25 Casos de uso de IA en el sector sanitario con ejemplos
Los sistemas sanitarios están bajo una presión creciente debido al aumento del volumen de datos de pacientes y a la creciente demanda de atención personalizada.
Las aplicaciones de IA en el sector sanitario han surgido como una solución poderosa a estos problemas al optimizar procesos, mejorar la precisión diagnóstica y mejorar los resultados para los pacientes.
Un estudio reciente muestra que los equipos híbridos de clínicos humanos y sistemas de IA realizan diagnósticos médicos más precisos, en gran parte porque tienden a cometer errores diferentes y complementarios que se corrigen mutuamente. Estos hallazgos indican un fuerte potencial de la IA para mejorar la seguridad del paciente y promover una atención sanitaria más equitativa.1
Atención al paciente
1. Salas virtuales
Una sala virtual es un modelo de atención en el que los pacientes reciben tratamiento a nivel hospitalario en casa mientras son monitorizados de forma remota por el personal médico.
Ejemplo real: salas virtuales del NHS
Miles de niños gravemente enfermos en Inglaterra están siendo tratados ahora en casa a través de las “salas virtuales” del NHS, evitando largas estancias hospitalarias. Mediante dispositivos portátiles como monitores de frecuencia cardíaca y oxígeno, los médicos pueden rastrear las constantes vitales de los pacientes y responder rápidamente si algo cambia.
Los niños con afecciones como asma, problemas cardíacos, infecciones y enfermedades de larga duración reciben atención a nivel hospitalario de forma remota, con enfermeras que visitan los hogares cuando se necesitan pruebas o medicación. Los datos son monitorizados las 24 horas del día por equipos clínicos a través de plataformas como Feebris, que utiliza IA para señalar signos de alerta temprana (ver Figura 1).
Figura 1: Ejemplo de monitorización del pulso de Feebris.
Para las familias, el impacto emocional es significativo. Ser atendidos en casa reduce el estrés y ayuda a que los niños se sientan más seguros y cómodos. Los líderes del NHS afirman que las salas virtuales están liberando camas hospitalarias al tiempo que hacen la atención más amigable para los niños, y esperan que la atención remota se convierta en estándar para muchas afecciones en los próximos años.2
2. Diagnóstico asistido y prescripción
Los chatbots con IA pueden ayudar a los pacientes con el autodiagnóstico de afecciones leves o ayudar a los médicos con el diagnóstico basado en síntomas, historial médico y datos diagnósticos.
Un estudio diseñado para evaluar qué tan bien puede ChatGPT diagnosticar afecciones y con qué frecuencia recomienda consultar a un médico encontró resultados mixtos en cuanto a su fiabilidad diagnóstica.
Durante cinco días, los investigadores hicieron a ChatGPT las mismas preguntas sobre cinco afecciones ortopédicas comunes. Las respuestas se clasificaron como correctas, parcialmente correctas, incorrectas o como una lista de posibles diagnósticos. Se midió la precisión y consistencia de las respuestas, y la capacidad de ChatGPT para diagnosticar con precisión afecciones ortopédicas fue inconsistente.
Además, sus recomendaciones de buscar atención médica no siempre fueron contundentes. ChatGPT podría ser útil como primer paso, pero existe el riesgo de confiar en él para el autodiagnóstico sin el debido asesoramiento médico.3
Ejemplo real: Ochsner Health con DeepScribe
Anteriormente, los médicos dedicaban un tiempo considerable a documentar las visitas de los pacientes (a menudo fuera del horario laboral), lo que afectaba tanto a la precisión como al equilibrio entre vida laboral y personal. Ochsner Health se asoció con DeepScribe para reducir la carga administrativa de la documentación clínica en toda su red multiespecialidad.
La IA ambiental de DeepScribe captura conversaciones en tiempo real y genera notas altamente personalizables y específicas para cada especialidad, lo que permite a los clínicos centrarse más en las interacciones con los pacientes.
Como resultado, el sistema logró una adopción clínica del 78% y una satisfacción del paciente del 96%, al tiempo que redujo significativamente el tiempo de documentación y mejoró la calidad de las notas.4
Ejemplo real: DxGPT
DxGPT es una herramienta de inteligencia aumentada diseñada para apoyar el diagnóstico clínico proporcionando un diagnóstico diferencial estructurado en lugar de texto abierto.
Genera cinco hipótesis diagnósticas con síntomas a favor y en contra de cada una, utilizando modelos de lenguaje avanzados dentro de un marco controlado destinado a garantizar la relevancia y la seguridad.
Los estudios de validación iniciales, incluyendo el trabajo con el Hospital Sant Joan de Déu, sugieren niveles de precisión comparables a los de los expertos clínicos. Sin embargo, el sistema no está diseñado para proporcionar diagnósticos autónomos y debe ser interpretado por profesionales cualificados.
DxGPT hace hincapié en estrictas prácticas de protección de datos, que incluyen la anonimización automática, el procesamiento en memoria, la retención cero de información personal y el cumplimiento del GDPR, HIPAA y la emergente Ley de IA de la UE.5
Ejemplo real: OpenAI for Healthcare
OpenAI for Healthcare es un conjunto de herramientas de IA compatibles con HIPAA que respaldan los flujos de trabajo clínicos, operativos y administrativos en hospitales, sistemas de salud y otros entornos asistenciales.
