Haber asistido a la conferencia de HIMSS 2025 en Las Vegas me dejó una serie de certezas que se confirman y otras preguntas que siguen abiertas. La inteligencia artificial (IA) en salud ya no es un concepto futurista, es una realidad instalada, la cantidad de veces que vi la expresión A.I., es incontable. Pero estoy convencido que no está aquí para reemplazar ni sustituir a los profesionales de la salud, sino para asistir, optimizar y, en algunos casos, desafiar la manera en que trabajamos.
HIMSS Global Health Conference, la feria más grande del mundo en tecnología sanitaria dejó muchas cosas para analizar. Desde avances esperados hasta grandes ausencias, pasando por tendencias que parecen consolidarse. Comparto los puntos más relevantes:

Automatización del registro clínico y la documentación: el fin del tipeo (o casi…)

Los sistemas de reconocimiento de voz siguen evolucionando. La idea de que un médico no tenga que escribir sino hablar y que la IA estructure el contenido es atractiva, pero todavía imperfecta. Pensar que el dictado va a resolver muchos de los problemas relativos al subregistro clínico es mirar una pequeña parte del problema. Aunque, claramente, nos deslumbra la posibilidad de poder usar un método distinto a la escritura tradicional en un teclado o dispositivo como el stylus y sin que tengamos que usar las manos para ingresar información, es muy atractivo.
Los escribas digitales están en auge. Son varias las empresas que están brindando servicios de asistencia con “copilotos” que buscan reducir el tiempo de documentación médica y optimizar el flujo de trabajo. Sin embargo, pensar que estos sistemas pueden eliminar por completo la necesidad de revisión es un error. La responsabilidad implícita en la documentación clínica hace que la supervisión humana siga siendo esencial.
Aunque estos asistentes pueden agilizar tareas, aún queda el desafío de lograr una IA que comprenda el contexto clínico y realmente reduzca la carga administrativa sin comprometer la precisión ni la seguridad de la información.
Entonces surge la pregunta: ¿cómo aseguramos que la IA entienda el contexto clínico y no solo transcriba palabras? Ahí está el verdadero desafío. Creo que debemos esperar un poco más para que puedan incorporar en sus lógicas y algoritmos la noción del contexto en donde se dan las interacciones en salud. Porque la verdad es que tenemos mucha variabilidad, y sin esa comprensión real, cualquier automatización puede ser más un problema que una solución.
Pero más allá del reconocimiento de voz y la automatización de notas, la pregunta de fondo sigue sin respuesta: ¿qué tanto recuperaremos del tiempo perdido con los pacientes? Porque, al final del día, no se trata solo de eficiencia, sino de permitir que los profesionales de la salud vuelvan a centrarse en lo que realmente importa: el contacto humano, la escucha atenta y la personalización del cuidado.
La tecnología debería servir para liberar tiempo valioso y mejorar la relación médico-paciente, en lugar de convertirse en una capa adicional de burocracia digital. Si la IA y la automatización no logran esto, entonces estaremos perdiendo una oportunidad enorme para devolverle a la medicina su esencia.

Codificación y facturación automatizada: menos papel, más eficiencia (¿y mejores auditorías futuras?)

Los sistemas de IA para la codificación médica están madurando. Esto impacta directamente en la optimización de facturación y reducción de errores administrativos. La incorporación de la IA en los procesos de codificación prestacional permite entender el accionar médico de forma más precisa.
Comprender mejor lo que se registra del acto sanitario puede llevarnos a una mayor precisión en la asignación de códigos, reduciendo errores y mejorando la calidad de la información utilizada en auditorías y gestión de costos.
La integración de las soluciones con soporte en IA en los sistemas de gestión clínica permite realmente aprovechar el concepto de captura primaria de los datos e información sanitaria. Se buscan soluciones que integren inteligencia artificial con registros electrónicos para mejorar la transparencia en los procesos de pago y auditoría médica, asegurando una mayor trazabilidad y precisión en la documentación del acto médico.
Se promete más automatización y menos burocracia, pero ¿serán estas soluciones lo suficientemente flexibles para la práctica diaria?
La automatización, sin embargo, debe priorizar la calidad antes que la eficiencia, y hacer procesos más rápidos sin asegurar que sean efectivos solo amplifica los errores. Seguramente haya que contemplar los efectos colaterales de la automatización de procesos, para evitar que impacte negativamente en la calidad de los servicios. La velocidad y la fluidez sin fricción, sin definiciones claras ni supervisión, pueden transformarse en amplificadores de errores y daños consecuentes.
La clave está en equilibrar la automatización con la supervisión adecuada, garantizando que la eficiencia no comprometa la seguridad ni la calidad del acto sanitario.

