La IA abre oportunidades en salud, pero afronta barreras en Latinoamérica

San José, 19 oct (EFE).- El desarrollo de soluciones de inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud abre nuevas oportunidades para el diagnóstico oportuno y el seguimiento de enfermedades, pero su implementación a mayor escala requiere superar desafíos como el acceso al financiamiento, la interoperabilidad y la capacitación médica, según destacaron expertos durante el Roche Press Day 2026.

Durante el panel 'Innovación abierta en salud digital: del potencial a la aceleración', representantes de empresas tecnológicas como Lunit, Arkangel AI y Entelai presentaron sus aplicaciones y analizaron las barreras que limitan su adopción en América Latina.

El director regional de Lunit Latinoamérica, Bryan Rossi, explicó que las soluciones de IA pueden contribuir al diagnóstico temprano y a la atención oncológica al apoyar a los radiólogos en la identificación de posibles lesiones cancerosas, con el objetivo de facilitar diagnósticos oportunos.

"Muchas de las personas creen que el gran cambio es la tecnología, pero en realidad el factor es el tiempo", afirmó Rossi, quien destacó la importancia de reducir la incertidumbre de las pacientes mientras esperan sus resultados.

Durante su presentación, Rossi señaló, con base en estudios internacionales, que en América Latina el número de radiólogos crece aproximadamente un 4 % anual, mientras que el volumen de imágenes médicas aumenta un 30 % al año, una diferencia que incrementa la carga de trabajo de los especialistas.

Por su parte, la especialista sénior en inteligencia artificial de Arkangel AI, Laura Gómez, presentó una solución que analiza historias clínicas para identificar patrones y priorizar a pacientes que requieren evaluaciones diagnósticas, especialmente ante enfermedades complejas como la atrofia muscular espinal.

"Cuando en las instituciones se logra evidenciar que acortamos el tiempo de diagnóstico, que hay pacientes identificados a tiempo, ese es el mérito más grande", dijo Gómez.

En esa misma línea, el gerente comercial para América Latina de Entelai, Martín Sánchez, expuso una herramienta que utiliza IA para analizar resonancias magnéticas de pacientes con esclerosis múltiple y cuantificar hasta 60 subregiones cerebrales en menos de 30 minutos, con el propósito de apoyar el seguimiento de la enfermedad.

"Tener una estandarización diagnóstica independiente del centro, mejorar la terapéutica al evaluar si el tratamiento es eficaz o no y, eventualmente, modificarlo", puntualizó Sánchez.

Más allá de las tecnologías presentadas, los panelistas coincidieron en que uno de los principales retos es generar evidencia clínica y económica que permita demostrar sus beneficios y justificar la inversión necesaria para ampliar su implementación.

Sánchez indicó que, aunque inicialmente una de las principales barreras era la resistencia de los médicos a incorporar estas tecnologías, actualmente el reto también está en demostrar su valor para los sistemas de salud y las entidades financiadoras.

Otro de los desafíos es la interoperabilidad, que permite integrar las soluciones digitales con los sistemas existentes sin alterar el trabajo cotidiano de los profesionales sanitarios. A esto se suma la necesidad de capacitar a los médicos para que utilicen la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo y no como un reemplazo de su criterio profesional.

Los especialistas coincidieron en que llevar estas innovaciones a más pacientes requiere la colaboración entre empresas tecnológicas, instituciones sanitarias y otros actores del sector, así como modelos de financiamiento que permitan incorporarlas de manera sostenible en los sistemas de salud de América Latina. EFE

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La Agencia EFE contó con el apoyo de ROCHE para la difusión de este contenido.