Una de las capacidades principales de OpenAI en el ámbito sanitario es el apoyo clínico basado en evidencia para el diagnóstico. La herramienta proporciona respuestas ancladas en la literatura médica relevante, incluyendo estudios revisados por pares, guías de salud pública y directrices clínicas.
También incluyen citas transparentes que enumeran títulos, revistas y fechas de publicación, lo que permite una verificación rápida de las fuentes, respalda el razonamiento clínico y facilita una atención oportuna al paciente.6
3. Herramientas de IA para la salud mental
La IA se utiliza cada vez más en la atención de la salud mental para ayudar con la detección temprana, el tratamiento y el apoyo continuo. Estas herramientas de IA para la salud mental analizan texto, voz, expresiones faciales, dispositivos portátiles y registros sanitarios para detectar signos tempranos de afecciones como la ansiedad y la depresión, predecir riesgos y personalizar el tratamiento.
Además, los chatbots y las plataformas digitales proporcionan apoyo emocional, orientación terapéutica, emparejamiento con terapeutas y monitorización continua, al tiempo que reducen la carga de trabajo clínico mediante la automatización. Si bien estas herramientas amplían el acceso y mejoran la eficiencia, persisten desafíos en torno a la privacidad, los sesgos, la regulación y la garantía de que la IA apoye, en lugar de reemplazar, la atención humana.
Ejemplo real: Verint (Cogito)
Cogito7 aprovecha la inteligencia artificial avanzada para mejorar la atención de la salud mental al proporcionar herramientas de inteligencia emocional y análisis conversacional en tiempo real:
- Asesoramiento en inteligencia emocional en tiempo real: La plataforma de Cogito analiza las señales vocales durante las interacciones con los pacientes, proporcionando orientación en tiempo real a los gestores de cuidados. Esto les ayuda a demostrar empatía, generar confianza y mejorar la participación del paciente, lo cual es crucial para el éxito de las intervenciones de salud mental.
- Monitorización de la salud conductual: La plataforma recopila de forma pasiva y segura datos conductuales a través de aplicaciones móviles y los analiza según criterios clínicos de evaluación de salud mental. Esta monitorización continua ayuda a la detección temprana de problemas de salud conductual, permitiendo intervenciones oportunas.
Ejemplo real: Headspace
Headspace, anteriormente Ginger y Headspace Health, utiliza análisis predictivos para identificar a personas en riesgo de sufrir trastornos de salud mental mediante la monitorización de comportamientos como el aumento del estrés, las alteraciones del sueño y el aislamiento social.
Cuando los patrones sugieren un posible problema, la plataforma se comunica de forma proactiva, ofreciendo apoyo adicional, como conectar a los usuarios con asesores de salud mental.8
Ejemplo real: ThroughLine
ThroughLine es una plataforma de infraestructura digital que permite a sitios web, aplicaciones y comunidades en línea brindar acceso a apoyo confiable en crisis y salud mental con personal humano.
Integra principios de computación afectiva e IA para la salud mental para emparejar de forma inteligente a los usuarios con las líneas de ayuda más relevantes de una red global verificada de más de 1,300 servicios en 150 países.
Cubriendo áreas críticas como el suicidio, el abuso, las autolesiones y el apoyo LGBTQ+, ThroughLine ofrece integración a través de una aplicación web, un widget incrustable o una API para desarrolladores.
La plataforma hace hincapié en la protección mediante estrictos estándares de verificación, políticas de atención inclusivas y análisis con privacidad prioritaria, al tiempo que ayuda a los socios a cumplir con requisitos normativos como el GDPR y la Ley de Servicios Digitales de la UE.9
4. Chatbots de atención al cliente en el sector sanitario
Los chatbots de atención al cliente pueden responder a las preguntas de los pacientes sobre citas, facturación o renovación de recetas.
Esto puede mejorar la velocidad y precisión de los diagnósticos, reducir la carga de trabajo de los profesionales sanitarios y permitir una mejor asignación de recursos. Los médicos pueden centrarse en casos más complejos, mientras que las herramientas de IA proporcionan evaluaciones iniciales o segundas opiniones para los rutinarios.
Ejemplo real: Chatbot oncológico con IA en el Hospital SSG
En 2025, el Hospital SSG lanzó un chatbot de IA específicamente para pacientes con cáncer y sus cuidadores. Proporciona orientación instantánea sobre opciones de tratamiento (como cirugía, quimioterapia y radioterapia), instrucciones de cuidado postratamiento, manejo de síntomas y efectos secundarios, y detalles del departamento ambulatorio en varios idiomas. El chatbot tiene como objetivo reducir la ansiedad y brindar un soporte de atención al cliente más accesible y fácil de navegar.10
5. Agentes de IA en el sector sanitario
Los agentes de IA ayudan en el sector sanitario automatizando tareas, mejorando la toma de decisiones y mejorando la atención al paciente. Analizan datos médicos para el diagnóstico, sugieren tratamientos personalizados, predicen resultados y gestionan tareas administrativas.
Las herramientas de IA agente también permiten la monitorización en tiempo real y las consultas virtuales, aumentando la eficiencia y reduciendo errores.
Ejemplo real: Prosper agente de voz con IA para Northeast OB/GYN
Northeast OB/GYN tenía dificultades para seguir el ritmo del rápido crecimiento debido a la escasez de personal, la alta rotación y el aumento del volumen de llamadas, lo que resultaba en largos tiempos de espera, beneficios del paciente no verificados y agotamiento del personal.
