La nube y la inteligencia artificial impulsan una nueva era en el diagnóstico y la atención médica

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By Pablo Casabona

La convergencia de la inteligencia artificial (IA) y los servicios en la nube está redefiniendo el sector de la salud, haciendo que los diagnósticos sean más rápidos, precisos y accesibles. Procesos que antes tomaban días ahora se resuelven en minutos, marcando un punto de inflexión en cómo se analiza y comparte la información crítica para los pacientes.

Un salto hacia la medicina predictiva y colaborativa

Herramientas basadas en IA pueden examinar imágenes médicas —como radiografías, tomografías o resonancias— con un nivel de exactitud sin precedentes, detectando patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidas. Simultáneamente, la nube permite procesar y compartir esos resultados en tiempo real desde cualquier lugar, con conectividad segura y escalable.

Pablo Prieto, Director de Digital Business de TIVIT Latam, explicó el avance: “La convergencia entre la nube y la inteligencia artificial está permitiendo que la medicina sea más predictiva, colaborativa y accesible”. Destacó que con el lanzamiento de modelos de IA on-premise como Velvet 25B, es posible analizar grandes volúmenes de datos para generar información relevante, garantizando al mismo tiempo la protección de los datos personales y el anonimato de los pacientes.

Democratización del acceso y cifras contundentes

Uno de los beneficios más significativos es la democratización del acceso a la medicina especializada. Gracias a la infraestructura en la nube, hospitales en regiones apartadas pueden utilizar las mismas herramientas de diagnóstico que las grandes clínicas urbanas.

El impacto se refleja en cifras concretas:

  • Mercado global: Se proyecta que el mercado de IA en salud alcance los 208 mil millones de dólares para 2030 (Markets and Markets).
  • Adopción profesional: Más del 60% de los profesionales de la salud ya utiliza alguna herramienta basada en IA para diagnóstico o análisis de datos (Demandsage).
  • Precisión técnica: Existen dispositivos con un valor predictivo negativo (NPV) del 99,97%, capaces de descartar con ese nivel de certeza hasta 75 hallazgos distintos en una radiografía de tórax, según datos de TIVIT.

Retos y el futuro de un sistema de salud conectado

A pesar del avance, la implementación plantea nuevos desafíos. La protección de datos, la infraestructura digital y la capacitación del personal médico son factores esenciales para una adopción ética y sostenible. Además, los marcos regulatorios deben evolucionar al ritmo de la innovación, garantizando la privacidad y seguridad del paciente.

En un contexto de alta demanda y recursos limitados, la sinergia entre la nube y la IA no solo está optimizando los diagnósticos, sino que también sienta las bases para un sistema de salud más eficiente, conectado y centrado en el paciente, transformando radicalmente la experiencia de atención.


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