El uso de Inteligencia artificial en salud se ha convertido en uno de los catalizadores más importantes de transformación en los sistemas de salud modernos.

En un mundo marcado por el envejecimiento poblacional, la creciente carga de enfermedades crónicas, la presión financiera sobre los sistemas públicos y la demanda por servicios más oportunos y de calidad, la inteligencia artificial (IA) promete agilizar procesos, mejorar la precisión clínica, optimizar la gestión y, sobre todo, ampliar el acceso a servicios esenciales.

Sin embargo, su adopción plantea desafíos éticos, regulatorios y organizacionales que deben ser enfrentados con inteligencia institucional y sentido de responsabilidad pública.

Uso de Inteligencia artificial en salud: oportunidades, riesgos y el camino hacia su adopción responsable

Oportunidades para aprovecharlas

En el ámbito clínico, la inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que se diagnostican enfermedades y se toman decisiones terapéuticas. Desde algoritmos capaces de detectar lesiones cancerosas en imágenes radiológicas con niveles de precisión comparables —o incluso superiores— a los de especialistas, hasta modelos predictivos que anticipan descompensaciones en pacientes con enfermedades crónicas, las herramientas basadas en IA están acelerando la transición hacia una medicina más preventiva y personalizada.

En atención primaria, por ejemplo, la IA puede apoyar el cribado temprano de enfermedades cardiovasculares mediante análisis automatizados de electrocardiogramas o modelos que combinan signos vitales y datos de historia clínica para identificar riesgos antes de que se manifiesten síntomas.

Uno de los mayores aportes de la inteligencia artificial en salud es su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos clínicos, epidemiológicos, genómicos y administrativos en cuestión de segundos. Esto abre la puerta a sistemas de apoyo a la decisión clínica que integran la evidencia más reciente, contextualizan recomendaciones y alertan sobre riesgos de errores de medicación o interacciones peligrosas. Al reducir la variabilidad clínica, estas herramientas pueden ayudar a disminuir la brecha entre lo que se sabe y lo que realmente se hace en los servicios de salud.

En salud pública, la IA se ha convertido en un instrumento valioso para fortalecer la vigilancia epidemiológica y gestionar emergencias sanitarias. Modelos basados en aprendizaje automático permiten anticipar brotes, estimar escenarios de transmisión y orientar intervenciones en tiempo real. Durante la pandemia de COVID-19, muchos países aprovecharon herramientas de IA para monitoreo de movilidad, análisis de tendencias y proyección de ocupación hospitalaria. Hoy, estos aprendizajes se están aplicando a la vigilancia de enfermedades tropicales, la resistencia antimicrobiana y los riesgos asociados al cambio climático.

También en la gestión de los sistemas de salud la inteligencia artificial está dejando una huella profunda. La automatización de procesos administrativos reduce cargas burocráticas, mejora la trazabilidad de insumos y facilita la planificación de recursos humanos. El procesamiento inteligente de compras públicas —incluyendo análisis de precios, predicción de demanda y detección de irregularidades— puede transformar radicalmente la gestión de medicamentos y tecnología sanitaria. En países con sistemas fragmentados, como Panamá y buena parte de América Latina, estas herramientas ofrecen la posibilidad de integrar información dispersa, mejorar la gobernanza y racionalizar el gasto.

Riesgos que no deben subestimarse

A pesar de estas oportunidades, el despliegue masivo de la inteligencia artificial en salud requiere enfrentar riesgos que no deben subestimarse. El primero es la equidad. Los algoritmos pueden reproducir o amplificar desigualdades si se entrenan con datos no representativos o si las soluciones tecnológicas solo están disponibles para quienes pueden pagar. Existe también el riesgo de opacidad: muchos modelos funcionan como “cajas negras” cuyo razonamiento es difícil de explicar, lo que puede afectar la confianza del paciente y la seguridad jurídica del profesional de la salud.

La protección de datos personales es otro desafío central. Los sistemas de IA dependen del acceso a datos sensibles, lo que exige marcos legales robustos, gobernanza éticamente orientada y mecanismos de auditoría continua. Para países como Panamá, que buscan avanzar hacia una digitalización más integral del sector salud, garantizar la seguridad, interoperabilidad y confidencialidad no es solo una obligación técnica: es una tarea de interés público que influirá directamente en la confianza ciudadana.

Inteligencia artificial en salud: conclusión

Finalmente, la transformación digital impulsada por inteligencia artificial exige invertir en capacidades humanas. Ninguna herramienta, por sofisticada que sea, puede sustituir el juicio clínico, la empatía o la responsabilidad ética del personal de salud. La IA debe ser vista como un complemento que potencia el trabajo profesional, no como un sustituto. Esto implica formar equipos capaces de interpretar resultados algorítmicos, reconocer sus límites y utilizarlos de manera responsable. Implica también preparar a los líderes de los sistemas de salud para tomar decisiones estratégicas sobre estándares, interoperabilidad, compra pública, evaluación de tecnologías sanitarias y gobernanza digital.

El camino hacia la adopción responsable del uso de la inteligencia artificial en salud no pasa por la fascinación tecnológica, sino por su alineación con objetivos claros: mejorar la calidad de los servicios, reducir desigualdades, ampliar el acceso y fortalecer la resiliencia del sistema. Cuando se integra con visión estratégica —y no como un parche tecnológico— la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta poderosa para avanzar hacia sistemas de salud más eficientes, más humanos y más inteligentes.

Lecturas complementarias

• El uso de la IA en la salud avanza en Europa sin salvaguardas legales y éticas suficientes
• Plan de Acción de Salud Digital para la Región Europea 2023–2030
• La inteligencia artificial y la medicina tradicional: un encuentro entre tecnología y sabiduría ancestral
• Detrás del uso de la IA en la salud debe haber siempre un profesional responsable
• OPS: Inteligencia artificial: sinopsis de política
• Telemedicina y la inteligencia artificial
• Transformación digital del sector salud