Para abordar esto, la consulta implementó Prosper como una solución de recepción con IA que automatiza la programación, cancelaciones, verificación de beneficios y gestión de listas de espera, mientras deriva los casos complejos al personal.
Después de un despliegue por fases, el sistema se integró rápidamente en las operaciones diarias, gestionando todas las llamadas entrantes y resolviendo aproximadamente el 50% sin intervención humana. Esto condujo a una reducción del 40% en los costes operativos, un aumento del 12% en las citas programadas y una cobertura consistente las 24 horas del día, los 7 días de la semana.11
Ejemplo real: Claude for Healthcare
Claude for Healthcare12 es el producto de Anthropic preparado para HIPAA que permite a los proveedores de atención médica, startups y pacientes utilizar Claude de forma segura para tareas médicas y administrativas.
Extiende las funciones existentes de Claude con conectores específicos para el sector sanitario, habilidades de agente y controles de cumplimiento para permitir a las organizaciones trabajar directamente con datos clínicos, de cobertura y de facturación.
Las características clave incluyen:
- Conectores de datos sanitarios: Proporcionan acceso directo a fuentes estándar de la industria, incluyendo la Base de Datos de Cobertura de CMS, ICD-10, el Registro Nacional de Identificadores de Proveedores y PubMed.
- Soporte para desarrollo FHIR: Para simplificar la integración entre sistemas sanitarios utilizando el estándar FHIR, reduciendo el tiempo de desarrollo y los errores de integración.
- Flujos de trabajo de autorización previa: Una plantilla revisable de autorización previa configurable que ayuda a cotejar políticas de cobertura, directrices clínicas, registros de pacientes y documentación de apelaciones.
- Coordinación de cuidados y triaje: Asistencia para clasificar y priorizar los mensajes de los pacientes, las derivaciones y los traspasos para garantizar que los problemas urgentes reciban atención oportuna.
- Plataforma para startups de salud: APIs y herramientas para desarrolladores que permiten a las startups crear soluciones impulsadas por IA, como soporte para documentación clínica, herramientas de revisión de historias clínicas y automatización administrativa.
- Integraciones de datos de salud personales (EE.UU.): Acceso opcional y controlado por el usuario a resultados de laboratorio y registros de salud a través de HealthEx, Function, Apple Health y Android Health Connect, lo que permite a Claude resumir el historial, explicar resultados y ayudar a prepararse para las visitas clínicas.
- Controles de privacidad y seguridad: Inclusión voluntaria explícita del usuario, control de permisos detallado, sin entrenamiento con datos de salud personales, avisos contextuales y orientación para consultar a profesionales sanitarios cuando corresponda.
Ejemplo real: Sully.ai
Parikh Health, liderado por el Dr. Neesheet Parikh, ha mejorado enormemente sus operaciones y la atención al paciente al integrar Sully.ai con sus Registros Médicos Electrónicos (EMR, por sus siglas en inglés).
El sistema de registro de pacientes impulsado por IA personaliza las interacciones con los pacientes, mientras que la automatización de las tareas de recepción permite al personal centrarse más en la atención al paciente.
Esta colaboración con Sully.ai redujo las operaciones por paciente en 10x y redujo el tiempo dedicado a tareas administrativas, como la gestión del historial del paciente, de 15 minutos a 1-5 minutos. Esto ha llevado a un aumento de 3x en eficiencia y velocidad.
Además, la plataforma ha reducido el agotamiento de los médicos en un 90%, permitiendo interacciones más centradas y significativas con los pacientes.13
Ejemplo real: Plataforma de salud con IA agente
Agentic-IA Healthcare es un prototipo de investigación que combina múltiples agentes de IA con salvaguardas integradas de privacidad, explicabilidad y cumplimiento normativo.
El sistema utiliza cifrado, acceso basado en roles y registros de auditoría para respaldar flujos de trabajo sanitarios más seguros, al tiempo que ofrece soporte multilingüe en inglés, francés y árabe para mejorar la inclusividad.14
6. Auditoría de recetas
La tecnología de IA ayuda a los proveedores de atención médica a reducir los errores de prescripción al analizar las recetas en busca de posibles interacciones farmacológicas, dosis incorrectas y alergias del paciente.
Esto reduce el riesgo de eventos adversos por medicamentos, una fuente importante de complicaciones y costes en la atención sanitaria.
7. Gestión del embarazo
Los sistemas de IA pueden emplearse para monitorizar la salud tanto de la madre como del feto mediante dispositivos portátiles y sistemas de monitorización remota.
Estas herramientas aprovechan los datos de las constantes vitales y otras métricas para predecir y diagnosticar posibles complicaciones de forma temprana. Esto mejora los resultados del embarazo y reduce las tasas de mortalidad materna e infantil.
8. Triaje y priorización en tiempo real
El análisis prescriptivo basado en IA puede analizar datos del paciente como síntomas, historial médico y constantes vitales para ayudar a los profesionales sanitarios a priorizar casos en tiempo real.
Ejemplo real: Lightbeam Health
Lightbeam Health aprovecha el análisis predictivo para prever los riesgos de salud en los pacientes.
