La France Healthcare Innovation Summit 2025, celebrada en París, puso de relieve que el uso de la IA en el sector de la salud ya no es un concepto futurista, sino una realidad actual. El sector, tradicionalmente cauto, se comprometió con la adopción de la IA debido a la necesidad urgente de resolver problemas sistémicos, mejorar los resultados de los pacientes y hacer más accesible la tecnología.
En Francia, el sistema de salud se enfrenta a retos como la fragmentación de la asistencia, la ineficacia administrativa y la creciente presión sobre el personal. En la cumbre, se destacaron iniciativas para aprovechar el poder de la IA, la big data, la genómica y la interoperabilidad para crear modelos de asistencia más ágiles, integradores y centrados en el paciente.
Este entusiasmo por la IA es un cambio bienvenido, ¿pero cómo podemos adoptarla con el cuidado necesario? La IA representa una gran oportunidad para superar estos retos y construir un sistema sanitario más eficiente, equitativo y centrado en el paciente.
Comprender las necesidades del sector
- Eficiencia operativa: La IA está preparada para revolucionar el funcionamiento de los hospitales automatizando las tareas administrativas, optimizando la asignación de recursos y aliviando la carga del personal clínico. La excesiva carga de trabajo administrativo que soportan los profesionales sanitarios consume tiempo de la atención directa al paciente. La documentación, la elaboración de informes y el ingreso de datos consumen muchos recursos, lo que contribuye al agotamiento y la ineficacia.
Soluciones tecnológicas como los asistentes médicos impulsados por IA, Ambient Scribe o las herramientas de automatización ayudan a agilizar estos procesos. Garantizar que las herramientas digitales estén perfectamente integradas y centradas en el usuario puede restablecer el tiempo clínico y mejorar las experiencias de pacientes y proveedores.
- Gestión de datos e interoperabilidad: Los datos impulsan la eficacia de la IA. Sin embargo, el sector sanitario se enfrenta a importantes obstáculos en la gestión de datos, como su mala calidad, la falta de interoperabilidad entre sistemas y las dificultades en la gobernanza.
Una parte importante del problema es que muchos datos clínicos están actualmente en formatos no estructurados, como las notas clínicas, lo que limita su utilidad para el análisis avanzado. Por lo tanto, es fundamental estructurar esta información y garantizar una buena interoperabilidad para promover la innovación sanitaria y desatar el potencial de la IA para obtener mejores resultados.
Afortunadamente, se están desarrollando activamente avances tecnológicos prometedores que abordan estos retos fundamentales en materia de datos, incluido el procesamiento del lenguaje natural (NLP) con IA para extraer información valiosa de notas clínicas no estructuradas y la adopción generalizada de normas modernas de interoperabilidad para conectar sistemas dispares. Aunque la digitalización de los historiales médicos plantea cuestiones éticas cruciales en torno al consentimiento, la privacidad y el uso secundario de los datos, seguir este camino con el propósito adecuado (salud pública, mejor calidad de los servicios y resultados) es obligatorio para el mundo que se viene. Experiencias como los problemas históricos de adopción del sistema francés de historia clínica compartida (DMP), ahora «Mon Espace Santé», debido a la falta de interoperabilidad y de un diseño centrado en el usuario, subrayan la importancia crítica de enfocarse en estas soluciones tecnológicas y que priorizan al usuario.
Mejorar la atención al paciente con IA
- Planes de tratamiento personalizados: Desde el análisis genómico hasta la predicción de riesgos, la IA abre nuevas oportunidades en la medicina personalizada y hace posibles tratamientos más específicos y eficaces. La IA se utiliza cada vez más para procesar e interpretar datos genómicos, en particular mediante la extracción de bibliografía y la definición de prioridades de variantes.
Estas herramientas pueden acelerar drásticamente la investigación y el diagnóstico. Los sistemas de asistencia en desiciones clínicas se han vuelto indispensables, ya que proporcionan información actualizada y basada en pruebas en tiempo real directamente en los flujos de trabajo clínicos. Estas herramientas ofrecen planes de tratamiento personalizados y minimizan el riesgo de errores de medicación, lo que en definitiva mejora los resultados de los pacientes.
- Mejorar el acceso a la atención sanitaria: La IA desempeña un papel transformador en la ampliación del acceso a los servicios sanitarios, en especial a través de los avances en telemedicina y monitorización remota. Estas tecnologías están resultando inestimables para los pacientes de zonas remotas o desatendidas y para quienes tienen problemas de movilidad, ya que reducen la necesidad de desplazarse y de ausentarse del trabajo para acudir a las citas.
