sanitarios continúan operando con bases de datos fragmentadas, plataformas incompatibles y registros médicos dispersos entre distintas instituciones.
Sin una infraestructura capaz de conectar información clínica de forma segura y eficiente, gran parte del potencial de la IA permanece limitado.
Castillo reconoció que el sistema de salud dominicano aún se encuentra en una etapa de adaptación tecnológica, una situación que comparte con numerosos países de América Latina.
La transformación digital exige inversiones sostenidas en conectividad, capacitación profesional, ciberseguridad y gobernanza de datos, además de marcos regulatorios que permitan aprovechar la innovación sin comprometer la privacidad de los pacientes.
La próxima gran ventaja competitiva del sector salud
La discusión desarrollada durante el panel dejó en evidencia que la inteligencia artificial ya no pertenece al terreno de la experimentación.
Su adopción avanza en hospitales, clínicas, laboratorios y sistemas de salud alrededor del mundo, redefiniendo procesos que durante décadas permanecieron prácticamente inalterados.
Sin embargo, el verdadero reto no consiste únicamente en adquirir tecnología. La ventaja competitiva estará en la capacidad de integrar innovación, talento humano y visión estratégica dentro de un mismo ecosistema.
“La inteligencia artificial no está para sustituir el diagnóstico médico, sino para ayudarnos a tomar mejores decisiones y anticiparnos a los riesgos”, concluyó Castillo.
La afirmación resume uno de los consensos más importantes que emergieron del encuentro: la medicina del futuro será más predictiva, más conectada y más eficiente. Pero seguirá dependiendo de algo que ningún algoritmo ha logrado replicar completamente: el juicio clínico y la capacidad humana de cuidar a otro ser humano.