Analiza más de 4,500 factores, incluyendo determinantes clínicos, sociales y ambientales, para identificar riesgos ocultos. El sistema también proporciona recomendaciones prescriptivas para intervenciones específicas que mejoran los resultados de los pacientes, como la reducción de reingresos y visitas a urgencias.15
Ejemplo real: Wellframe
Wellframe permite a los profesionales sanitarios ofrecer programas de atención personalizados e interactivos directamente a los pacientes a través de una aplicación móvil. Los módulos clínicos de la plataforma se basan en cuidados basados en evidencia para garantizar que los pacientes reciban orientación de prácticas médicas probadas.
La aplicación también admite la comunicación en tiempo real entre los equipos de atención y los pacientes para una monitorización continua y una intervención inmediata cuando sea necesario.
Los profesionales sanitarios pueden personalizar la experiencia para cada paciente, abordando condiciones de salud individuales, como el manejo de enfermedades crónicas o el seguimiento post-alta.
La tecnología de IA de Wellframe proporciona a los pacientes planes de atención personalizados y también equipa a los clínicos con información de datos a través de un panel de control. Esta información en tiempo real ayuda a priorizar a los pacientes de alto riesgo y facilita una prestación de atención sanitaria más eficiente.
Wellframe permite mejores resultados para los pacientes a través de estas capacidades, apoya la atención preventiva y proporciona relaciones más personalizadas entre los pacientes y sus equipos de atención.16
9. Triaje en tiempo real
La integración de la IA para la priorización garantiza que los casos más críticos se traten primero, mejorando así la eficiencia del servicio de urgencias y los resultados de los pacientes.
Ejemplo real: Enlitic
Las soluciones de triaje de pacientes de Enlitic aprovechan las tecnologías de IA para mejorar la eficiencia de los sistemas sanitarios al escanear los casos médicos entrantes y evaluarlos en busca de múltiples hallazgos clínicos.
Estos hallazgos se priorizan, asegurando que los casos más urgentes se dirijan a los profesionales sanitarios adecuados de la red. Este proceso permite a los profesionales sanitarios abordar los casos de alta prioridad más rápidamente, mejorando la atención general al paciente y reduciendo los retrasos en el diagnóstico y el tratamiento.
Al automatizar el triaje con IA, las soluciones de Enlitic ayudan a reducir la carga manual de los clínicos y a optimizar los flujos de trabajo, particularmente en radiología. La plataforma también aumenta la calidad de los datos sanitarios al estandarizar los datos de imágenes médicas, lo que garantiza que las imágenes estén correctamente etiquetadas y dirigidas.17
10. Medicamentos y atención personalizados
La IA permite el desarrollo de planes de tratamiento personalizados mediante el análisis de datos individuales del paciente, incluyendo información genética, estilo de vida e historial médico. La medicina personalizada ayuda a mejorar la eficacia del tratamiento, reducir los efectos secundarios y disminuir los costes sanitarios al evitar tratamientos innecesarios y centrarse en los mejores resultados para cada paciente.
Las herramientas de IA en el sector sanitario pueden ayudar a los usuarios a encontrar los mejores planes de tratamiento basados en los datos de sus pacientes, reduciendo así el coste y aumentando la eficacia de la atención.
Ejemplo real: Aitia
La empresa utiliza el aprendizaje automático para emparejar a los pacientes con los tratamientos que son más efectivos para ellos.18
Ejemplo real: Oncora Medicals
Oncora puede analizar y aprender de los datos de los sistemas de salud para permitir un tratamiento personalizado, específicamente para pacientes con cáncer.19
11. Análisis de datos de pacientes
Las soluciones de análisis sanitario pueden obtener información de los datos clínicos para proporcionar a los profesionales sanitarios recomendaciones para mejorar la atención al paciente, identificar poblaciones en riesgo y optimizar la asignación de recursos. Este enfoque ayuda a reducir los costes asistenciales al tiempo que mejora los resultados de los pacientes mediante una toma de decisiones más informada.
Ejemplo real: Delphi-2M
Delphi-2M es un modelo de transformador generativo diseñado para predecir la progresión de enfermedades a lo largo de la vida de un individuo. A diferencia de los modelos tradicionales de una sola enfermedad, captura la multimorbilidad analizando más de 1,000 afecciones a la vez. Construido sobre una arquitectura GPT-2 modificada, codifica la edad, predice tanto la siguiente enfermedad como su momento, y tiene en cuenta los diagnósticos coexistentes.
Más allá de la predicción, Delphi-2M puede generar trayectorias de enfermedades a largo plazo y crear conjuntos de datos sintéticos que preservan los patrones clínicos mientras protegen la privacidad.
A pesar de estas limitaciones, Delphi-2M muestra potencial para la medicina de precisión, el cribado temprano y la planificación a nivel de sistema. Anticipar los riesgos individuales y proyectar las cargas de enfermedad puede informar tanto la atención al paciente como la política sanitaria. Las extensiones futuras pueden integrar datos genómicos, de imagen y de dispositivos portátiles para fortalecer aún más las aplicaciones clínicas y de salud pública.20
Ejemplo real: Zakipoint Health
Zakipoint Health proporciona un panel de control integral diseñado para ofrecer una visión transparente de los riesgos y costes sanitarios de cada miembro. Este enfoque permite intervenciones personalizadas para mejorar los resultados de salud.
La plataforma aprovecha el análisis predictivo para identificar los factores de coste y los factores de riesgo, ayudando a los sistemas sanitarios a reducir los riesgos para la salud y lograr ahorros de costes.21
12. Robots quirúrgicos
Las cirugías asistidas por robot combinan IA y robots colaborativos. Estas herramientas ayudan en procedimientos que requieren precisión y repetición, como la cirugía laparoscópica.
