25 Casos de uso de IA en el sector sanitario con ejemplos

Un estudio reciente muestra que los equipos híbridos de médicos humanos y sistemas de IA realizan diagnósticos médicos más precisos, en gran parte porque cometen errores diferentes y complementarios que ayudan a corregirse mutuamente. Estos hallazgos indican un gran potencial de la IA para mejorar la seguridad del paciente y promover una atención sanitaria más equitativa.¹

¿Cómo se desempeñan los sistemas de IA en el sector sanitario?

Nature Medicine: IA clínica general frente a especializada

Este estudio compara dos herramientas clínicas de IA especializadas, OpenEvidence y UpToDate Expert IA, con tres modelos de frontera de propósito general: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.6. El estudio también incluyó la descripción general de búsqueda de IA de Google en la evaluación del mundo real como punto de referencia común.

La evaluación consta de tres componentes:

• MedQA: 500 preguntas de exámenes de licencia médica.
• HealthBench: 500 indicaciones clínicas puntuadas según rúbricas desarrolladas por expertos.
• Consultas clínicas reales (RCQ): 100 preguntas anónimas enviadas por médicos en un entorno clínico real. Las respuestas fueron evaluadas por 12 médicos cegados en cuanto a corrección, integridad, seguridad y claridad.

El estudio prueba si los productos comercializados específicamente para uso clínico proporcionan un mejor conocimiento médico, alineación clínica y utilidad en el mundo real que los LLMs de propósito general.

El componente RCQ es particularmente importante porque mide el rendimiento en las preguntas que realmente hacen los médicos, en lugar de basarse solo en conjuntos de datos de tipo examen.

Resultados del punto de referencia

Los modelos de propósito general superaron a las herramientas clínicas especializadas en las tres evaluaciones:

• En MedQA, Gemini obtuvo un 97,4%, en comparación con el 89,6% de OpenEvidence y el 88,4% de UpToDate.
• En HealthBench, GPT-5.2 obtuvo 88,0, mientras que OpenEvidence y UpToDate obtuvieron 62,6 y 61,3.
• En RCQ, Gemini alcanzó una calificación media de los médicos de 3,62 sobre 4, seguido de GPT-5.2 con 3,54 y Claude con 3,52. OpenEvidence obtuvo 3,24 y UpToDate 3,17.
• La descripción general de IA de Google se desempeñó aproximadamente al mismo nivel que las dos herramientas clínicas.
• UpToDate rechazó el 19% de las consultas clínicas reales, frente al 1–3% de los modelos de frontera.
• El estudio no encontró diferencias estadísticamente significativas entre los sistemas en cuanto a contenido dañino o tasas de alucinación.

¿Qué significan los resultados?

Una interfaz, sistema de recuperación o marca específica para el sector sanitario no garantiza automáticamente un mejor rendimiento clínico. Al menos para las tareas evaluadas, la escala del modelo, la capacidad de razonamiento general y la alineación parecen aportar más valor que el posicionamiento específico del dominio.

Para las organizaciones sanitarias, el hallazgo respalda la necesidad de realizar evaluaciones comparativas independientes de los productos de IA clínica antes de la adquisición, en lugar de asumir que las herramientas especializadas son más precisas o seguras. Sin embargo, el estudio no evaluó factores como la calidad de las citas, la latencia, el coste, la integración en el flujo de trabajo o el rendimiento en tareas médicas altamente especializadas.²

MedAgentBench: un entorno de HCE virtual para evaluar agentes de LLM médicos

MedAgentBench es un entorno de evaluación para probar si los agentes de LLM pueden realizar tareas dentro de un registro de salud electrónico en lugar de simplemente responder preguntas médicas.

Contiene 300 tareas escritas por médicos en 10 categorías, 100 perfiles de pacientes realistas y más de 700.000 elementos de datos clínicos. Los modelos interactúan con una HCE simulada a través de FHIR, el estándar de interoperabilidad compatible con los principales sistemas de información sanitaria.

Las tareas incluyen la obtención de información del paciente, la revisión de resultados de laboratorio, el registro de constantes vitales, la solicitud de pruebas, la realización de derivaciones y la creación de órdenes de medicación.

MedAgentBench mide si un agente de IA puede:

• Comprender las instrucciones del médico.
• Encontrar la información correcta en el historial del paciente.
• Aplicar la lógica clínica condicional.
• Seleccionar y llamar a las funciones de HCE correctas.
• Completar la acción solicitada sin producir resultados no válidos o incompletos.

