En los últimos años la IA ha pasado de ser un concepto innovador para convertirse en parte de la operación en clínicas y hospitales. ¿En qué áreas concretas de la atención o la gestión hospitalaria está viendo Siemens Healthineers los mayores impactos reales de la IA, y cómo se mide ese valor en términos clínicos y de eficiencia?

Siemens Healthineers ha visto impactos reales de la IA, especialmente en el diagnóstico por imágenes, la gestión de datos clínicos, la experiencia del paciente y el apoyo a la formación del personal médico. En imágenes diagnósticas, la IA mejora la precisión y la velocidad de interpretación, prioriza estudios según su criticidad clínica y ayuda a generar informes estructurados, permitiendo incluso detectar hallazgos incidentales que pueden ser clave para un diagnóstico temprano.

En cuanto a la gestión de datos, la IA permite integrar información que hoy se encuentra fragmentada en distintos sistemas, relacionando imágenes, datos clínicos, antecedentes e indicadores de salud para ofrecer una visión más completa y resumida del estado del paciente. Este análisis integral abre la puerta a una medicina más predictiva y preventiva, reduciendo la dependencia de un enfoque exclusivamente reactivo.

También se evidencian avances en la experiencia del paciente al liberar tiempo del personal de salud para una atención más cercana, y al facilitar herramientas de acompañamiento que apoyan la adherencia a tratamientos y la educación en salud. En paralelo, la IA asiste al personal clínico en la programación de equipos, la selección de protocolos y la personalización de estudios, ayudando a cerrar la brecha de especialización que existe en muchos entornos hospitalarios.

El valor de la IA se mide en términos de mayor precisión diagnóstica, reducción de errores, disminución de tiempos de respuesta y optimización de los flujos de trabajo. A nivel operativo, también impacta la eficiencia en la asignación de recursos como salas, equipos y agendas médicas, maximizando su uso y reduciendo tiempos muertos. Aunque la IA generativa promete un impacto aún mayor en los próximos años, su implementación debe pasar por estrictos procesos de validación clínica y el criterio médico sigue siendo indispensable: la IA es una asistente, no un sustituto del profesional de la salud.

¿Desde la visión de la industria, qué principios o marcos de gobernanza recomiendan ustedes para garantizar un uso ético, seguro y transparente de la IA en los entornos hospitalarios?

Desde Siemens Healthineers se considera fundamental que cada institución realice una validación clínica local de los algoritmos que pretende utilizar, ya que el desempeño de una solución puede variar según el contexto, la población y las condiciones del sistema de salud en cada país o región. Este proceso debe complementarse con el uso de tecnologías que cuenten con certificaciones internacionales, como FDA y CE, que garantizan que los algoritmos han sido desarrollados bajo estándares rigurosos de calidad, seguridad y desempeño clínico.

Adicionalmente, se recomienda la creación de comités internos de gobernanza de IA, conformados por equipos multidisciplinarios, encargados de evaluar de forma continua aspectos éticos, posibles sesgos, efectividad clínica, actualizaciones y uso responsable de los algoritmos. La IA debe concebirse como una herramienta de apoyo a la decisión clínica, y no como un sustituto del criterio profesional del médico.

¿Cómo lograr acelerar la integración de soluciones basadas en IA de forma efectiva con los sistemas clínicos existentes, de manera que aporten valor sin generar nuevas brechas tecnológicas?

Uno de los principales problemas en los hospitales de la región es la fragmentación de las soluciones tecnológicas, con múltiples sistemas que operan como silos de información y no se comunican entre sí. Para evitar que la IA se convierta en otra herramienta aislada, es fundamental que su implementación se base en estándares abiertos de interoperabilidad, como HL7, que garantizan la integración fluida con los sistemas clínicos existentes y su incorporación directa a los flujos de trabajo del personal médico.

La transformación digital debe abordarse como un proceso gradual y estratégico, priorizando casos de uso concretos que aporten valor inmediato a la operación clínica, como la atención de enfermedades crónicas, la escasez de personal o la optimización de tiempos en áreas críticas. En este proceso es recomendable realizar pilotos controlados, con métricas claras que permitan medir el impacto clínico y operativo de las soluciones de IA antes de su escalamiento.

