El reciente anuncio de la Clínica Mayo captó mi atención por razones que van más allá de lo superficial. Soy una superviviente de cáncer de mama que recuerda cuánto depende todo de la información oportuna, la investigación sólida y la claridad clínica. También soy una ejecutiva que ha pasado años asesorando a organizaciones en datos, IA y estrategia digital. Uno de los desafíos persistentes al trabajar con datos sanitarios son los formatos no estandarizados, los tipos de datos, las convenciones de nomenclatura, los duplicados, junto con la privacidad y la seguridad. A esto se suman el tiempo, la inversión y el soporte continuo de sistemas integrados.
Cuando Mayo presentó una plataforma diseñada para compartir datos, colaborar en investigación y ampliar el acceso, resonó con preguntas que estudio de cerca. ¿Cómo llegan los descubrimientos a los pacientes más rápido? ¿Cómo colaboran las instituciones a gran escala? ¿Cómo generamos confianza en las herramientas que apoyan la atención? ¿Cómo aceleran estas colaboraciones el liderazgo en el mercado con alcance global?
Las relaciones entre sistemas de salud, organizaciones sin ánimo de lucro, universidades y agencias públicas no son nuevas. La diferencia aquí es sutil: la estructura de estas relaciones es lo que destaca en estas colaboraciones. Los sistemas de salud aportan profundidad clínica y datos de resultados de pacientes. Los grupos de investigación contribuyen con diseño de estudios, rigor científico e investigación a largo plazo. Los socios tecnológicos proporcionan la infraestructura que permite el acceso seguro a datos, análisis compartidos y desarrollo de modelos. Las agencias públicas ofrecen supervisión, vías de financiación y alcance nacional. Las entidades sin ánimo de lucro añaden alineación con la misión y apoyo para avances en enfermedades específicas. Cada grupo lleva una parte distinta del trabajo, y juntos crean entornos que ninguna institución podría mantener por sí sola. Estas relaciones influyen en la velocidad de los descubrimientos, en el alcance de su aplicación y en la consistencia de los beneficios para pacientes en distintas regiones y entornos asistenciales. La confianza y transparencia iniciales hacia el ecosistema y el público son un acelerador para este modelo.
Al observar el panorama sanitario actual, cinco tendencias destacan como significativas para el próximo año.
1. Los modelos de plataforma emergen como infraestructura estratégica
El trabajo en plataformas de la Clínica Mayo ilustra cómo los datos clínicos, de imagen y genómicos pueden coexistir en un entorno compartido, en lugar de estar en sistemas desconectados. Platform_Insights y Platform_Connect ofrecen a los socios una forma práctica de realizar investigación, evaluar IA y apoyar la toma de decisiones clínicas sin construir infraestructuras separadas.
Esta estructura importa por dos razones. Reduce barreras para instituciones que quieren participar en investigación avanzada pero carecen de capacidades internas. También fortalece la confiabilidad de la IA al basar sus hallazgos en conjuntos de datos más grandes y diversos. Los pacientes acceden a herramientas basadas en evidencia más amplia, y los proveedores ganan confianza en la consistencia de los resultados.
2. Las colaboraciones en oncología generan una escala inalcanzable para instituciones individuales
La oncología sigue liderando la investigación multiinstitución. La Breast Cancer Research Foundation amplió su Drug Research Collaborative para ofrecer a investigadores y laboratorios un entorno de investigación compartido. Los conjuntos de datos coordinados y los protocolos alineados mejoran el ritmo y la claridad de los descubrimientos.
Un estudio reciente sobre cáncer de mama, Un modelo multimodal de IA podría mejorar la estratificación del riesgo de recurrencia en cáncer de mama temprano, reforzó el valor de esta estructura. ECOG-ACRIN, Caris Life Sciences, BCRF, el Instituto Nacional del Cáncer y el Fondo del Sello de Investigación del Cáncer de Mama trabajaron juntos en un modelo de IA multimodal para el riesgo de recurrencia en estadios tempranos. Como superviviente, abordé esta investigación con interés personal. La asociación destacó por su transparencia y estructura. Agencias públicas, organizaciones sin ánimo de lucro y socios comerciales contribuyeron a un esfuerzo coordinado. Este tipo de colaboración genera evidencia más sólida y traza un camino hacia el uso clínico.
Para los pacientes, los datos compartidos conducen a insights más tempranos y a una evaluación del riesgo más precisa. Para los clínicos, reduce la variabilidad y fortalece el apoyo a la decisión.