Su métrica principal es el éxito de la tarea de principio a fin. El modelo debe completar la tarea correctamente, no simplemente proporcionar una explicación plausible.

Resultados del punto de referencia

Claude 3.5 Sonnet v2 obtuvo la tasa de éxito general más alta con un 69,67%, seguido de GPT-4o con un 64,0%, DeepSeek-V3 con un 62,67% y Gemini 1.5 Pro con un 62,0%.

¿Qué significan los resultados?

Los modelos actuales pueden manejar muchas tareas estructuradas de HCE, especialmente la recuperación de información. Sin embargo, incluso el mejor modelo falló en aproximadamente el 30% de las tareas en general y en casi la mitad de las tareas basadas en acciones.

Este nivel de fiabilidad puede ser útil para pilotos supervisados, asistencia administrativa o flujos de trabajo de solo lectura. No es suficiente para acciones de medicación, laboratorio o derivación sin supervisión, donde una sola llamada a la API incorrecta puede cambiar el historial de un paciente.

Por lo tanto, MedAgentBench destaca la diferencia entre el conocimiento médico y la fiabilidad operativa: un modelo puede responder bien a las preguntas médicas mientras sigue teniendo dificultades para ejecutar flujos de trabajo clínicos de varios pasos.³

MAST: Prueba de superinteligencia de IA médica

MAST es un conjunto de puntos de referencia de IA médica actualizado continuamente y mantenido por la Red de Investigación ARISE IA. En lugar de medir una sola capacidad limitada, combina evaluaciones que cubren:

• Razonamiento diagnóstico
• Razonamiento de gestión
• Seguridad del paciente
• Radiología
• Otras imágenes médicas
• Finalización de tareas agénticas

Sus puntos de referencia componentes incluyen First Do NOHARM, CPC-Bench, la Prueba de Concordancia de Guiones, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 y PhysicianBench.

MAST publica tanto un compuesto general como un compuesto centrado en el médico. Las puntuaciones utilizan una media armónica de igual ponderación, lo que significa que un mal rendimiento en un área reduce la puntuación general más de lo que lo haría con una media simple. El rendimiento agéntico se informa actualmente por separado en lugar de incluirse en los compuestos.

MAST pretende medir si un sistema de IA tiene capacidades clínicas amplias y equilibradas, en lugar de si puede optimizarse para un examen o conjunto de datos concreto.

Resultados del punto de referencia

A fecha del 17 de julio de 2026, GPT-5.5 lideraba la clasificación compuesta pública con un 61,6%, seguido de Gemini 3.5 Flash con un 59,4%, Claude Opus 4.7 con un 59,0% y Gemini 3.1 Pro con un 58,7%.

Las diferencias relativamente estrechas entre los modelos líderes contrastan con las mayores variaciones a nivel de punto de referencia individual. Por ejemplo, los sistemas clínicos especializados basados en recuperación lideran el punto de referencia de seguridad First Do NOHARM, mientras que los modelos de propósito general tienden a proporcionar una cobertura más amplia en tareas de razonamiento e imagen.

¿Qué significan los resultados?

Actualmente, ningún modelo demuestra un rendimiento uniformemente sólido en todas las dimensiones clínicas. Las puntuaciones compuestas en el rango bajo del 60% indican que incluso los sistemas líderes tienen debilidades importantes que se exponen cuando se evalúan conjuntamente el razonamiento diagnóstico, las decisiones de tratamiento, la seguridad y la interpretación de imágenes.

El punto de referencia también muestra por qué la selección de IA sanitaria debe ser específica para cada caso de uso. Un modelo que lidera la clasificación general puede no ser el mejor sistema para la revisión de seguridad, la radiología o la automatización de la HCE. Por lo tanto, las organizaciones sanitarias deben examinar los resultados a nivel de dimensión en lugar de basarse únicamente en una única puntuación compuesta.⁴

Casos de uso de IA en el sector sanitario

Atención al paciente

1. Salas virtuales

Una sala virtual es un modelo de atención en el que los pacientes reciben tratamiento de nivel hospitalario en casa mientras son monitorizados de forma remota por personal médico.

Ejemplo real: salas virtuales del NHS

Miles de niños gravemente enfermos en Inglaterra están siendo tratados 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 seguir las constantes vitales de los pacientes y responder rápidamente si algo cambia.

Niños con afecciones como asma, problemas cardíacos, infecciones y enfermedades de larga duración reciben atención de 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 señales de alerta temprana (ver Figura 1).

Figura 1: Ejemplo de monitorización de pulso de Feebris.