La IA mejora la monitorización remota de los pacientes analizando en tiempo real los datos de los wearables y dispositivos, lo que permite detectar e intervenir lo antes posible en afecciones crónicas y en la recuperación posquirúrgica. Más allá de la atención a distancia, la IA mejora significativamente el flujo de pacientes en los centros sanitarios, ya que las herramientas basadas en IA pueden analizar datos históricos y en tiempo real para predecir ingresos de pacientes, gestionar la ocupación de camas y optimizar la programación.
Este poder predictivo ayuda a reducir los cuellos de botella y los tiempos de espera de los pacientes. Los estudios han demostrado que la IA, al optimizar el flujo de pacientes, puede reducir los tiempos de espera en urgencias. De hecho, algunos ejemplos demuestran descensos del 37,5%. Al agilizar las operaciones desde la programación de citas hasta el alta, la IA garantiza un acceso puntual y eficiente a la atención al paciente.
- Empoderar a los pacientes: Empoderar a los pacientes a través de la tecnología es fundamental para la asistencia sanitaria moderna, ya que fomenta una mejor interacción y comunicación con los proveedores. Las herramientas basadas en la IA proporcionan a los pacientes información y asistencia sanitaria en tiempo real, lo que nos permite avanzar hacia un sistema de salud más centrado en el paciente. Los chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA están disponibles 24/7 para responder a las consultas de los pacientes, ofrecer orientación preliminar y gestionar tareas administrativas como la programación de citas, lo que reduce los tiempos de espera y libera al personal clínico. Estos agentes conversacionales pueden simplificar información médica compleja, adaptar consejos, seguir el progreso de la recuperación y enviar recordatorios personalizados.
Además, la IA que analiza los datos de los dispositivos de monitorización remota proporciona a los pacientes información y recomendaciones sanitarias directas y personalizadas basadas en sus datos biométricos y de actividad. Ejemplos como los altavoces inteligentes impulsados por IA en la hospitalización domiciliaria ofrecen asistencia en tiempo real y evaluaciones automatizadas de la salud, integrando directamente las respuestas de los pacientes en sus historiales médicos.
Las herramientas que permiten un acceso seguro a los resultados de laboratorio a través de plataformas digitales y ofrecen asistencia en varios idiomas rompen aún más las barreras, mejoran la comprensión del paciente y fomentan una participación más activa en su proceso de salud. Esta mayor interacción, gracias a la tecnología, refuerza el circuito de comunicación entre pacientes y proveedores, mejorando la calidad y los resultados de la atención.
Superar los retos del uso de la IA
- Consideraciones éticas: Las consideraciones éticas, incluida la privacidad del paciente, el sesgo algorítmico y la transparencia, deben abordarse de forma proactiva. Un marco regulador claro es esencial para fomentar la innovación responsable. El creciente papel de la IA en las decisiones clínicas plantea cuestiones críticas sobre responsabilidad, transparencia y parcialidad.
El sistema sanitario debe evitar desplazar el juicio humano. Deben abordarse dilemas éticos como la capacidad de explicación, la protección de datos y la equidad en la formación de algoritmos. La normativa como el RGPD ofrece un marco valioso, pero su aplicación requiere una gobernanza más sistemática.
- Capacitación y adopción: Hay que destacar la importancia de capacitar a los profesionales sanitarios para que utilicen eficazmente las herramientas de IA. Es necesario discutir estrategias para fomentar una cultura de innovación y aceptación en las organizaciones sanitarias. El éxito de la adopción de la IA depende de la capacitación adecuada, la gestión del cambio organizativo y la atención a las preocupaciones de los profesionales sanitarios.
La integración de la inteligencia artificial en los sistemas sanitarios no es solo una cuestión tecnológica. Es fundamentalmente cultural. El verdadero reto consiste en garantizar que los profesionales de la salud adopten y se apropien estas innovaciones. Estas tecnologías pueden aplicarse poco o mal sin la capacitación adecuada, una comprensión plena y la confianza en las herramientas de IA. Capacitar a los profesionales de la salud en el uso de nuevas tecnologías, especialmente la IA, es el reto actual clave para la adopción.
Conclusión
La France Healthcare Innovation Summit 2025 dejó claro que el futuro del sector de la salud está intrínsecamente relacionado con la IA, como probablemente lo esté en otras partes del mundo. Sin duda, esto representa una gran oportunidad para superar retos, desatar el potencial de la IA y construir un sistema sanitario más eficiente, equitativo y centrado en el paciente.