Estos robots pueden seguir movimientos predefinidos sin fatiga y lograr una alta precisión. Esto ayuda a reducir el riesgo de error humano, acelera los tiempos de recuperación y permite a los cirujanos realizar procedimientos más complejos con alta precisión.
Figura 1: Ejemplo de cirugía robótica.22
13. Robótica asistencial
La robótica asistencial en el sector sanitario mejora la atención al paciente y apoya a los profesionales médicos realizando tareas mediante sensores, actuadores y sistemas de control inteligentes.
Las aplicaciones de robótica asistencial incluyen exoesqueletos que ayudan en la rehabilitación de pacientes con accidentes cerebrovasculares o lesiones de columna y dispensadores robóticos de medicación que garantizan una dosificación precisa. Los robots de telepresencia permiten consultas remotas, y los asistentes robóticos de enfermería como Robear ayudan a levantar o mover pacientes de forma segura.
Estas tecnologías mejoran la eficiencia, la precisión y los resultados de los pacientes en diversos entornos clínicos.
Ejemplo real: El LUCAS 3
El LUCAS 3 es un sistema mecánico de compresión torácica desarrollado por Stryker. Proporciona compresiones constantes y de alta calidad durante la reanimación cardiopulmonar (RCP), ayudando a mantener el flujo sanguíneo en pacientes con parada cardíaca (ver la imagen a continuación).
El dispositivo es portátil, funciona con batería y está diseñado para su uso en ambulancias, hospitales o escenas de emergencia.
Reduce la carga física de los equipos de emergencia y mejora los resultados de la RCP al garantizar compresiones ininterrumpidas, incluso durante el transporte o la desfibrilación.
Figura 2: Sistema de compresión torácica LUCAS 3.23
Imagen médica y diagnóstico
14. Diagnóstico precoz
La IA puede analizar registros médicos, datos de laboratorio y resultados de imágenes para detectar signos tempranos de enfermedades crónicas como el cáncer, la diabetes o las afecciones cardiovasculares. El diagnóstico precoz conduce a intervenciones oportunas, que pueden mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costes del tratamiento a largo plazo.
Ejemplo real: iCAD
iCAD, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar mamografías, detectando signos tempranos de cáncer de mama y ayudando a los radiólogos a realizar diagnósticos más precisos. Este avance ha contribuido a mejores resultados para los pacientes y a una reducción de los diagnósticos falsos positivos.
Las soluciones de salud mamaria de iCAD proporcionan software avanzado para la tomosíntesis digital de mama (DBT), la evaluación de la densidad mamaria, la mamografía 2D y la evaluación personalizada del riesgo.24
Ejemplo real: Investigación para el cribado con apoyo de IA
Un gran ensayo de cribado aleatorizado en Suecia evaluó si la adición de IA al cribado mamográfico afecta la tasa de cánceres de mama de intervalo en comparación con la doble lectura estándar por radiólogos.
Más de 105,000 mujeres fueron asignadas a cribado con apoyo de IA o cribado convencional sin IA. El estudio encontró que el cribado con apoyo de IA logró una tasa de cáncer de intervalo no peor que la de la práctica estándar, cumpliendo los criterios de no inferioridad del ensayo. Si bien las tasas generales de cáncer de intervalo fueron similares, el grupo de IA tuvo menos cánceres de intervalo invasivos y de mayor riesgo.
La sensibilidad del cribado fue significativamente mayor con IA, sin pérdida de especificidad, y estas mejoras fueron consistentes en todos los grupos de edad y categorías de densidad mamaria.
En general, los resultados sugieren que la mamografía asistida por IA puede mejorar la detección del cáncer y la eficiencia del cribado, respaldando su posible adopción en la práctica clínica habitual.25
Ejemplo real: Google Health
La investigación de Google Health sobre el cribado del cáncer de mama indica que su modelo de IA puede detectar signos de cáncer de mama con una precisión similar a la de los radiólogos.
El sistema está entrenado con un gran número de mamografías anonimizadas para aprender patrones asociados con el cáncer y se está evaluando en entornos clínicos reales. Los esfuerzos de colaboración involucran a pacientes, clínicos y profesionales de la salud, así como asociaciones con instituciones como Northwestern Medicine, Imperial College London, varios fideicomisos del NHS y la Fundación Japonesa para la Investigación del Cáncer.
Estos estudios examinan cómo el modelo podría ayudar a priorizar los casos de mayor riesgo, actuar como un segundo lector en los flujos de trabajo de cribado y respaldar una detección más consistente e inclusiva en poblaciones diversas.26
Ejemplo real: Ezra
Ezra aprovecha la IA para analizar resonancias magnéticas de cuerpo entero y apoyar a los clínicos en la detección temprana del cáncer.27
15. Información de imágenes médicas
Las herramientas impulsadas por IA pueden mejorar el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas) al identificar patrones que los radiólogos humanos podrían pasar por alto. Esta información ayuda a diagnosticar enfermedades de manera más temprana y precisa.
La IA también se está utilizando para diagnosticar COVID-19 a partir de datos de imagen, permitiendo una identificación más rápida de los casos críticos que necesitan soporte ventilatorio.
Las imágenes médicas con IA también se utilizan ampliamente en el diagnóstico de casos de COVID-19 y en la identificación de pacientes que requieren soporte ventilatorio.