Interoperabilidad: el viejo problema con nuevas soluciones (o no)

Por suerte, o no (y no lo sé a ciencia cierta), aún se continúa conversando sobre la necesidad de interoperar más y mejor en los sistemas de salud. La realidad es que faltan varios aspectos por pulir (la mayoría apoyados en los intereses contrapuestos de las partes que debieran comunicarse) para que podamos pensar en un circuito donde la información sanitaria fluya sin trabas.
La interoperabilidad sigue siendo el gran tema. Hablamos de sistemas que deben comunicarse sin fricciones, pero la realidad es que el camino sigue siendo complejo. FHIR R5, su release número 5, sigue pujando para lograr una mayor adopción. En este punto, creo que no hay una conciencia real de la importancia de los acuerdos, porque los incentivos siguen sin alinearse. Se continúan demostrando los beneficios del uso de estándares como FHIR, pero la implementación real sigue siendo un dolor de cabeza para muchas instituciones.
Probablemente, como efecto de la concientización sobre la interoperabilidad, se está viendo el resurgimiento de las soluciones desarrolladas in-house, que empiezan a reemplazar soluciones monolíticas que, quizás, no tienen la capacidad (o no les dan los costos) para adecuarse a las nuevas demandas, como la adopción de soluciones puntuales (con o sin IA). Estas soluciones, necesitan consumir servicios de otras soluciones de nicho, y es aquí donde los estándares, y FHIR en particular, demuestran sus virtudes y generan beneficios.
También noté que hay un consenso en donde vemos a la interoperabilidad total como un estado ideal al que aspiramos, como si fuese una utopía. Por lo pronto, aspiro a que siempre sigamos teniendo al menos un norte en este sentido de la gestión sanitaria. Una de las preguntas que dejó HIMSS 2025 es: ¿alguna vez lograremos una interoperabilidad real o siempre será una utopía regulatoria?
Y se me ocurre pensar que, si la IA puede ayudar en algo (como lo hace con la escritura de código de programación), debería ser en facilitar estos procesos de integración en lugar de agregar más capas de complejidad. Y ojalá que la magia que terminamos esperando de la IA pueda ayudarnos a encontrar la interoperabilidad de alguna manera más fácil de adoptar, con menos barreras técnicas y resistencias institucionales. La Interoperabilidad Organizacional, se las debo…

IA para la seguridad del paciente y predicción de riesgos: más sensores, mejor calidad y mayor seguridad (no sé de precios)

Por lo que pude apreciar, cada vez quedan menos dispositivos médicos que no tengan algún grado de integración con soluciones basadas en algún tipo de IA. La mayoría de estos dispositivos están destinados al cuidado directo del paciente o al autocuidado, incluyendo sensores para prevenir caídas, algoritmos que detectan signos tempranos de deterioro y sistemas inteligentes para mejorar la seguridad hospitalaria.
Y lo que pasa con el paciente, también está pasando en las instalaciones hospitalarias. Ya es una realidad que las salas, las habitaciones y los quirófanos estén asistidos por dispositivos, cámaras y sensores que se integran a los procesos. Esto permite un monitoreo en tiempo real del flujo de pacientes y personal, así como una detección precoz de eventos adversos, lo que nos permitirá anticiparnos a los problemas y mejorar la eficiencia operativa sin comprometer la seguridad.
Dentro de toda esta innovación, increíblemente veloz, queda el fantasma de los precios y los costos (no todos evidentes ni muy claros). Es un gran desafío pensar cómo abordar estas
decisiones, y dónde este costo será inversión o gasto. La implementación de estos sistemas sigue siendo costosa y requiere un cambio cultural dentro de los hospitales, lo que plantea preguntas fundamentales sobre sostenibilidad y prioridades en la adopción de tecnología.
Definitivamente, la incorporación de la IA podría mejorar los aspectos concernientes a la equidad en el acceso a los servicios en los sistemas de salud, si permitiese aumentar la efectividad y calidad de los servicios. La IA tiene el potencial de asistir en la toma de decisiones clínicas y mejorar la equidad en salud. Pero si solo se usa para mejorar la eficiencia de procesos sin alcanzar primero un nivel óptimo de efectividad, los riesgos pueden ser enormes.

