El bombo en torno a la IA en el sector de la salud es innegable. Las startups de IA están dominando el mercado de inversión en salud digital, empresas como Abridge y Ambience Healthcare superan el estatus de unicornio, y la Casa Blanca recientemente lanzó un plan de acción para impulsar el uso de la IA en sectores críticos como la salud.
Sin embargo, un ejecutivo de salud digital opina que el progreso de la IA en este campo podría estancarse pronto si no se resuelve un problema clave.
Según Mitesh Rao, CEO de OMNY Health, un ecosistema de datos nacional que facilita la investigación médica, el problema es la infraestructura de datos. En su opinión, la IA escalable en salud depende del acceso a datos amplios, representativos e interoperables.
Los sistemas actuales están fragmentados y son difíciles de acceder, lo que complica el desarrollo significativo de IA, comentó en una entrevista la semana pasada.
Estos sistemas están aislados porque la información se almacena en múltiples plataformas que carecen de formatos estandarizados y canales compartidos de intercambio de datos. Además, los proveedores existentes tienen pocos incentivos para facilitar un mejor intercambio.
CMS lanzó una nueva iniciativa de interoperabilidad la semana pasada, pero, aunque esfuerzos como este son bienintencionados, no tienen mucho impacto si no incluyen incentivos tangibles para actores como Epic o Cerner, señaló Rao.
Todo esto crea un mapa disperso de infraestructuras de datos bloqueadas, lo que dificulta que los desarrolladores accedan a la información necesaria para crear soluciones avanzadas de IA.
“La mayoría de los trabajos exitosos de IA en salud hoy se centran en datos no tan difíciles de acceder, como documentación o gestión del ciclo de ingresos, áreas no necesariamente vinculadas a datos profundos y propietarios de pacientes,” afirmó Rao.
Las limitaciones de datos son un obstaculo difícil de superar para los innovadores que exploran casos de uso más complejos en IA aplicada a la salud, especialmente en el ámbito clínico, agregó.
En definitiva, Rao cree que los líderes tecnológicos en salud deben “construir las carreteras antes que los Ferraris.” Es decir, proyectos ambiciosos de IA requieren primero infraestructura básica.
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