Ejemplo real: Median Technologies
Median Technologies presentó eyonis LCS, un software con IA que mejora la detección temprana del cáncer de pulmón mediante el análisis de tomografías computarizadas de baja dosis. Diseñada para ayudar a los radiólogos a identificar y caracterizar nódulos pulmonares sospechosos, la herramienta tiene como objetivo aumentar la precisión diagnóstica y reducir los falsos positivos.
Probado en dos ensayos clínicos importantes (REALITY y RELIVE), eyonis™ LCS mostró mejoras estadísticamente significativas en la detección del cáncer de pulmón en etapa temprana. El software está ahora pendiente de las aprobaciones 510(k) de la FDA y de la marca CE, previstas para mediados de 2025, antes de su lanzamiento comercial planificado.
Más allá de la detección, eyonis™ LCS aborda la variabilidad entre radiólogos y se integra en los flujos de trabajo clínicos, ofreciendo una solución escalable para los programas de cribado de cáncer de pulmón en EE.UU. y Europa.28
Ejemplo real: Radiobotics RBfracture
La herramienta con IA de Radiobotics, RBfracture, ha sido aprobada para su uso en el NHS por NICE (Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención) como una de las cuatro tecnologías de IA que apoyan la detección de fracturas en radiografías en atención urgente.
RBfracture demostró una mejora en la sensibilidad diagnóstica, del 74% al 83%, sin sacrificar la especificidad, abordando así desafíos como las fracturas no detectadas, la escasez de personal y la fatiga de los clínicos, particularmente en centros pequeños o rurales.29
Ejemplo real: Huiying Medical
Huiying Medical, una empresa de dispositivos médicos con sede en China, creó una solución de imagen con IA capaz de detectar COVID-19 mediante tomografías computarizadas de tórax. Según la empresa, esta solución podría beneficiar a las áreas que carecen de acceso a RT-PCR, el método estándar de prueba de COVID-19.
Huiying desarrolló los algoritmos de IA utilizando datos de TC de más de 4,000 casos de coronavirus. El sistema examina la opacidad en vidrio esmerilado (GGO) en los pulmones, un signo de llenado parcial del espacio aéreo, junto con otros indicadores, para evaluar la probabilidad de infección por COVID-19.
Ejemplo real: SkinVision
La aplicación de SkinVision permite a los pacientes detectar signos tempranos de cáncer de piel utilizando sus teléfonos inteligentes. Al permitir a los usuarios tomar fotos de alta calidad de su piel, centrándose en lunares o lesiones sospechosas, las aplicaciones pueden analizarlas con algoritmos de IA.
Este análisis proporciona una evaluación de riesgo instantánea, que puede ayudar a identificar posibles problemas como melanoma, carcinoma de células escamosas o carcinoma de células basales.
Los algoritmos de SkinVision han sido entrenados en una amplia base de datos de imágenes dermatológicas para ayudar a distinguir entre afecciones cutáneas de alto y bajo riesgo. Para evaluaciones de alto riesgo, la aplicación recomienda la consulta médica profesional.30
Investigación y desarrollo
16. Descubrimiento de fármacos
La IA acelera el descubrimiento de fármacos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de investigación médica, datos históricos de tratamientos y vías biológicas. Esto conduce a una identificación más rápida de fármacos candidatos prometedores y reduce el coste y el tiempo necesarios para llevar nuevos medicamentos al mercado.
La tecnología de IA también puede predecir la eficacia de los fármacos, lo que conduciría a mejores resultados en los ensayos clínicos.
Ejemplo real: Boltz-ABFE
Boltz-ABFE31 es un método de IA que combina predicciones de aprendizaje profundo con simulaciones de energía free. Al igual que AlphaFold, que predice estructuras de proteínas, los modelos Boltz predicen complejos proteína-ligando.
Al integrar estas predicciones basadas en IA con cálculos fundamentados en la física, Boltz-ABFE amplía el alcance de FEP a etapas más tempranas del descubrimiento de fármacos, permitiendo a los investigadores evaluar moléculas candidatas de manera más eficiente manteniendo la precisión.
Cómo funciona Boltz-ABFE
- Utiliza Boltz-1 y Boltz-2, modelos de IA entrenados para predecir complejos proteína-ligando directamente a partir de secuencias de proteínas e información del ligando.
- Aplica un refinamiento estructural para corregir problemas como errores en el orden de enlace, errores de estereoquímica y choques estéricos.
- Emplea un proceso de reacoplamiento donde los ligandos se ajustan con software de acoplamiento para mejorar la geometría y la precisión.
- Mejora la fiabilidad eliminando regiones de baja confianza e incluyendo socios de unión cuando es necesario.
Resultados de los benchmarks
- Probado en cuatro proteínas (TYK2, CDK2, JNK1, P38) del conjunto de benchmarks FEP+.
- Produjo estimaciones de energía de unión a menudo dentro de 1 kcal/mol de los resultados experimentales.
- En algunos casos, igualó o superó las simulaciones que partían de estructuras cristalinas.
- Mostró sensibilidad a los detalles estructurales, lo que hace que los pasos de corrección como el reacoplamiento sean importantes.
Ejemplo real: NuMedii
La empresa biofarmacéutica NuMedii ha creado la tecnología AIDD (Inteligencia Artificial para el Descubrimiento de Fármacos) que aprovecha Big Data e IA para descubrir rápidamente conexiones entre fármacos y enfermedades a nivel sistemático.32
Ejemplo real: Insilico Medicine
Insilico Medicine, una empresa biotecnológica con sede en Boston y Hong Kong, ha anunciado un hito en el desarrollo de fármacos impulsado por IA.