Para las familias, el impacto emocional es significativo. Ser atendido en casa reduce el estrés y ayuda a los niños a sentirse más seguros y cómodos. Los líderes del NHS afirman que las salas virtuales están liberando camas de hospital al tiempo que hacen la atención más amigable para los niños, y esperan que la atención remota se convierta en algo habitual para muchas afecciones en los próximos años.⁵

2. Diagnóstico y prescripción asistidos

Los chatbots impulsados por IA pueden ayudar a los pacientes con el autodiagnóstico de afecciones leves o ayudar a los médicos en el diagnóstico basado en síntomas, historial médico y datos diagnósticos.

Un estudio diseñado para evaluar qué tan bien ChatGPT puede diagnosticar afecciones y con qué frecuencia recomienda acudir al 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 calificaron 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 asesoramiento médico adecuado.⁶

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 la vida laboral y personal. Ochsner Health se asoció con DeepScribe para reducir la carga administrativa de la documentación clínica en su red de múltiples especialidades.

La IA ambiental de DeepScribe captura las conversaciones en tiempo real y genera notas altamente personalizables y específicas para cada especialidad, lo que permite a los médicos centrarse más en las interacciones con los pacientes.

Como resultado, el sistema logró una adopción por parte de los médicos 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.⁷

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, incluido 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 destinado a proporcionar diagnósticos autónomos y debe ser interpretado por profesionales cualificados.

DxGPT hace hincapié en las prácticas estrictas de protección de datos, incluida la anonimización automática, el procesamiento en memoria, la retención cero de información personal y el cumplimiento del GDPR, la HIPAA y la emergente Ley de IA de la UE.⁸

Ejemplo real: OpenAI para el sector sanitario

OpenAI para el sector sanitario es un conjunto de herramientas de IA que cumplen con la HIPAA y que apoyan los flujos de trabajo clínicos, operativos y administrativos dentro de hospitales, sistemas de salud y otros entornos asistenciales.

Una de las capacidades principales de OpenAI en el sector sanitario es el apoyo clínico basado en la evidencia para el diagnóstico. La herramienta proporciona respuestas que se basan en literatura médica relevante, incluidos 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 rápida verificación de la fuente, apoya el razonamiento clínico y facilita la atención oportuna al paciente.⁹

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 de salud para detectar signos tempranos de afecciones como la ansiedad y la depresión, predecir el riesgo 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 de los médicos 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)

Cogito¹⁰ aprovecha la inteligencia artificial avanzada para mejorar la atención de la salud mental proporcionando herramientas de análisis conversacional e inteligencia emocional en tiempo real:

• Entrenamiento de 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 atención. 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 en función de los criterios de evaluación clínica de la 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 las personas en riesgo de padecer afecciones 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 pone en contacto de forma proactiva, ofreciendo apoyo adicional, como la conexión de los usuarios con entrenadores de salud mental.¹¹

Ejemplo real: ThroughLine

ThroughLine es una plataforma de infraestructura digital que permite a los sitios web, aplicaciones y comunidades en línea proporcionar acceso a apoyo de crisis y salud mental de confianza y atendido por humanos.

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 integrable o una API para desarrolladores.

La plataforma hace hincapié en la protección mediante estrictos estándares de verificación, políticas de atención inclusiva y análisis que priorizan la privacidad, al tiempo que ayuda a los socios a cumplir con los requisitos normativos como el GDPR y la Ley de Servicios Digitales de la UE.¹²

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 reposición de medicamentos.

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 de rutina.

Ejemplo real: Chatbot oncológico impulsado por 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 las opciones de tratamiento (como cirugía, quimioterapia y radioterapia), instrucciones de cuidados posteriores al tratamiento, manejo de síntomas y efectos secundarios, y detalles del departamento de consultas externas en varios idiomas. El chatbot tiene como objetivo reducir la ansiedad y proporcionar un soporte de atención al cliente más accesible y fácil de navegar.¹³

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 agéntica también permiten la monitorización en tiempo real y las consultas virtuales, aumentando la eficiencia y reduciendo los errores.

Ejemplo real: Prosper agente de voz de IA para Northeast OB/GYN

Northeast OB/GYN tenía dificultades para mantenerse al día con el rápido crecimiento debido a la escasez de personal, la alta rotación y el creciente volumen de llamadas, lo que resultaba en largos tiempos de espera, beneficios de pacientes no verificados y agotamiento del personal.

