La inteligencia artificial generativa está transformado rápidamente el sector sanitario, introduciendo soluciones que aportan eficiencia a la documentación clínica, el apoyo a las decisiones y la comunicación con los pacientes, por citar solo algunas aplicaciones. Estas nuevas herramientas ayudan a reducir la carga administrativa de los médicos (el denominado “tiempo de pijama”), aceleran la toma de decisiones clínicas y mejoran la implicación del paciente. Una encuesta de Menlo Park reveló que el 22% de las organizaciones sanitarias ya han implementado herramientas de IA.
No obstante, como ocurre con todo gran salto tecnológico, existen desafíos. La principal preocupación no es solo cómo la IA generativa puede impulsar el cambio, sino cómo implementarla de manera efectiva sin dañar la confianza o la seguridad.
Al igual que con otras tecnologías disruptivas, el discurso actual sobre la IA generativa está saturado de afirmaciones sobre su impacto. Sin embargo, la tecnología por sí sola no salvará la sanidad. El verdadero trabajo radica en abordar problemas sistémicos más profundos, desde incentivos desalineados hasta flujos de trabajo fragmentados, así como el riesgo siempre presente de resultados indeseados.
La IA generativa tiene un verdadero potencial, pero también conlleva riesgos reales. La cuestión no es si debemos usarla, sino cómo podemos utilizarla de forma responsable y con resultados positivos.
El auge de la IA en la sombra: La innovación supera a la supervisión
A medida que se proliferan las herramientas de IA generativa, emerge un nuevo riesgo: la “IA en la sombra”, es decir, el uso de IA generativa por parte de los clínicos al margen de la supervisión institucional. Esto no es una preocupación teórica. Cuando la innovación supera a la gobernanza, se abren las puertas a la desinformación, las “alucinaciones” y decisiones que pueden parecer correctas pero que están fundamentalmente equivocadas. Por ejemplo, una consulta sobre el tratamiento para una infección urinaria complicada aguda en un entorno ambulatorio podría sugerir fluoroquinolonas. Y esa es una respuesta correcta SI la paciente no está embarazada, ya que las fluoroquinolonas deben evitarse durante el embarazo por los riesgos para el feto.
La IA generativa en la toma de decisiones clínicas debe hacer más que simplemente proporcionar respuestas. Necesita clarificar y contextualizar sobre qué y sobre quién pregunta el profesional, para garantizar que se represente el nivel apropiado de matiz clínico.
La historia de la sanidad está llena de ejemplos en los que la adopción tecnológica superó la preparación. Lo hemos visto con las Historias Clínicas Electrónicas, con las herramientas de salud poblacional y ahora con la IA generativa. La lección es clara: la experimentación no equivale a la preparación. Los líderes responsables deben preguntarse no solo “¿podemos implementar esto?”, sino “¿deberíamos hacerlo y, en ese caso, bajo qué salvaguardas?”.
La brecha de gobernanza: Por qué importa la supervisión
Existe una brecha de gobernanza entre el valor que la IA generativa puede ofrecer y cómo se alinea y adhiere a las políticas y directrices que le son intrínsecas o están reguladas. Si esa brecha no recibe supervisión, el impacto puede ser perjudicial para la atención, pudiendo agravar las disparidades y erosionar la confianza, esencial en el ámbito sanitario.
Implementar una gobernanza no es una acción de suma cero. No restringirá la innovación ni impedirá el despliegue. Disponer de directrices claras puede potenciar la creación de nuevas soluciones gracias a políticas que proporcionen claridad sobre cómo deben usarse las aplicaciones y herramientas, qué datos deben utilizar y cómo se define la rendición de cuentas. Una gobernanza efectiva también implica garantizar que la infraestructura sea segura, esté monitorizada y permita detectar usos no seguros o no autorizados. Las herramientas de IA deben integrarse en entornos seguros y monitorizados, con detección en tiempo real de usos no autorizados o inseguros, lo que incluye:
- Asegurar que los clínicos estén empoderados mediante formación, no solo sobre el valor de su uso, sino también sobre sus límites y riesgos.
- Un sistema comprendido de monitorización, retroalimentación y adaptación, tanto de la tecnología como de la práctica clínica, que sea continuo y evolucione para incluir nuevas herramientas y aplicaciones.
Separando el bombo del valor real
El camino a seguir es claro: pasar del bombo publicitario al valor tangible. La verdadera prueba para la IA generativa no está en su novedad, sino en su capacidad para ofrecer mejoras medibles para clínicos y pacientes. Eso implica exigir un retorno de la inversión tangible: reducción de la carga administrativa, mejora de los resultados y una mejor experiencia del paciente. También implica ser honestos sobre lo que la IA generativa no puede hacer y dónde el juicio humano sigue siendo irremplazable.
Los líderes sanitarios deben insistir en una evaluación continua y rigurosa, en informes transparentes y periódicos, y en un enfoque en la mejora constante. El objetivo no es solo adoptar la IA generativa, sino integrarla de manera que apoye a los clínicos, empodere a los pacientes y promueva la equidad en salud.
Liderando a través de la revolución de la IA generativa
La revolución de la IA generativa está aquí, pero su éxito no se basará en la tecnología que seleccionemos y usemos, sino en cómo la implementemos. ¿Permitiremos que florezca la IA en la sombra, o cerraremos la brecha de gobernanza y aseguraremos que la innovación cumpla su función más importante?
La respuesta radica en un liderazgo firme. Los líderes sanitarios deben buscar herramientas basadas en la evidencia, identificar y trabajar bajo una política clara, y estar animados por un compromiso con la seguridad del paciente y la confianza. Si lo hacemos bien, la IA generativa no solo transformará los flujos de trabajo sanitarios; nos ayudará a construir un sistema de salud más eficiente, equitativo y resistente para todos.
Foto: francescoch, Getty Images
Holly Urban, MD, MBA cuenta con una amplia experiencia en tecnología sanitaria y cree en el poder del contenido basado en evidencia para transformar las Historias Clínicas Electrónicas, más allá de sistemas transaccionales, en herramientas que permitan a los clínicos lograr mejores resultados para los pacientes. Tras ejercer como pediatra de atención primaria, la Dra. Urban trabajó en varias empresas de tecnología de HCE y contenido basado en evidencia, y ha desempeñado roles de liderazgo en informática sanitaria durante más de quince años. Antes de unirse a Wolters Kluwer Health, se desempeñó como CMIO en Oracle Cerner, Directora de Gestión de Producto en MCG Health y Vicepresidenta de Gestión de Producto en McKesson Horizon Clinicals.
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