Finalmente, una integración exitosa también requiere capacitación continua del talento humano para que médicos y equipos asistenciales comprendan las capacidades, limitaciones y beneficios de la IA, y la incorporen como una aliada en su toma de decisiones. Iniciativas internacionales, como el Espacio Europeo de Datos Sanitarios, evidencian que el futuro de la salud digital está en la interoperabilidad, la estandarización y la gobernanza de los datos, un camino que América Latina deberá seguir para acelerar su madurez tecnológica sin ampliar brechas.

Una de las preocupaciones es que la IA sustituya al criterio clínico o reduzca la interacción humana. Desde su experiencia, ¿cómo puede la industria contribuir a que la IA sea una aliada del talento humano en salud y no un sustituto?

Desde la perspectiva de Siemens Healthineers, la IA está diseñada para complementar y fortalecer el criterio clínico, no para reemplazarlo. Su mayor aporte está en la automatización de tareas repetitivas y de alta carga operativa, lo que permite que los profesionales de la salud liberen tiempo para enfocarse en actividades más complejas, análisis de mayor valor y, especialmente, en la interacción con el paciente.

La IA debe entenderse como un asistente o copiloto clínico que apoya la interpretación de la información y la toma de decisiones, pero nunca sustituye el juicio médico. De hecho, existen marcos éticos y regulatorios claros que establecen que la IA no diagnostica de manera autónoma, sino que asiste al profesional, quien sigue siendo el responsable final de la decisión clínica.

Además, estas tecnologías abren oportunidades para mejorar la comunicación médico-paciente, al permitir la creación de representaciones visuales y modelos explicativos que ayudan a que las personas comprendan mejor su condición de salud. Esto no reduce la interacción humana; al contrario, la enriquece, pues le devuelve al médico tiempo y herramientas para brindar una atención más cercana, empática y personalizada.

En este sentido, la industria tiene la responsabilidad de desarrollar soluciones orientadas a potenciar la eficiencia, la capacidad asistencial y la calidad del cuidado, siempre bajo un principio irrenunciable: la IA en salud existe para apoyar al ser humano, no para sustituirlo.

A mediano plazo, ¿qué papel cree que desempeñará la IA en el rediseño de los sistemas de salud, la práctica médica y la gestión hospitalaria?

A mediano plazo, es decir, en un horizonte de aproximadamente cinco años, la IA se consolidará como un aliado estratégico en el rediseño de los sistemas de salud, sin sustituir al talento humano, sino potenciándolo. Permitirá que los profesionales de la salud concentren su tiempo y su criterio en lo que realmente importa: el paciente y las decisiones clínicas de alto valor. La IA tendrá un impacto directo en la consolidación y la organización de datos hoy fragmentados en múltiples sistemas, generando una visión más integral del paciente y facilitando el acceso a la información en el momento oportuno. 

También contribuirá a la automatización de flujos clínicos y operativos mucho más allá del diagnóstico por imagen, incluyendo la preparación de exámenes, la configuración de equipos y el posprocesamiento de estudios, lo que hará los procesos más ágiles, precisos y personalizados. Además, fortalecerá el soporte al diagnóstico y a la toma de decisiones con mayor asistencia en la interpretación de imágenes, la generación de informes y la priorización de casos según su gravedad, permitiendo manejar mayores volúmenes de información sin aumentar la presión sobre los equipos médicos. 

Otro aspecto clave será la comunicación personalizada, ya que la IA facilitará nuevas formas de explicar las condiciones de salud a los pacientes, mediante representaciones más claras y comprensibles, promoviendo un modelo de atención más participativo y fortaleciendo la relación médico-paciente. Todo esto se traducirá en una mayor eficiencia del sistema, mejor gestión de recursos, optimización de agendas y flujos de trabajo, seguimiento longitudinal más preciso del paciente y una reducción significativa de costos operativos, con una mejora clara en la calidad y la trazabilidad de la atención. La IA, que hoy ya está presente en etapas puntuales del diagnóstico, pasará a acompañar toda la cadena de atención, integrándose como una herramienta transversal al servicio de una atención más humana, efectiva y sostenible.