Quedan grandes y nuevos desafíos por enfrentar (seguro que hay más)

La IA ha avanzado muchísimo, pero con ella han llegado preguntas fundamentales:

 Regulación y ética: se viene conversando mucho sobre distintas formas y alternativas para encuadrar normativamente a la IA. Pero no es una única solución, son incontables modelos e instancias donde se implementan soluciones con algún grado de gestión soportada en IA. Por lo pronto, sin discusión alguna, hay que definir cómo adecuar estas tecnologías con los intereses por la seguridad, privacidad y transparencia de la información de las personas y las organizaciones. Además, la regulación no puede frenar la innovación, pero tampoco puede permitir que avancemos sin control.

 Sostenibilidad financiera: no me ha quedado claro, y es entendible en el marco de este evento, cómo se va a financiar y sostener toda esta movida, ya que la adopción de nuevas tecnologías requiere inversiones significativas, inmensas a veces y sin relación de reasignación presupuestaria en las estructuras actuales. Muchos hospitales y clínicas aún luchan con sistemas antiguos y presupuestos ajustados. ¿Cómo hacer para que la transformación digital sea accesible para todos??

 Ciberseguridad: más digitalización significa más oportunidades, pero también más riesgos. La ciberseguridad en salud ya no es solo una preocupación técnica, es una cuestión de confianza y estabilidad del sistema sanitario. La implementación de IA y la hiperconectividad de los sistemas están resolviendo problemas antiguos, pero también develando nuevos conflictos en el horizonte. Se están automatizando procesos clave, se optimizan respuestas y se mejora la detección de amenazas, pero al mismo tiempo surgen vulnerabilidades inéditas que antes no existían. La ciberseguridad fue una de las estrellas de esta conferencia, y no es para menos: cualquier avance en salud digital debe estar respaldado por una estrategia sólida de protección de datos y prevención de ciberataques. La confiabilidad del ecosistema sanitario depende de ello.

 Efectividad antes que eficiencia: si la IA en salud tiene una misión, no debería ser solo hacer las cosas más rápido o barato. Primero debería enfocarse en hacerlas bien, mejorar la equidad y asegurar calidad. No alcanzar los resultados deseados no debería ser el punto de partida para buscar ahorros operativos. La eficiencia sin efectividad no solo es ineficaz, sino que puede amplificar errores y aumentar riesgos en la atención. Cuando la efectividad esté garantizada, cuando sepamos que los procesos cumplen con los objetivos clínicos y mejoran los resultados en salud, recién ahí podemos hablar de eficiencia. De lo contrario, cualquier intento de optimización se convierte en una falsa solución, con consecuencias difíciles de revertir.

Conclusión: IA, interoperabilidad y un futuro incierto pero prometedor

HIMSS 2025 dejó claro que la IA en salud ya no es una pro- mesa, es una realidad. Pero lo que realmente importa no es la tecnología en sí, sino cómo la usamos. La clave está en una implementación efectiva, regulada y centrada en el paciente.
Si la IA realmente quiere transformar la salud, no debe limitarse a optimizar procesos, sino ayudar a resolver problemas estructurales de acceso, equidad y calidad. No tiene sentido realizar semejante inversión simplemente para continuar incorporando tecnologías, cuando podríamos estar perdiendo de vista el verdadero sentido del cuidado de la salud de las personas y las poblaciones. Tenemos que volver a una medicina más humana, y ese debería ser el verdadero propósito de la IA en salud: darnos más espacio y tiempo para los vínculos entre nosotros, para que la tecnología no reemplace la relación médico-paciente, sino que la potencie y la fortalezca.

¿Hacia dónde evolucionará la IA en salud? Esa es la gran pregunta que nos llevamos de Las Vegas. Se vienen cambios importantes, pero la velocidad y dirección dependerán de cómo enfrentemos estos desafíos.

(*) Médico y MBA. Cofundador de Recetario RCTA y de Epicrisis HCE.