Implementar servicios de software convencional o soluciones con inteligencia artificial en el campo médico es una decisión que, más allá del costo de su adquisición, depende del impacto en eficiencia, optimización de tiempos y satisfacción de usuarios como pacientes o personal médico y administrativo.
Tanto el software convencional, como la inteligencia artificial (IA) han desempeñado roles fundamentales en la transformación digital de la industria médica, cada uno contribuyendo de manera única para mejorar la eficiencia y calidad de la atención en salud que recae en el sector de clínicas y hospitales.
La participación del mercado de software médico en América Latina, según un estudio de Frost & Sullivan, alcanzará los USD 12.000 millones en 2025, con un crecimiento anual del 12,5%. Este crecimiento se debe a factores como el aumento de la población, el aumento de enfermedades crónicas y la creciente adopción de tecnologías digitales en la atención médica.
Por su parte, Mordor Intelligence indica que el mercado de inteligencia artificial en medicina a nivel mundial se estima en USD 9.22 mil millones en 2023, y se espera que alcance los USD 29.24 mil millones para 2028; este aumento se atribuye a la creciente aplicación de IA en el descubrimiento de fármacos, las imágenes médicas, la medicina de precisión y la genómica.
Entonces, a medida que se avanza hacia un futuro más digitalizado, el potencial de mejora en la eficiencia, la precisión diagnóstica y la atención personalizada se vuelve cada vez más evidente. La evolución constante de estas tecnologías promete transformar la atención médica, brindando beneficios tanto a profesionales de la salud como a pacientes.
La mejor manera de decidir cuándo usar software o IA es considerar la eficiencia en tiempos de uso y las necesidades reales —por encima de las necesidades sentidas— de los usuarios dentro y fuera de la organización.
Ejemplos de software convencional en la salud
Si la organización necesita una solución que pueda gestionar la información clínica o los flujos de trabajo, el software puede ser la mejor opción. De acuerdo con información extraída de Global Market Insights, en el caso de los ejemplos a continuación, los usuarios que se ven beneficiados son el personal médico y administrativo y los pacientes o familiares:
Sistemas de registro de datos de pacientes:
Los sistemas de registros electrónicos de los datos de pacientes, han sido fundamentales para la transición hacia entornos de atención médica más eficientes. Estos sistemas convencionales permiten a los profesionales de la salud gestionar la información del paciente, programar citas y coordinar la atención de manera más efectiva.
Facturación hospitalaria:
La gestión financiera en la salud ha sido simplificada con el uso de software especializado. Las soluciones de facturación hospitalaria ayudan a mantener un seguimiento preciso de los cargos, pagos y transacciones financieras, mejorando la eficiencia administrativa.
Sistemas de programación de turnos de personal:
En entornos hospitalarios, la coordinación del personal es crucial. Los sistemas de programación de turnos de personal basados en software convencional facilitan la asignación eficiente de recursos y garantizan la adecuada cobertura de personal.
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Ejemplos de implementación de Inteligencia Artificial en la atención médica:
Si la organización necesita una solución que pueda automatizar tareas o mejorar la precisión de resultados diagnósticos o de seguimiento con los pacientes, la IA puede ser la mejor opción. Algunos casos de uso que han tomado mayor protagonismo en los últimos dos años y que benefician el trabajo de profesionales médicos, son:
Diagnóstico por Imágenes asistido por IA:
La inteligencia artificial ha elevado la precisión en el diagnóstico médico. Algoritmos de aprendizaje profundo analizan imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, para identificar patrones y anomalías con una eficiencia sin precedentes.
Historias Clínicas Electrónicas (HCE) mejoradas:
La incorporación de IA en los sistemas de registros médicos electrónicos va más allá de la simple gestión de datos. Permite análisis avanzados para identificar tendencias, prever resultados y personalizar tratamientos según el historial del paciente.
Telemedicina con asistentes virtuales:
La IA ha potenciado la telemedicina mediante la implementación de asistentes virtuales. Estos sistemas no solo proporcionan respuestas a preguntas comunes de manera rápida, sino que también mejoran la interacción y la comprensión contextual.
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Integración de Software con IA para el futuro de la salud
La sinergia entre el software convencional y la inteligencia artificial está definiendo una nueva era en la industria de la salud. La integración de IA en soluciones de software convencional permitirá una atención médica más personalizada y precisa. Los algoritmos de aprendizaje automático facilitarán un análisis más profundo de datos, mejorando la toma de decisiones clínicas y la eficiencia operativa.
Los directores de TI de organizaciones de salud, en conjunto con su equipo directivo ampliado, deben decidir cuándo usar software o IA, entendiendo que ambos tienen sus pros y sus contras, y la mejor opción depende de las necesidades específicas que hayan manifestado los usuarios internos y externos de la organización.
