IA para el sector salud

En columnas anteriores, he comparado el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) con lo que ocurrió en su momento con las tiendas de aplicaciones, como Google Play de Android o la App Store de Apple. Estas plataformas proporcionaron una infraestructura sobre la cual comenzaron a desarrollarse aplicaciones móviles para satisfacer necesidades tanto de consumidores como de empresas. De manera similar, la evolución de los grandes modelos de lenguaje de IA, como ChatGPT, Claude, DeepSeek y otros, ha sentado las bases para la creación de aplicaciones específicas que aprovechan la IA para resolver problemas reales y generar valor tanto a usuarios finales como a organizaciones.

Precisamente, el pasado 4 de marzo, Microsoft anunció el lanzamiento de Dragon Copilot, descrito en su comunicado oficial como el “primer asistente de IA de voz unificado para la industria de la salud, diseñado para optimizar la documentación clínica, proporcionar información relevante y automatizar tareas”. Este lanzamiento representa una de las primeras grandes apuestas comerciales de IA aplicada a una industria de alcance masivo diferente al sector creativo, un espacio donde hasta ahora se han concentrado las principales innovaciones en IA, especialmente en la generación de contenidos como video, imagen y texto.

Dragon transcribe en tiempo real y en formato estructurado la historia clínica del paciente durante la consulta médica, permitiendo a los profesionales de la salud centrarse en la conversación diagnóstica en lugar de la documentación. Además, verifica códigos clínicos asociados al diagnóstico, facilita la búsqueda de información médica en fuentes confiables y automatiza diversas tareas administrativas, como el llenado del registro de salud del paciente, la emisión de órdenes de derivación a especialistas y la elaboración de resúmenes posconsulta, entre otras funciones.

Desde una perspectiva técnica, Dragon puede considerarse un agente de inteligencia artificial, ya que cumple con varias características clave de estos sistemas: (i) Autonomía: Ejecuta tareas de manera independiente; (ii) Percepción y comprensión: Interpreta los comandos hablados por los médicos y los transformar en documentación estructurada; (iii) Asistencia en la toma de decisiones: A partir de la interacción médico-paciente, puede sugerir preguntas adicionales, buscar información relevante en bases de datos médicas y generar informes clínicos en función del contexto de la consulta; y, (iv) Conectividad: Dragon permite la interoperabilidad con sistemas externos.

Dragon no solo mejora las capacidades del médico y la experiencia del paciente, sino que además optimiza la eficiencia operativa y contribuye a la sostenibilidad financiera de un sector que representa una parte significativa del gasto estatal.

Conectando el potencial impacto de Dragon en el sector salud al contexto del reciente Conpes de la IA, más allá de fragmentar el recurso público en múltiples y pequeñas iniciativas, desde el estado deberíamos soñar en grande y pensar en adoptar cinco o seis grandes proyectos de IA que resuelvan retos de país y ayuden a impulsar el desarrollo de la IA y del sector del software. Dragon o su equivalente podrían ser uno de estos grandes proyectos.