El sector de la salud atrae a las principales empresas de inteligencia artificial por su volumen económico y su potencial para transformar cómo diagnosticar y tratar. Estas tecnologías procesan grandes cantidades de datos médicos, desde imágenes de resonancia hasta historiales clínicos, para identificar patrones que pueden escapar al ojo humano. El objetivo declarado es apoyar a los profesionales, no sustituirlos, agilizando tareas administrativas y ofreciendo herramientas de análisis más potentes.


El modelo de negocio se basa en datos y suscripciones

La entrada en este mercado no es filantrópica. Las grandes tecnológicas desarrollan plataformas por las que hospitales y clínicas pagan para acceder. Estas soluciones suelen operar bajo un modelo de suscripción o pago por uso, donde el activo más valioso son los datos que se generan y utilizan para entrenar y mejorar continuamente los algoritmos. Esto plantea un debate sobre quién posee y controla esa información sensible y cómo se garantiza la privacidad de los pacientes.

La integración en la práctica clínica genera debate

Aunque prometen eficiencia, integrar estos sistemas en el flujo de trabajo diario de un hospital es complejo. Requiere adaptar software legacy, formar al personal y, sobre todo, establecer protocolos claros de responsabilidad. ¿Quién responde si un algoritmo sugiere un diagnóstico erróneo? La regulación intenta seguir el ritmo a la innovación, pero la velocidad de desarrollo de la IA a menudo deja atrás a los marcos legales, creando una zona gris donde operan estas herramientas.

Mientras los ejecutivos hablan de revolucionar la medicina, muchos médicos esperan que la tecnología les ayude a pasar menos tiempo rellenando formularios y más con sus pacientes, un deseo que a veces parece más futurista que la propia IA.