Su compuesto principal, rentosertib, diseñado completamente utilizando inteligencia artificial, ha demostrado resultados prometedores en un ensayo clínico de fase media para la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), una enfermedad pulmonar progresiva y actualmente incurable.
En el estudio, los pacientes que recibieron la dosis más alta de rentosertib mostraron mejoras notables en la función pulmonar. Los análisis de biomarcadores confirmaron que el fármaco se dirigía eficazmente a una proteína específica asociada con la FPI, como predijeron los algoritmos de IA de Insilico.33
17. Análisis y edición genética
La IA ayuda a analizar datos genéticos para comprender las variaciones genéticas y predecir los efectos de la edición genética.
Esta tecnología también ayuda a los investigadores a predecir cómo las ediciones genéticas específicas podrían afectar el riesgo de enfermedad o los resultados del tratamiento, permitiendo terapias genéticas más precisas y efectivas.
Ejemplo real: crossNN
Investigadores de Charité, Universitätsmedizin Berlin, han desarrollado un modelo de IA llamado crossNN que puede detectar y clasificar con precisión más de 170 tipos de cáncer utilizando la huella epigenética de los tumores.
Este enfoque no invasivo analiza material genético, como el líquido cefalorraquídeo, lo que lo hace especialmente útil para casos en los que las biopsias son demasiado arriesgadas, como los tumores cerebrales.
La IA compara los datos de tumores desconocidos con miles de perfiles de referencia utilizando una red neuronal entrenada en más de 8,000 muestras, logrando hasta un 99% de precisión para tumores cerebrales y 978% en todos los cánceres.
A diferencia de los diagnósticos tradicionales que se basan en el examen de tejidos, crossNN utiliza patrones de metilación del ADN, que son únicos para cada tipo de tumor. La tecnología está diseñada para ser altamente fiable y explicable, lo cual es esencial para el uso clínico.34
Ejemplo real: SOPHiA GENETICS
SOPHiA GENETICS ofrece a los genetistas la plataforma SOPHiA DDM™, que utiliza IA para mejorar el análisis genómico. La plataforma automatiza la detección, anotación y priorización de variantes complejas en datos de secuenciación de nueva generación (NGS), lo que conduce a información más rápida y precisa.
Se integra en los entornos de laboratorio existentes, facilita la colaboración a través de una red global de expertos e incluye herramientas como Alamut™ Visual Plus para un análisis detallado de variantes.
El Programa MaxCare también ofrece soporte con consultas in situ, formación y evaluaciones de rendimiento para garantizar una implementación exitosa.35
18. Efectividad comparativa de dispositivos y fármacos
La IA puede evaluar y comparar la efectividad de diferentes dispositivos médicos o fármacos mediante el análisis de resultados clínicos y datos de pacientes.
Esto ayuda a los profesionales sanitarios a tomar decisiones más informadas sobre los tratamientos más efectivos, al tiempo que reduce el ensayo y error en las intervenciones médicas.
Ejemplo real: 4Quant
4Quant aprovecha el análisis de big data y la tecnología de aprendizaje profundo para extraer información significativa de imágenes y videos, apoyando el diseño y la optimización de experimentos. Su plataforma aplica algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos visuales para que investigadores y profesionales sanitarios analicen información compleja de manera efectiva.
Al automatizar la extracción de información procesable de los datos de imagen, 4Quant permite a los usuarios identificar componentes y patrones clave que son más relevantes para sus necesidades experimentales específicas. Esto puede ser particularmente valioso en campos como la investigación científica, la medicina y las aplicaciones industriales, donde el análisis de datos visuales es fundamental para la toma de decisiones.
Las soluciones de 4Quant también ofrecen personalización basada en los requisitos específicos del usuario para análisis más específicos. Este enfoque reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para analizar grandes conjuntos de datos y mejora la precisión y calidad de la información.36
Gestión sanitaria
19. Gestión de marca y marketing
Las plataformas de IA pueden analizar la percepción del mercado sanitario y la demografía de los pacientes para ayudar a los profesionales médicos a optimizar sus estrategias de marketing. Los hospitales y las organizaciones sanitarias pueden mejorar la reputación de su marca adaptando los mensajes y dirigiéndose a los segmentos adecuados.
20. Precios y riesgo
Los modelos de IA pueden predecir el precio óptimo para tratamientos y servicios mediante el análisis de la competencia, la demanda del mercado y los resultados de los pacientes.
Esto ayuda a los profesionales sanitarios a establecer precios competitivos pero rentables, al tiempo que reduce la carga financiera de los pacientes y optimiza los márgenes operativos.
21. Investigación de mercado
La IA puede utilizarse para recopilar inteligencia competitiva sobre otros hospitales o proveedores de atención médica. Estos datos permiten a los hospitales comparar sus servicios, identificar áreas de mejora y adaptarse a los cambios en el panorama del mercado sanitario.
Ejemplo real: MD Analytics
MD Analytics es una solución de investigación de marketing sanitario y farmacéutico. La herramienta ofrece una amplia gama de soluciones de investigación cuantitativa y cualitativa adaptadas a cada fase del ciclo de vida de un producto.
