Los equipos de asuntos médicos enfrentan presiones sin precedentes, no solo por la avalancha de datos sanitarios y las crecientes demandas de interacción, sino por el reto constante de demostrar su valor ante la alta dirección. El volumen de datos en salud se ha disparado, mientras que los Medical Science Liaisons (MSLs) asumen más labores de interacción que antes manejaban las ventas. En EE. UU., la proporción de representantes de ventas por MSL se ha reducido de 10:1 a 8:1, subrayando la centralidad que han adquirido los asuntos médicos para ayudar a los médicos a comprender la ciencia detrás de las nuevas terapias.
Pero mantenerse al día es abrumador. Informes de campo, juntas asesoras, notas en sistemas de CRM, congresos e incluso las redes sociales generan miles de señales que deben capturarse, validarse y contextualizarse. Ninguna persona o equipo puede seguir ese ritmo razonablemente.
Los Large Language Models (LLMs), como ChatGPT o Claude, pueden digerir y resumir información rápidamente, pero siguen siendo propensos a alucinaciones. En medicina, donde la desinformación puede poner en riesgo la seguridad del paciente y entorpecer diagnósticos, maximizar la precisión es tan crucial como la velocidad.
La IA agentica ofrece un enfoque distinto. En lugar de un modelo de propósito general que genera una única respuesta, la IA agentica despliega varios agentes especializados. Cada uno se encarga de una tarea específica —monitoreo de literatura, verificación de fuentes, etiquetado ontológico o revisión de cumplimiento— antes de combinar sus resultados en una salida validada.
Los agentes de IA llegan en un momento crítico para los asuntos médicos, colaborando como un equipo experto para validar, verificar y contextualizar información médica con una precisión, transparencia y personalización sin precedentes.
Mejorando la precisión
La IA de propósito general no puede separar de forma fiable la señal del ruido sin una guía significativa en la formulación de prompts, una habilidad que la mayoría carece. Puede presentar información falsa o sesgada con una confianza injustificada, algo peligroso en el ámbito médico.
La IA agentica contrarresta esto asignando agentes especializados para cotejar la información con fuentes verificadas. Por ejemplo, un agente puede contrastar nombres de ensayos y atribuciones con ClinicalTrials.gov, otro señala afirmaciones no sustentadas como "más seguro" o "el mejor", y un tercero revisa el lenguaje para el cumplimiento normativo, garantizando que cada resultado sea rastreable y confiable.
Contrarrestando el sesgo
Incluso la información precisa puede malinterpretarse cuando intervienen los sesgos humanos. Los profesionales tienen sesgos cognitivos que pueden distorsionar la evidencia médica. Es sabido, por ejemplo, que el sesgo de reciente puede hacer que la última interacción con un paciente o un estudio de caso clínico parezca más significativa que la evidencia estadística. Un único efecto secundario negativo puede influir inapropiadamente en decisiones terapéuticas para pacientes posteriores. Los LLMs generales pueden amplificar estos sesgos al aprender de datos de entrenamiento sesgados o mostrar a los usuarios lo que esperan ver, no lo más preciso.
La IA agentica contrarresta activamente este sesgo validando a través de múltiples fuentes y conjuntos de datos. Contextualiza los casos raros dentro de conjuntos de datos más amplios, evitando reacciones exageradas a valores atípicos estadísticos. Así, si un profesional sanitario observa un efecto adverso grave, la IA agentica puede mostrar inmediatamente que representa una probabilidad baja entre los pacientes tratados, ayudando a que las decisiones se mantengan ancladas en la evidencia, no en la anécdota.
Ese equilibrio es crucial. Los equipos de asuntos médicos presentan recomendaciones con seguridad, respaldadas por análisis integrales y no por anécdotas, reacciones emocionales o información incompleta. Este enfoque basado en evidencia fortalece la confianza entre las farmacéuticas y los profesionales de la salud.
Ofreciendo personalización
Los equipos de asuntos médicos necesitan perspectivas que vayan más allá de resúmenes de datos. Los análisis simples y univariados pueden mostrar lo que ocurre, pero rara vez explican el porqué. Se requiere comprender relaciones complejas y multivariadas que conecten los puntos de manera que impulsen resultados médicos en el mundo real. Esto posibilita análisis de tendencias y factores causales, acercándose a ayudar a los equipos a ver la trayectoria de su impacto en los patrones de tratamiento y los desenlaces clínicos. La IA de propósito general puede ofrecer contenido genérico con terminología obsoleta que no resuena con audiencias especializadas.
La IA agentica unifica evidencia de fuentes dirigidas a diferentes audiencias —la opinión expresada por un médico en el podio de un congreso científico frente a lo que publica para sus pacientes en redes sociales—, revelando relaciones que una revisión manual podría pasar por alto. Al emparejar agentes que detectan patrones con otros que identifican posibles factores causales, lleva el análisis de la correlación a la explicación. Con este nivel de comprensión más profundo, funciona como un equipo de expertos médicos que realiza una investigación exhaustiva, liberando a los MSLs para que se concentren en trabajo estratégico.