Para abordar esto, la consulta implementó Prosper como una solución de recepción impulsada por IA que automatiza la programación de citas, cancelaciones, verificación de beneficios y gestión de listas de espera, al tiempo que dirige los casos complejos al personal.

Después de una implementación 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 constante las 24/7.¹⁴

Ejemplo real: Claude para el sector sanitario

Claude para el sector sanitario¹⁵ es el producto de Anthropic preparado para HIPAA que permite a los proveedores de atención sanitaria, startups y pacientes utilizar Claude de forma segura para tareas médicas y administrativas.

Amplía las características existentes de Claude con conectores específicos del 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 que utilizan el estándar FHIR, reduciendo el tiempo de desarrollo y los errores de integración.
• Flujos de trabajo de autorización previa: Una plantilla configurable de revisión de autorización previa que ayuda a cotejar las pólizas de cobertura, las guías clínicas, los historiales de los pacientes y la documentación de apelaciones.
• Coordinación y triaje de la atención: 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 sanitarias: APIs y herramientas para desarrolladores que permiten a las startups crear soluciones impulsadas por IA, como soporte para documentación clínica, herramientas de revisión de historiales y automatización administrativa.
• Integraciones de datos de salud personal (EE. UU.): Acceso opcional y controlado por el usuario a resultados de laboratorio e historiales de salud a través de HealthEx, Function, Apple Health y Android Health Connect, lo que permite a Claude resumir el historial, explicar los resultados y ayudar a prepararse para las visitas clínicas.
• Controles de privacidad y seguridad: Inclusión voluntaria explícita por parte 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, dirigido por el Dr. Neesheet Parikh, ha mejorado enormemente sus operaciones y la atención al paciente integrando Sully.ai con sus registros médicos electrónicos (EMRs).

El sistema de registro 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 de los historiales de los pacientes, 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 con los pacientes más centradas y significativas.¹⁶

Ejemplo real: Plataforma sanitaria de IA agéntica

Agentic-IA Healthcare es un prototipo de investigación que combina múltiples agentes de IA con salvaguardas integradas de privacidad, explicabilidad y regulación.

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.¹⁷

6. Auditoría de prescripciones

La tecnología de IA ayuda a los profesionales sanitarios a reducir los errores de prescripción analizando las recetas en busca de posibles interacciones farmacológicas, dosis incorrectas y alergias de los pacientes.

Esto reduce el riesgo de eventos adversos por medicamentos, una fuente significativa de complicaciones y costes en el sector sanitario.

7. Gestión del embarazo

Los sistemas de IA pueden emplearse para monitorizar la salud tanto de la madre como del feto a través de 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. Priorización y triaje en tiempo real

El análisis prescriptivo basado en IA puede analizar los datos de los pacientes, como síntomas, historial médico y constantes vitales, para ayudar a los profesionales sanitarios a priorizar los 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, incluidos los determinantes clínicos, sociales y ambientales, para identificar riesgos ocultos. El sistema también proporciona recomendaciones prescriptivas para intervenciones dirigidas que mejoran los resultados de los pacientes, como la reducción de reingresos y visitas a urgencias.¹⁸

Ejemplo real: Wellframe

Wellframe permite a los profesionales sanitarios ofrecer programas de atención interactivos y personalizados directamente a los pacientes a través de una aplicación móvil. Los módulos clínicos de la plataforma se basan en la atención basada en la 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 de cada paciente abordando condiciones de salud individuales, como el manejo de enfermedades crónicas o el seguimiento posterior al alta.

La tecnología de IA de Wellframe proporciona a los pacientes planes de atención personalizados y también equipa a los médicos 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 obtener 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.¹⁹

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 mejorando 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 mediante el escaneo de los casos médicos entrantes y su evaluación 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 médicos y a agilizar los flujos de trabajo, particularmente en radiología. La plataforma también aumenta la calidad de los datos de salud mediante la estandarización de los datos de imágenes médicas, lo que garantiza que las imágenes estén correctamente etiquetadas y dirigidas.²⁰

10. Medicamentos y atención personalizados

La IA permite el desarrollo de planes de tratamiento personalizados mediante el análisis de datos individuales del paciente, incluida la información genética, el estilo de vida y el 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 eficaces para ellos.²¹

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.²²

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 de riesgo y optimizar la asignación de recursos. Este enfoque ayuda a reducir los costes de la atención 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 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 de aparición, y tiene en cuenta los diagnósticos concurrentes.

Más allá de la previsión, Delphi-2M puede generar trayectorias de enfermedad a largo plazo y crear conjuntos de datos sintéticos que preservan los patrones clínicos al tiempo que protegen la privacidad.