Sus servicios cubren ensayos clínicos, evaluaciones de mercado, análisis del recorrido del paciente y evaluaciones del proceso de compra. Las soluciones previas al lanzamiento incluyen previsión de la demanda, pruebas de concepto, investigación de precios y evaluaciones de programas de apoyo al paciente. Las fases posteriores al lanzamiento y de crecimiento se centran en la participación del cliente, evaluaciones de la fuerza de ventas, optimización multicanal y seguimiento de KPIs.37
22. Operaciones
Las tecnologías de automatización de procesos, como la automatización inteligente y RPA, pueden gestionar las operaciones sanitarias, como la programación, la facturación y la generación de informes. Al automatizar las tareas rutinarias, los profesionales sanitarios pueden free up al personal para que se centre en la atención al paciente, al tiempo que se reducen los costes administrativos.
Ejemplo real: Comet
Comet es el sistema de inteligencia médica de Epic, diseñado para ayudar a los clínicos, pacientes y sistemas de salud a tomar decisiones mejores y basadas en datos mediante la predicción de los resultados probables en el recorrido sanitario de un paciente.
Entrenado en más de 100 mil millones de eventos médicos anonimizados en Epic Cosmos, modela secuencias ordenadas en el tiempo de diagnósticos, resultados de laboratorio, medicamentos y encuentros para simular escenarios futuros, incluyendo la progresión de la enfermedad, el riesgo de reingreso y la duración de la estancia hospitalaria.
Construido de manera similar a los modelos de lenguaje grandes, Comet genera trayectorias de salud plausibles y las resume en información procesable integrada en los flujos de trabajo clínicos. A diferencia de las herramientas tradicionales, traslada la planificación de la atención de un enfoque reactivo a uno anticipatorio al presentar una gama de posibles resultados, ayudando a los equipos a asignar recursos, planificar altas y gestionar riesgos con mayor confianza.
Operando bajo estrictos estándares de privacidad y seguridad, Comet ha demostrado un rendimiento exitoso en una amplia gama de casos evaluados. A partir de 2026, los investigadores de las organizaciones participantes podrán explorar Comet en un laboratorio virtual para perfeccionar sus casos de uso, lo que marca un paso hacia una toma de decisiones sanitarias más personalizada, proactiva y segura.38
23. Detección de fraude
Las herramientas de IA pueden analizar patrones en las reclamaciones sanitarias para detectar actividades fraudulentas, como reclamaciones falsas o sobrefacturación. Esto ayuda a las organizaciones sanitarias a minimizar las pérdidas por fraude y garantiza que los recursos se utilicen de manera más eficiente para la atención al paciente.
Ejemplo real: Markovate
Un proveedor nacional de seguros de salud se enfrentaba a un aumento de reclamaciones fraudulentas y violaciones de datos, lo que provocaba pérdidas financieras y comprometía la privacidad de los pacientes.
Markovate39 implementó un sistema de detección de fraude basado en IA que analizaba los datos de las reclamaciones, señalaba comportamientos sospechosos y se integraba perfectamente con la infraestructura del proveedor, garantizando el cumplimiento de HIPAA y protegiendo los datos confidenciales de los pacientes.
Los resultados son:
- 30% de reducción en reclamaciones fraudulentas en seis meses.
- 25% de mejora en la seguridad de los datos.
- 40% de procesamiento de reclamaciones más rápido, aumentando la eficiencia.
Añadir como fuente preferidaHiperautomatización en el sector sanitario
La hiperautomatización es un enfoque emergente para la transformación digital que implica automatizar tantos procesos empresariales como sea posible, al tiempo que se aumentan digitalmente aquellos que no pueden automatizarse por completo.
La hiperautomatización combina tecnologías de IA, RPA y visión artificial para la automatización de procesos de principio a fin en el sector sanitario.
Estos son casos de uso de hiperautomatización en el sector sanitario:
24. Procesamiento de seguros de salud
Al aprovechar los métodos de PNL y los modelos de IA/aprendizaje profundo, un enfoque de hiperautomatización puede ayudar a las empresas de seguros de salud a:
- Minimizar el trabajo manual durante la preautorización y el procesamiento de reclamaciones,
- Reducir los errores humanos,
- Detectar y prevenir el fraude sanitario con mayor precisión,
- Garantizar la satisfacción del cliente con ciclos de reclamaciones más cortos.
25. Cumplimiento normativo
Los profesionales sanitarios, las compañías de seguros de salud, las farmacias y otras entidades sanitarias deben cumplir con normativas como HIPAA en EE.UU. y GDPR en la UE.
La hiperautomatización puede ayudar a garantizar el cumplimiento normativo de las organizaciones sanitarias:
- Los bots inteligentes pueden registrar cada acción en los sistemas sanitarios y documentar el registro de actividad cuando se solicite.
- Los modelos de IA/ML pueden utilizarse para predecir posibles fraudes sanitarios,
- La automatización de los procesos de auditoría interna puede ayudar a evaluar los riesgos y controles internos de manera más eficiente y frecuente.
Futuro de los casos de uso de IA en el sector sanitario
Para el futuro de la IA en el sector sanitario, se puede construir una solución basada en aprendizaje automático en áreas donde haya disponibles datos de entrenamiento significativos y el planteamiento del problema esté claramente formulado.
En estas áreas, la IA puede beneficiar a los profesionales sanitarios al permitir la toma de decisiones basada en datos y ahorrar tiempo y costes.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{25 Casos de uso de IA en el sector sanitario con ejemplos}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 1 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
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