El mismo marco agentico también permite una comunicación adaptada. Múltiples agentes pueden procesar la misma evidencia, pero adecuar el tono y el lenguaje para distintos públicos. Los MSLs reciben resúmenes clínicamente precisos para discusiones con colegas, mientras que los equipos dirigidos a pacientes o al público reciben explicaciones en lenguaje llano, claras y exactas. Esto asegura mensajes consistentes y conformes a la normativa para cada audiencia.
Y mientras los análisis tradicionales actuales se basan principalmente en la frecuencia de aparición de un tema como indicador de importancia, los futuros sistemas agenticos irán más allá. Ponderarán la información según quién la dijo, cuándo, dónde y en qué contexto. En la práctica, una única percepción de un líder de opinión en una junta asesora podría tener más peso que docenas de menciones rutinarias de campo. A medida que maduren estos mecanismos de ponderación, los equipos de asuntos médicos obtendrán perspectivas más claras y sofisticadas que les ayudarán a tomar decisiones basadas en la influencia, no en el volumen.
Aportando transparencia
Los profesionales sanitarios necesitan sistemas de IA explicables, donde las conclusiones puedan rastrearse y verificarse. En entornos regulados, no solo deben entender qué concluye la IA, sino cómo llegó a esas conclusiones. Se espera que las arquitecturas agenticas evolucionen para ofrecer atribución completa de fuentes y una cadena de razonamiento verificable para cada resultado. Cada agente especializado contribuirá a un proceso transparente que los equipos médicos podrán auditar y confirmar. Este diseño multicapa integrará finalmente el cumplimiento normativo, la experiencia médica y salvaguardias técnicas —como la Retrieval Augmented Generation (RAG)— para anclar los resultados en fuentes confiables.
La confianza depende de la transparencia. Cuando los asuntos médicos pueden mostrar exactamente cómo la IA agentica validó cada dato, fortalecen su credibilidad ante los profesionales sanitarios. Esto refuerza las relaciones profesionales y asegura que la seguridad del paciente siga siendo primordial. En estas primeras etapas de la adopción de la IA, las metodologías creíbles y basadas en evidencia serán necesarias para evitar que resultados válidos sean desestimados como "falsos" y garantizar que la IA nunca sustituya la pericia especializada.
El futuro de la inteligencia médica
La IA agentica tiene el potencial de catalizar los asuntos médicos, llevándolos de la generación de informes reactivos a la estrategia proactiva. A medida que la ciencia médica se acelera exponencialmente, a los profesionales sanitarios les resultará cada vez más difícil mantenerse al día con la nueva investigación. Los MSLs y los equipos de asuntos médicos se vuelven aún más críticos como expertos de confianza que ayudan a los médicos a comprender la ciencia del tratamiento, pero solo si tienen acceso a información precisa, oportuna y validada.
Este cambio es más que tecnológico. En una era de desinformación, los agentes de IA especializados pueden asegurar que, cuando las compañías farmacéuticas movilicen evidencia y ciencia, lo hagan con una precisión y transparencia sin precedentes. Trabajando en conjunto, estos agentes generan la confianza que tanto necesitan profesionales y pacientes.
La IA agentica no reemplaza la experiencia médica, sino que la amplifica. Al encargarse en segundo plano de la validación, verificación y contextualización, libera a los profesionales médicos para que se concentren en lo que mejor hacen: mejorar los resultados de los pacientes mediante la práctica de una atención basada en la evidencia.
Foto: Weiquan Lin, Getty Images
Vic Ho es una destacada profesional de Asuntos Médicos con más de 20 años de experiencia combinada en roles de liderazgo médico de campo y estratégico. Antes de convertirse en la Líder Global de Soluciones Médicas en Sorcero, ocupó posiciones como Líder Mundial de Comunicaciones Médicas de Campo para Cardiovascular en BMS y Jefa de Capacidades y Excelencia Médica en Jazz Pharmaceuticals, además de asesorar a numerosos equipos de Asuntos Médicos. Vic es conocida por sus contribuciones al avance de la estrategia médica y la medición del impacto médico de campo, y es una voz activa en la comunidad de Asuntos Médicos impulsando la optimización de la gestión de perspectivas y fomentando enfoques centrados en el cliente y el paciente.
Seth Tyree es un reconocido líder de pensamiento y asesor estratégico especializado en la convergencia de datos avanzados, análisis e IA para impulsar la toma de decisiones estratégicas dentro de los Asuntos Médicos Farmacéuticos. Su amplia trayectoria incluye una profunda experiencia en datos de ciencias de la vida y salud, análisis estadístico riguroso, perspicacia comercial y desarrollo de productos de principio a fin. Esta poderosa combinación le permite actuar como un traductor crítico, tendiendo puentes efectivos entre los objetivos estratégicos de los líderes de Asuntos Médicos y la ejecución técnica de los equipos de implementación de IA en Sorcero. Como Vicepresidente de Experiencia del Cliente e Implementaciones, Seth actúa como asesor de confianza y líder de pensamiento para sus clientes, asesorándolos activamente en el diseño y operación de programas integrales de perspectivas médicas —incluyendo estrategia, personas, procesos, datos y tecnología— para asegurar que maximicen el valor de las soluciones de IA y se vuelvan más orientados a la información.
Esta publicación aparece a través del programa MedCity Influencers. Cualquier persona puede publicar su perspectiva sobre negocios e innovación en salud en MedCity News a través de MedCity Influencers. Haga clic aquí para saber cómo.