A pesar de estas limitaciones, Delphi-2M muestra potencial para la medicina de precisión, el cribado precoz y la planificación a nivel de sistema. Anticipar los riesgos individuales y proyectar la carga 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.²³

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 generadores de costes y los factores de riesgo, ayudando a los sistemas sanitarios a reducir los riesgos sanitarios y lograr ahorros de costes.²⁴

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 alcanzar 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 exactitud.

Figura 1: Ejemplo de cirugía robótica.²⁵

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 la robótica asistencial incluyen exoesqueletos que ayudan en la rehabilitación de pacientes con accidentes cerebrovasculares o lesiones de la médula espinal y dispensadores robóticos de medicamentos 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 a los 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 consistentes y de alta calidad durante la reanimación cardiopulmonar (RCP), ayudando a mantener el flujo sanguíneo en pacientes con paro cardíaco (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 socorristas 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 3.²⁶

Imagen médica y diagnóstico

14. Diagnóstico precoz

La IA puede analizar historiales 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 de 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.²⁷

Ejemplo real: Investigación para el cribado asistido por 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 realizada por radiólogos.

Más de 105.000 mujeres fueron asignadas a cribado asistido por IA o a cribado convencional sin IA. El estudio encontró que el cribado asistido por IA alcanzó una tasa de cáncer de intervalo no peor que la de la práctica estándar, cumpliendo con 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.²⁸

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 se entrena con un gran número de mamografías desidentificadas para aprender patrones asociados con el cáncer y se está evaluando en entornos clínicos reales. Los esfuerzos de colaboración involucran a pacientes, médicos y profesionales de la salud, así como asociaciones con instituciones como Northwestern Medicine, el 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 apoyar una detección más consistente e inclusiva en poblaciones diversas.²⁹

Ejemplo real: Ezra

Ezra aprovecha la IA al analizar resonancias magnéticas de cuerpo completo para ayudar a los médicos en la detección temprana del cáncer.³⁰

15. Información de imágenes médicas

Las herramientas impulsadas por IA pueden mejorar el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas) identificando patrones que los radiólogos humanos pueden pasar por alto. Esta información ayuda a diagnosticar enfermedades de forma más temprana y precisa.

La IA también se está utilizando para diagnosticar COVID-19 a partir de datos de imagen, lo que permite una identificación más rápida de los casos críticos que necesitan soporte ventilatorio.

Las imágenes médicas impulsadas por 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 impulsado por IA que mejora la detección temprana del cáncer de pulmón mediante el análisis de tomografías computarizadas de baja dosis. Diseñado 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 importantes ensayos clínicos (REALITY y RELIVE), eyonis™ LCS mostró mejoras estadísticamente significativas en la detección del cáncer de pulmón en etapa temprana. El software está ahora a la espera de las aprobaciones de la FDA 510(k) y el marcado CE, previstas para mediados de 2025, antes de su lanzamiento comercial planificado.

Más allá de la detección, eyonis™ LCS aborda la variabilidad de los radiólogos y se integra en los flujos de trabajo clínicos, ofreciendo una solución escalable para los programas de cribado de cáncer de pulmón en los EE. UU. y Europa.³¹

Ejemplo real: Radiobotics RBfracture

La herramienta impulsada por IA de Radiobotics, RBfracture, ha sido aprobada para su uso en el NHS por el 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 médicos, particularmente en centros pequeños o rurales.³²

Ejemplo real: Huiying Medical

Huiying Medical, una empresa de dispositivos médicos ubicada en China, creó una solución de imagen de IA capaz de detectar COVID-19 mediante tomografías computarizadas de tórax. Según la empresa, esta solución podría beneficiar a áreas que carecen de acceso a la RT-PCR, el método de prueba estándar para 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 fotografías 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 el melanoma, el carcinoma de células escamosas o el carcinoma de células basales.

Los algoritmos de SkinVision han sido entrenados con una vasta base de datos de imágenes dermatológicas para ayudar a distinguir entre afecciones cutáneas de alto y bajo riesgo. Para las evaluaciones de alto riesgo, la aplicación recomienda una consulta médica profesional.³³

Investigación y desarrollo

16. Descubrimiento de fármacos

La IA acelera el descubrimiento de fármacos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos procedentes de la investigación médica, datos históricos de tratamientos y vías biológicas. Esto conduce a una identificación más rápida de candidatos a fármacos prometedores y reduce el coste y el tiempo necesarios para llevar nuevos fármacos 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-ABFE³⁴ es un método de IA que combina predicciones de aprendizaje profundo con simulaciones de energía libre. 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, lo que permite 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 de la estructura para solucionar problemas como errores de orden de enlace, errores de estereoquímica y choques estéricos.
• Emplea un proceso de reacoplamiento en el que 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 sea necesario.

