Desde su uso para acelerar el descubrimiento de medicamentos hasta su aplicación en las consultas clínicas del día a día, la Inteligencia Artificial (IA) ofrece soluciones que podrían cambiar el curso de la salud global, pero esa promesa solo será realidad si se le acompaña de inversión sostenida, infraestructura sólida y un enfoque centrado en la equidad.
El momento es crítico. Las instituciones de salud global que en décadas pasadas lideraron avances significativos ahora se enfrentan a presupuestos restringidos y demandas crecientes. En este nuevo panorama, no basta con innovar: es necesario priorizar lo que verdaderamente genera valor, especialmente en sistemas sanitarios que ya operan al límite de sus capacidades, destaca Bilal Mateen Director de Inteligencia Artificial en PATH en un artículo del Foro Económico Mundial.
Uno de los hitos recientes más representativos del impacto de la IA fue el Premio Nobel de Química 2024, otorgado en parte por avances en el descubrimiento de fármacos impulsados por inteligencia artificial. Uno de los laureados ha logrado recaudar 600 millones de dólares para continuar con esta investigación, un indicio claro de la confianza que despierta esta tecnología en el mundo científico e inversor.
Sin embargo, Mateen subraya que más allá del laboratorio, la integración de la IA en la atención clínica presenta desafíos más complejos y menos glamorosos, pero no por ello menos importantes.
“El éxito de la IA no depende solo de sus capacidades, sino de cómo y dónde se implemente, y con qué intención. Sin una inversión deliberada y bases sólidas, la IA corre el riesgo de convertirse en una distracción costosa en lugar de una solución significativa”, expone.
Un ejemplo revelador proviene de África. En Kenia, la organización PATH y sus aliados están llevando a cabo uno de los ensayos clínicos aleatorizados más ambiciosos del continente para evaluar el uso de IA en la atención primaria.
El estudio integra un modelo de lenguaje grande en los registros electrónicos de salud, con el fin de asistir a los profesionales médicos durante las consultas. No se trata de un prototipo experimental ni de una prueba de laboratorio: es una intervención real en un entorno real, diseñada para medir resultados clínicos tangibles.
Este tipo de evidencia es clave. A pesar de la creciente atención mediática y política sobre la IA, aún falta información rigurosa sobre su eficacia en contextos clínicos cotidianos. Y sin esa información, los sistemas de salud corren el riesgo de invertir en herramientas que no resuelvan los problemas más urgentes o que profundicen desigualdades existentes.
La lección es clara: el éxito de la IA en salud no depende únicamente de su sofisticación tecnológica, sino de cómo se utilice, para qué fines y con qué respaldo estructural.
Sin un compromiso decidido con la generación de evidencia científica, el fortalecimiento de infraestructura y la garantía de equidad, la IA corre el riesgo de convertirse en una promesa vacía más que en una solución salvadora.
Fuente: Foro Económico Mundial
