Diagnóstico inteligente: cómo la inteligencia artificial está transformando la medicina

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta indispensable dentro de los consultorios, hospitales y laboratorios. En especial, su impacto en el diagnóstico médico ya está reescribiendo las reglas de la medicina moderna, ofreciendo velocidad, precisión y una capacidad de análisis que supera los límites humanos.

Según Jimmy Venegas, decano académico de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, los profesionales en salud necesitan un nuevo tipo de formación, porque considera que las habilidades tradicionales ya no son suficientes.

“La incorporación de la IA en el diagnóstico médico ha significado una verdadera transformación en la práctica clínica”, sostiene Venegas.

Desde escáneres que detectan tumores en etapas tempranas hasta plataformas que interpretan imágenes radiológicas en segundos, la IA está ayudando a los profesionales de la salud a tomar decisiones más rápidas y acertadas.

Gracias a sus características, la IA permite que sus algoritmos de aprendizaje profundo puedan identificar enfermedades como el cáncer, la diabetes o las afecciones cardíacas con niveles de precisión que apoyan a los especialistas en la toma de decisiones.

Este cambio, donde la tecnología impulsa la transformación de la IA en la salud, ayuda a detectar enfermedades antes que los médicos, con análisis precisos en segundos y una nueva era de precisión clínica. Estos serán algunos de los temas a tratar en el IV Congreso Internacional en Salud: Innovación y Sostenibilidad, un evento de alto nivel académico e interdisciplinario organizado por Unifranz, que se realizará este 10 y 11 de abril de 2025.

Por otro lado, sobre esta transformación en la que la tecnología está incidiendo en el campo de la medicina, para Venegas los principales puntos a destacar son:

• Rapidez y precisión en la detección de enfermedades: la IA puede procesar y analizar información en fracciones de segundo, lo cual se traduce en diagnósticos más rápidos. Además, el análisis de patrones y correlaciones complejas favorece diagnósticos con un menor margen de error.
• Soporte en la toma de decisiones: al integrar datos de múltiples fuentes (como imágenes, signos vitales, antecedentes clínicos y factores de riesgo), la IA facilita la elaboración de planes de tratamiento más personalizados. Esto ayuda a los profesionales médicos a proponer terapias adecuadas a la condición y características específicas de cada paciente.
• Seguimiento continuo y prevención: gracias al uso de dispositivos de monitoreo y aplicaciones de salud, los algoritmos de IA pueden alertar tanto a pacientes como a médicos sobre cualquier variación fuera de los parámetros normales. Esto posibilita una intervención temprana y evita complicaciones.
• Reducción de costos y optimización de recursos: al automatizar y agilizar ciertas tareas de diagnóstico, los centros de salud pueden redirigir recursos hacia áreas que requieren mayor atención humana. Asimismo, los profesionales pueden dedicar más tiempo a la relación médico-paciente y a la investigación, en lugar de invertirlo en procesos rutinarios.

Uno de los avances más llamativos es el uso de redes neuronales para el análisis de imágenes médicas. Estas tecnologías pueden escanear miles de radiografías, tomografías o resonancias en segundos, detectando patrones que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano, especialmente en etapas iniciales de la enfermedad.

Según la International Business Machines Corporation (IBM), la inteligencia artificial en medicina es el uso de modelos de machine learning para ayudar a procesar datos médicos y brindar a los profesionales información valiosa, mejorando los resultados de salud y las experiencias de los pacientes.

A diferencia de los humanos, la IA funciona las 24 horas del día y no necesita descansar. Uno de los usos más prometedores es el monitoreo continuo de signos vitales en pacientes críticos. Los modelos de machine learning pueden alertar a los médicos si ciertos factores de riesgo se elevan de forma peligrosa.

Si bien los dispositivos médicos como los monitores cardíacos pueden rastrear los signos vitales, la IA puede recopilar los datos de esos dispositivos y buscar afecciones más complejas, como la sepsis. IBM ha desarrollado un modelo predictivo de IA para bebés prematuros, con una precisión del 75 % en la detección de sepsis grave (una respuesta descontrolada del cuerpo ante una infección).

“Para los pacientes, todo lo anterior se traduce en una atención más rápida y de mejor calidad. La detección precoz de patologías, combinada con tratamientos personalizados, incrementa las probabilidades de recuperación y mejora la calidad de vida. A la vez, para el equipo médico, contar con el respaldo de sistemas de IA incrementa la confianza y la certeza en las decisiones clínicas diarias”, destaca Venegas.

Es cierto que la IA no reemplaza a los médicos, pero sí los potencia. Al automatizar tareas rutinarias o altamente técnicas, como el análisis de muestras o la lectura de historiales clínicos, libera tiempo para que los profesionales se enfoquen en el trato humano, el diagnóstico integral y la planificación de tratamientos más personalizados.

De esta manera, el diagnóstico médico es cada vez más colaborativo, donde humanos y máquinas trabajan juntos. Esta sinergia no solo promete mejorar la precisión, sino también reducir los tiempos de espera, optimizar los recursos del sistema de salud y salvar vidas. Con cada nuevo avance, la tecnología médica se vuelve más humana. Porque al automatizar lo técnico, la IA devuelve al médico su rol más valioso: el de acompañar, escuchar y sanar.

En el IV Congreso Internacional en Salud, Innovación y Sostenibilidad, que impulsa Unifranz, el jueves 10 de abril, desde las 9:00, se instalarán conferencias magistrales respecto a:

– El Futuro de la Salud: medicina de precisión, IA y biotecnología, a cargo de Mauricio Bonilla Sánchez, médico español con formación internacional en salud digital.

– Innovación con propósito: IA aplicada al desarrollo de soluciones en salud pública, por María José Muñoz Leal, odontóloga con especialidad en Radiología, también de nacionalidad española.

– Implementando IA en Sistemas de Salud: Claves para escalar proyectos piloto a soluciones nacionales, a cargo de Alejandra Farías, asesora en inteligencia en salud y transformación digital de la OPS/OMS en Bolivia.

En cuanto a la agenda programada para el día viernes 11, también se ofrecerán magistrales ponencias sobre  medicina, avances  y sostenibilidad, temas como:

– Desafíos y avances en la investigación de enfermedades no transmisibles y salud mental en Bolivia: Disparidades en datos y acceso a la atención, por Lucia Alvarado Arnés, Bióloga con doctorado en Biología Celular y Molecular por Fiocruz-Brasil.-  Hospitales Verdes: Innovación y sostenibilidad en la gestión de residuos biomédicos, a cargo de Wendy Vargas Guzmán,  Ingeniera Biomédica con formación en telemedicina y gestión de proyectos.