La inteligencia artificial en salud avanza a paso firme en la región. Aunque América Latina todavía muestra cifras modestas en comparación con otros mercados, la tendencia se consolida. Diagnósticos más precisos, mejoras en la gestión de información médica y reducción de costos ya generan transformaciones visibles en el sistema sanitario.
Según Precedence Research, el mercado global de inteligencia artificial en salud alcanzará los US$ 36.960 millones en 2025 y superará los US$ 613.810 millones para 2034. En América Latina, los ingresos proyectados para 2030 llegan a US$ 349 millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 12,2% entre 2024 y 2030. Aunque la participación regional es baja, la adopción de esta tecnología crece, y Argentina ya muestra avances en ese proceso.
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Inteligencia artificial en salud: la revolución en los diagnósticos médicos
Hospitales e instituciones médicas incorporan cada vez más soluciones de inteligencia artificial en salud. Estas herramientas permiten mejorar la detección temprana de enfermedades y optimizar la precisión de los tratamientos.
“Hoy vemos con entusiasmo cómo hospitales e instituciones están implementando soluciones basadas en IA para mejorar los diagnósticos médicos”, afirma Fabián Perfetti, cofundador y director de Streambe, empresa especializada en tecnología para el sector de la salud.
Entre los avances que ya generan impacto en el sistema, se destacan herramientas que identifican anomalías en mamografías y radiografías, sistemas que clasifican lesiones de piel con alta precisión y desarrollos en historias clínicas digitales que simplifican la tarea de los profesionales. Además, se crean recetas electrónicas inteligentes que permitirán a los médicos prescribir tratamientos por voz, basados en el historial de cada paciente.
La precisión de estas tecnologías no solo mejora los diagnósticos, sino que también reduce la necesidad de repetir estudios, evitando demoras innecesarias en la atención.
Inteligencia artificial en salud: beneficios económicos y mejoras en la atención de pacientes
La inteligencia artificial en salud también transforma la experiencia del paciente. “Permite hacer diagnósticos mucho más rápidos y precisos, evita repetir estudios innecesarios y mejora la experiencia del usuario”, señala Perfetti.
La automatización de tareas administrativas, como la carga de historias clínicas y la generación de recetas electrónicas, agiliza las consultas y reduce los tiempos de espera. Esto favorece a los pacientes y descomprime la carga de trabajo del personal médico.
Desde lo económico, la incorporación de estas tecnologías genera ahorros significativos. “Al reducir costos operativos en prepagas y obras sociales, existe la posibilidad de trasladar esos ahorros al usuario, con planes más accesibles y personalizados”, destaca Perfetti.
Además, aclara que la inteligencia artificial en salud, bien aplicada, “se paga sola”. Esto ocurre porque ya existen soluciones que no exigen grandes inversiones iniciales y pueden implementarse de forma gradual, empezando por áreas clave como el diagnóstico por imágenes o la gestión de turnos.
Inteligencia artificial en salud: los desafíos que enfrenta su implementación en Argentina
El principal obstáculo para una adopción plena de la inteligencia artificial en salud en el país es la calidad de los datos. “En Argentina, con un sistema de salud digital dispar, estandarizar y validar la información médica es un desafío enorme”, explica Perfetti.
Para avanzar en este sentido, resulta clave que hospitales y centros médicos trabajen de manera coordinada y garanticen la interoperabilidad de los sistemas de forma segura y eficiente.
Desde el punto de vista regulatorio, Perfetti reconoce ciertos avances, pero advierte que “el país todavía está en una etapa de transición”. Si bien comienzan a establecerse principios éticos y normas de protección de datos, el desafío es garantizar que todos los actores estén capacitados para aplicar la inteligencia artificial en salud de manera efectiva y responsable.
Otro factor que retrasa su implementación es la resistencia de algunos profesionales. “Muchos médicos pueden oponerse al cambio por prejuicios o falta de tiempo para capacitarse, y eso debe ser tenido en cuenta por las instituciones”, admite Perfetti.
Para superar estas barreras, considera fundamental acompañar al profesional de la salud en el proceso de adopción tecnológica. “La educación adecuada, mostrar casos de éxito e involucrar a los médicos en el diseño de las soluciones es clave para lograr una adopción natural”, concluye el director de Streambe.