Resultados de los puntos de referencia

• Probado en cuatro proteínas (TYK2, CDK2, JNK1, P38) del conjunto de referencia 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, haciendo importantes los pasos de corrección como el reacoplamiento.

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.³⁵

Ejemplo real: Insilico Medicine

Insilico Medicine, una empresa de biotecnología 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 mediante inteligencia artificial, ha demostrado resultados prometedores en un ensayo clínico de fase intermedia 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, según lo predicho por los algoritmos de IA de Insilico.³⁶

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 podrían afectar las ediciones genéticas específicas al riesgo de enfermedad o a 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 con más de 8.000 muestras, logrando una precisión de hasta el 99% para tumores cerebrales y del 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.³⁷

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 conocimientos más rápidos y precisos.

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.³⁸

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 los resultados clínicos y los datos de los 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 vídeos, apoyando el diseño y la optimización de experimentos. Su plataforma aplica algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos visuales para que los 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 los 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 en función de 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 la calidad de los conocimientos.³⁹

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 de los tratamientos y servicios analizando 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 profesionales sanitarios. 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 la 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, las evaluaciones de la fuerza de ventas, la optimización multicanal y el seguimiento de los KPIs.⁴⁰

22. Operaciones

Las tecnologías de automatización de procesos, como la automatización inteligente y la RPA, pueden gestionar las operaciones sanitarias, como la programación de citas, la facturación y la generación de informes. Al automatizar las tareas rutinarias, los profesionales sanitarios pueden liberar 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 médicos, pacientes y sistemas sanitarios a tomar decisiones mejores y basadas en datos mediante la predicción de los resultados probables en el recorrido sanitario de un paciente.

Entrenado con más de 100 mil millones de eventos médicos desidentificados en Epic Cosmos, modela secuencias ordenadas en el tiempo de diagnósticos, resultados de laboratorio, medicaciones y encuentros para simular escenarios futuros, incluyendo la progresión de la enfermedad, el riesgo de reingreso y la duración de la estancia hospitalaria.

Basado en principios similares a los grandes modelos de lenguaje, 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, presentando una gama de posibles resultados y 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 refinar sus casos de uso, lo que supone un paso hacia una toma de decisiones sanitarias más personalizada, proactiva y segura.⁴¹

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 forma más eficiente para la atención al paciente.

Ejemplo real: Markovate

Un proveedor nacional de seguros de salud se enfrentó a un aumento de las reclamaciones fraudulentas y a violaciones de datos, lo que provocó pérdidas financieras y comprometió la privacidad de los pacientes.

Markovate⁴² 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 la HIPAA y protegiendo los datos sensibles de los pacientes.

Los resultados son:

• Reducción del 30% en las reclamaciones fraudulentas en seis meses.
• Mejora del 25% en la seguridad de los datos.
• Procesamiento de reclamaciones un 40% más rápido, lo que aumenta la eficiencia.

Hiperautomatización en el sector sanitario

La hiperautomatización es un enfoque emergente de 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 extremo a extremo en el sector sanitario.

Estos son los casos de uso de la hiperautomatización en el sector sanitario:

24. Tramitación de seguros de salud

Mediante el aprovechamiento de métodos de PLN y 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 autorización previa y la tramitación 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 proveedores de atención sanitaria, las compañías de seguros de salud, las farmacias y otras entidades sanitarias deben cumplir con regulaciones como la HIPAA en los EE. UU. y el 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 los controles internos de forma más eficiente y frecuente.

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},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 21 de Julio de 2026}
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Enlaces de referencia

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Ochsner Health partners with DeepScribe to improve the care experience across their 46-hospital system

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DxGPT: Free AI Diagnostic Support for Complex & Rare Diseases

Foundation29

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Introducing OpenAI for Healthcare | OpenAI

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Cogito is now part of Verint. Use AI for EX and CX insights.

Verint

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Headspace for Organizations | Formerly Headspace Health and Ginger

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Curiosity: A New Medical Intelligence for Clinical and Operational Insights  | Epic

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Healthcare Fraud Detection and Security - Markovate

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Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es una analista de la industria en AIMultiple centrada en el marketing por correo electrónico y los vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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