3. Las redes internacionales amplían la investigación que preserva la privacidad a escala
Varios países están invirtiendo en entornos nacionales de investigación que permiten a las instituciones participar en el desarrollo de IA sin transferir datos crudos. Kakao Healthcare y Google Cloud apoyan una red federada de hospitales en Corea del Sur. HDR UK del Reino Unido y el Espacio Europeo de Datos Sanitarios proporcionan marcos seguros donde universidades, reguladores y organizaciones sanitarias contribuyen a estudios conjuntos.
Estas redes ofrecen beneficios prácticos. Las instituciones mantienen el control de sus datos mientras contribuyen a grandes estudios multirregionales. Los investigadores acceden a conocimientos más amplios. Los pacientes se benefician de herramientas informadas por una gama más diversa de contextos clínicos y demográficos.
4. La biofarmacéutica construye alianzas de datos que fortalecen el descubrimiento
Las organizaciones farmacéuticas y biotecnológicas están formando alianzas basadas en conjuntos de datos compartidos y ambiciones de investigación coordinadas. Bristol Myers Squibb y Takeda conectan conjuntos de datos de biología estructural para apoyar el modelado avanzado de proteínas. Pfizer y Tempus alinean datos de biomarcadores y del mundo real para respaldar la oncología de precisión. Roche y Foundation Medicine colaboran para fortalecer la comprensión genómica en el diagnóstico y la toma de decisiones terapéuticas.
La Clínica Cleveland e IBM crearon el Discovery Accelerator para alinear datos clínicos con biología computacional y análisis preparados para la computación cuántica. Estas alianzas acortan el tiempo desde la investigación hasta el diseño de ensayos y dan a los científicos la capacidad de probar ideas con claridad. Los pacientes se benefician finalmente de una investigación basada en evidencia más sólida y un contexto clínico más amplio.
5. La conectividad confiable de datos está formando una nueva capa de infraestructura sanitaria
Una nueva categoría de plataformas facilita la colaboración segura de datos en el ecosistema sanitario. Datavant conecta conjuntos de datos clínicos, de pagadores, de laboratorio y de salud pública mediante métodos que preservan la privacidad. Sherpa.ai y Owkin permiten el aprendizaje federado, lo que deja que los modelos se entrenen entre instituciones sin mover información sensible.
Estas herramientas dan a los sistemas de salud un punto de entrada a asociaciones de investigación sin requerir grandes desarrollos técnicos. También introducen prácticas de gobernanza más claras que fomentan la confianza entre las partes interesadas. Los proveedores acceden a entornos de investigación que antes estaban fuera de su alcance. Los pacientes se benefician de conocimientos construidos sobre conjuntos de datos diversos que respetan la privacidad.
Por qué estas tendencias importan para la atención y la innovación
Los líderes sanitarios enfrentan preguntas que influyen en la estrategia, las operaciones y la experiencia de la atención. El progreso depende de elegir socios con intención, gestionar los datos con responsabilidad y participar en entornos construidos para la investigación conjunta y el conocimiento compartido.
Buscamos aplicaciones de la IA con las que podamos identificarnos. La sanidad es un ámbito por el que todos podemos apostar, ya que nosotros, nuestras familias o vecinos somos, en algún momento, pacientes. Me siento alentada por el nuevo año a medida que estas colaboraciones se expanden y aceleran. Para los pacientes, estas colaboraciones apoyan una detección más temprana, una evaluación del riesgo más clara y una guía más sólida durante las decisiones de tratamiento. Para los proveedores, la colaboración reduce la carga de crear programas avanzados de análisis y IA en solitario. Para los líderes de la industria, la investigación coordinada genera evidencia que resiste el uso clínico real.
Instituciones de todo el país se están agrupando alrededor de plataformas compartidas, gobernanza estructurada y entornos de investigación diseñados para el trabajo conjunto. La investigación gana fuerza cuando participan muchos equipos. La IA gana confiabilidad cuando se entrena con poblaciones más amplias. La innovación sanitaria se inclina hacia redes construidas para la escala, la confianza y un propósito común. Las organizaciones que se preparen ahora para este modelo influirán en cómo la IA respalda la atención y los resultados clínicos en los próximos años.
Nota de la editora: La autora no tiene relaciones financieras con ninguna de las empresas mencionadas en este artículo.
Foto: 9amstock, Getty Images
Marva Bailer es CEO de Qualaix, una experta del sector presente en medios nacionales que cubre innovación digital, IA, ciberseguridad y el cambiante negocio de la salud. Su perspectiva conecta la tecnología emergente con las condiciones reales en entornos asistenciales y de investigación. Refleja décadas en liderazgo, trabajo en entornos ricos en datos y su experiencia como paciente superviviente de cáncer de mama.
Este artículo aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquier persona puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en sanidad en MedCity News a través de MedCity Influencers.