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Marisol Toriz |
01 January 2025
marisoltb0411@gmail.com Directora editorial y Web de Diálogo Ejecutivo, periodista especializada en la IF con 14 años de experiencia en el desarrollo, dirección y coordinación de proyectos editoriales cubriendo las fuentes de salud, negocios, tecnología y asuntos regulatorios, principalmente; además de ser responsable de la gestión de sitios Web y envíos de emailing. Su alma mater es la Universidad Nacional Autónoma de México y ha tomado diversos seminarios y cursos de periodismo especializado, herramientas digitales, liderazgo, comunicación, ventas, relaciones humanas, UX writing y marketing digital en la Universidad Panamericana, La Salle, el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores Monterrey, Google y Dale Carnegie Training, entre otras.

El futuro de la IA en el sector salud
01 January 2025

Se estima que el mercado de IA en salud alcanzará 164 MDD para 2029; no obstante, su adopción depende de que los profesionales médicos adquieran nuevas habilidades tecnológicas

La incorporación de esta tecnología ha hecho que el valor estimado del mercado de la IA en salud alcance 164 millones de dólares (mdd) para 2029, con una tasa de crecimiento promedio anual de 42.4%, de acuerdo con el informe de Fortune Business.

Al respecto, Pedro López, director de Metaworld Congress LATAM, indicó: “El crecimiento de la IA en la medicina depende de múltiples factores, uno de los más relevantes es la adopción tecnológica acompañada por la formación en habilidades digitales para los profesionales de la salud. Sin duda, la readaptación es esencial para gestionar la automatización y garantizar que los médicos se mantengan como los responsables de las decisiones clave”.

En este contexto, la capacitación en IA se convierte en una prioridad para los profesionales de la salud. La rápida evolución de la IA provoca la revolución de los métodos de diagnóstico, tratamiento y gestión de datos clínicos. Para garantizar que la IA sea aprovechada de manera óptima y ética, es indispensable que los médicos, las enfermeras y los especialistas adquieran nuevas competencias tecnológicas que les permitan integrar eficazmente estas herramientas en su práctica diaria. Esto no solo mejorará los resultados clínicos, sino que también fortalecerá la toma de decisiones informadas en beneficio del paciente.

De acuerdo con el experto, superar los desafíos que representa la integración de esta tecnología detonará su alto potencial para revolucionar más el sector salud, algunas aplicaciones son:

• Desarrollo de medicamentos: según la Asociación Mexicana de Industrias de Investigación Farmacéutica, esta tecnología ha reducido el tiempo de desarrollo de medicamentos de décadas a apenas uno o dos años, lo cual optimiza los costos y mejora el acceso a tratamientos innovadores.

• Diagnósticos más rápidos y tratamientos personalizados: una de las grandes ventajas de la IA es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos clínicos, historiales médicos y datos genómicos con rapidez y precisión. Un ejemplo es su uso para detectar cáncer en etapas tempranas mediante el análisis de imágenes radiológicas, lo que permite a los médicos ofrecer tratamientos más personalizados.

• Chatbots y robots médicos: en la actualidad, ya se han desarrollado inteligencias “entrenadoras de salud en IA” que fomentan hábitos saludables y ayudan a prevenir enfermedades. Aunque no pretenden ofrecer diagnósticos, este sistema mejorará la accesibilidad, gestión de citas médicas y optimización de la atención al paciente.

"A pesar de los desafíos relacionados con la privacidad y seguridad de los datos médicos, la IA moldea el futuro de la salud.

Es crucial que los expertos en el área estén preparados para maximizar el potencial de esta revolución tecnológica”, concluyó López.

Los líderes de la atención médica podrían ahorrar 150 mil MDD anuales a través de la IA, gracias a la reducción de las estadías hospitalarias y mejora de los resultados clínicos para 2026

IA EN LA INSPECCIÓN DE CALIDAD

La integración de la IA en los procesos de manufactura ayuda a garantizar la calidad de los dispositivos médicos, automatiza tareas complejas, minimiza los errores humanos y reduce los costos y tiempos de producción.

Al incorporar capacidades cognitivas a los sistemas de metrología asistidos por IA, Muganes Musharrafie, de ZEISS IQS, asegura que la IA ha desbloqueado oportunidades en múltiples áreas, tales como:

• Análisis dimensional automatizado: equipos como los sistemas de metrología por coordenadas y escáneres 3D, integrados con algoritmos de IA, pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar desviaciones con precisión nanométrica. Estas herramientas permiten validar a geometría y alineación de los componentes de las prótesis, así como asegurar el cumplimiento de especificaciones exigentes.

• Detección de defectos invisibles al ojo humano: utilizar tecnologías de metrología, como la visión por rayos X y ultrasonidos, con aprendizaje profundo, permite identificar microgrietas, inclusiones, porosidad y otros defectos internos que podrían pasar desapercibidos en inspecciones tradicionales de control de calidad.

• Control de superficies con visión artificial: los sistemas de inspección por cámara, potenciados por redes neuronales, analizan los acabados superficiales con velocidad y consistencia. Esto es fundamental para proveer texturas que fomenten la integración biológica de los implantes.

• Predicción de fallos en materiales: la IA puede modelar escenarios de uso a largo plazo, evaluar el comportamiento del material bajo estrés mecánico o corrosión, con lo cual anticipa fallos y mejora los diseños desde etapas tempranas de desarrollo.

• Predicción de la vida útil: los modelos de IA pueden predecir la vida útil de los dispositivos médicos en función de diversos factores, como las propiedades del material, las condiciones de carga y la respuesta del tejido óseo.

Si se considera que la producción de dispositivos médicos es un sector donde la precisión es sinónimo de seguridad y calidad, entonces, la metrología asistida por IA debe verse como un avance fundamental en este ámbito, puesto que no solo optimiza los procesos de inspección, también garantiza una mayor fiabilidad en la fabricación.

“Con la integración de capacidades cognitivas en los sistemas de medición, se puede alcanzar un nivel de precisión y consistencia que las metodologías tradicionales no pueden ofrecer. Para los pacientes, esto significa dispositivos más seguros, duraderos y personalizados, lo que se traduce en mejores resultados clínicos y calidad de vida; y para los fabricantes, implica la garantía de cumplir con requerimientos de alta precisión y calidad, lo que aumenta su competitividad en el mercado, fortalece la confianza de sus clientes y los posiciona como líderes en innovación de dispositivos médicos”, finalizó el ejecutivo de ZEISS IQS.

En conclusión, aplicaciones de IA, como el análisis predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático, ofrecen información que permite la detección temprana de enfermedades, planes de tratamiento personalizados y mejores resultados clínicos. Además, la automatización impulsada por IA agiliza las tareas administrativas, reduce la carga de trabajo y minimiza los errores, al tiempo que mantiene los datos en un solo lugar.