Nos encontramos en un punto de inflexión donde la inteligencia artificial (IA) emerge no sólo como una herramienta, sino como un verdadero catalizador de transformación en el diagnóstico médico y la atención al paciente. En México, Centroamérica y el Caribe, regiones con dinámicas y necesidades únicas, la IA ofrece un potencial sin precedentes para abordar desafíos cruciales y construir un futuro de salud más equitativo y accesible.
Hemos observado de primera mano el impacto que los modelos predictivos basados en IA están teniendo en la práctica clínica. Estos modelos, impulsados por algoritmos complejos y el análisis de grandes conjuntos de datos, permiten identificar hallazgos, patrones y biomarcadores, entre otros, que escapan a la detección humana, abriendo la puerta a diagnósticos más tempranos y precisos.
Más allá de la simple detección, la IA predictiva permite anticipar la evolución de enfermedades, personalizar tratamientos de forma adaptativa y optimizar la gestión de recursos en los sistemas de salud. Imaginemos un futuro donde, a través del análisis de datos genómicos e imágenes médicas, el historial clínico y datos que genera el paciente, podamos predecir el riesgo de desarrollar ciertas condiciones,con intervenciones preventivas antes de que la enfermedad se manifieste.
El tamaño del mercado de inteligencia artificial en medicina se estima en 11.7 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 36.8 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 25.8% durante el período previsto (2024-2029).1
El sector salud en México está adoptando cada vez más tecnologías digitales, lo cual, sumado a la creciente inversión global en IA para la salud, impulsa el mercado latinoamericano de IA. Se espera que este crecimiento tenga un impacto transformador en el diagnóstico, el tratamiento y la gestión de la salud.
En México, la IA puede jugar un papel crucial en la detección temprana de condiciones crónicas como las enfermedades cardiovasculares y la diabetes, que representan una carga significativa para el sistema de salud, ya que encabezan las estadísticas de mortalidad en 2024.2 En Centroamérica y el Caribe, la IA puede fortalecer la vigilancia epidemiológica y la respuesta a brotes de enfermedades infecciosas, optimizando la asignación de recursos y protegiendo la salud de las poblaciones.
Un estudio del Oncology Research demuestra la eficacia de los algoritmos de IA en la detección temprana de enfermedades como el cáncer de pulmón a partir de imágenes de tomografía computarizada, con una precisión comparable a la de radiólogos expertos. Estos hallazgos resaltan el potencial de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico en áreas críticas de la medicina.3 Es importante resaltar que la decisión final del diagnóstico la toman los radiólogos, la IA es una herramienta de apoyo para profundizar su precisión diagnósticas.
Creo firmemente que el verdadero poder de la inteligencia artificial reside en su capacidad para mejorar el diagnóstico, y en su potencial para transformar la atención hacia un enfoque realmente centrado en el paciente. Esto significa que la IA debe mejorar exponencialmente la experiencia del paciente, desde diagnósticos más rápidos y precisos hasta tratamientos personalizados que se adaptan al momento, los cuales responden necesidades individuales.
La transformación digital también representa una gran oportunidad para desarrollar la fuerza laboral del futuro en el sector salud. Apoyar a los médicos mediante la capacitación en herramientas digitales avanzadas y la integración de la IA en su práctica diaria, debe ser una prioridad para la industria de la salud. La adopción de estas tecnologías requiere una inversión en formación que garantice que el personal médico esté preparado para aprovechar todo el potencial que la IA ofrece. Este esfuerzo también implica construir un ecosistema colaborativo donde la tecnología y la experiencia humana se complementen.
1 Mordor Intelligence. (s.f.). Inteligencia artificial en el tamaño del mercado de la medicina. Recuperado el [Fecha de consulta], de https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/artificial-intelligence-in-medicine-market
2 INEGI. (2024, 24 de enero). Estadísticas de Defunciones Registradas (EDR) De enero a junio de 2023 (preliminar) (Comunicado de prensa número 26/24). Instituto Nacional de Estadística y Geografía. https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2024/EDR/EDR2023_En-Jn.pdf
3 Bonizzi, G., Zattoni, L., & Fusco, N. (2021). Biobanking in the digital pathology era. Oncology Research, 29(4), 229-233. https://doi.org/10.32604/or.2022.024892 1
