La IA ya no es un concepto del futuro, sino una herramienta práctica que ayuda a los hospitales y sistemas de salud a ampliar la atención, aliviar las presiones de la fuerza laboral y mejorar la participación de los pacientes. Desde modelos de enfermería virtual que amplían la capacidad clínica hasta la automatización impulsada por IA en centros de llamadas y funciones administrativas, las organizaciones de atención médica están encontrando nuevas formas de gestionar cargas de trabajo, reducir costos y mejorar las experiencias de los pacientes.
A pesar de su promesa, la IA en la atención sanitaria no está exenta de riesgos y los riesgos son significativos. Sin garantías sólidas sobre la integridad de los datos, la ciberseguridad y el cumplimiento normativo, las mismas herramientas que pueden mejorar la confianza del paciente y la calidad de la atención pueden socavarla fácilmente. Como cualquier intervención clínica, la IA debe implementarse con una orientación clara y supervisión humana. Las organizaciones que logran mayor éxito con la IA no son las que la adoptan más rápido, sino aquellas que lo hacen de manera responsable, combinando innovación con estricta seguridad y responsabilidad.
El papel cada vez mayor de la inteligencia artificial y los riesgos crecientes
La Inteligencia Artificial está remodelando casi todos los rincones de la atención sanitaria. Los proveedores lo utilizan para automatizar tareas tediosas como la documentación y para ayudar con recomendaciones de diagnóstico y atención. Los pagadores también lo utilizan para agilizar el procesamiento de reclamaciones, la identificación de fraudes y la gestión de apelaciones.
Una investigación realizada por la Asociación Médica Estadounidense encontró esto El uso de la IA por parte de los médicos en la práctica casi se duplicará en 2024del 38% al 66%, una tasa “extraordinariamente rápida” de adopción de tecnología en la industria. El mismo informe encontró que los médicos se están familiarizando cada vez más con diversos casos de uso de la IA, como el apoyo a la clasificación, la documentación clínica, la simulación quirúrgica y el análisis predictivo de los riesgos para la salud y los resultados del tratamiento.
Si bien este crecimiento demuestra cómo la IA puede mejorar la eficiencia y la atención médica, también resalta la creciente necesidad de una supervisión responsable, especialmente cuando se trata de pacientes. Detrás de cada recomendación o flujo de trabajo de diagnóstico impulsado por IA se encuentra un complejo conjunto de algoritmos que interpretan datos y detectan patrones para generar información. Estos sistemas se han arraigado profundamente en la toma de decisiones clínicas y, a medida que su influencia se expande, comprender el potencial de sesgo e inexactitud se ha vuelto fundamental.
Los algoritmos son objetivos por diseño, pero son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Incluso los sistemas que funcionan bien en las pruebas pueden tener consecuencias no deseadas en el mundo real. Por ejemplo, algunos Las principales compañías de seguros se han enfrentado a demandas En los últimos años debido al uso de algoritmos de inteligencia artificial, supuestamente se les ha negado injustamente la cobertura de servicios médicos. Los prejuicios en los sistemas de IA, junto con las alucinaciones y otros factores, pueden conducir a estos resultados incluso en ausencia de intención o conciencia del daño. Como resultado, siempre existe la necesidad de una supervisión humana constante, una gobernanza ética y una comunicación transparente con los pacientes sobre cómo la IA guía su atención.
Proteger la IA en una era de creciente vulnerabilidad
La ciberseguridad es otra parte importante de esta conversación, pero a menudo se pasa por alto. Cada innovación en salud digital se basa en datos confidenciales de los pacientes y, a medida que aumenta la adopción de la IA, también aumenta el volumen y la sensibilidad de esos datos.
El ataque de ransomware de febrero de 2024 a Change Healthcare, la mayor filtración de datos médicos en la historia de Estados Unidos, dejó esta realidad dolorosamente clara. Los piratas informáticos utilizaron credenciales robadas para acceder a una cuenta sin autenticación multifactor, paralizando las reclamaciones y las operaciones de atención en todo el país y afectando a aproximadamente 190 millones de personas. Este incidente reveló una nueva realidad en la era de la inteligencia artificial: que la seguridad del paciente ahora depende tanto de la ciberseguridad como de la atención clínica.
A medida que la prestación de atención depende cada vez más de la tecnología, las organizaciones deben fortalecer sus defensas contra las crecientes amenazas cibernéticas. El desarrollo de la resiliencia comienza con prácticas de seguridad básicas, que incluyen:
- Formación del personal: Una fuerza laboral bien informada es la base de una seguridad sólida. Las sesiones periódicas de capacitación y las simulaciones de phishing adaptadas a las necesidades departamentales ayudan a fomentar una cultura de concienciación, responsabilidad y mejora continua.
- Autenticación multifactor (MFA): MFA debería ser obligatoria para todos los accesos al sistema, garantizando una segunda línea de defensa importante en caso de que las credenciales se vean comprometidas.
- Vendedor verificado: Los ataques a la cadena de suministro siguen siendo una importante amenaza a la ciberseguridad de la atención sanitaria. El monitoreo continuo de socios externos ayuda a identificar vulnerabilidades antes de que se propaguen.
- Planificación de respuesta a incidentesLos ataques no son una cuestión de si, sino de cuándo. Un plan de respuesta bien probado y practicado es fundamental para minimizar las interrupciones y mantener la continuidad de la atención.
- Defensa basada en inteligencia artificial: La IA no se limita al uso clínico. Las organizaciones de atención médica también pueden implementar herramientas de seguridad basadas en inteligencia artificial para automatizar la detección de amenazas, ayudar a examinar las alertas y agilizar la respuesta a incidentes. Incluso los equipos de TI con recursos limitados pueden utilizar estas herramientas para mejorar su resiliencia ante las amenazas modernas.
Estas prácticas son fundamentales para proteger los datos y los pacientes. La seguridad, la privacidad y la confiabilidad son requisitos clave para implementar la IA de manera segura y efectiva.
El camino a seguir: innovación segura para una mejor atención
A medida que la IA se integra más profundamente en las operaciones de atención médica, las organizaciones deben integrar la gobernanza y la ciberseguridad en todos los niveles, desde la adquisición de datos y la capacitación de modelos hasta la implementación y el monitoreo. Alinear la gobernanza de la IA con los programas de ciberseguridad garantiza avances en la innovación sin comprometer la seguridad o la confianza.
Cuando se aplica de manera responsable, la IA puede ofrecer un valor tangible: flujo de trabajo más rápido, diagnósticos más precisos y, lo más importante, mejores resultados para los pacientes. Pero las organizaciones que realmente lideren esta próxima era de la atención médica serán aquellas que traten la seguridad, la transparencia y la supervisión no como casillas de verificación de cumplimiento, sino como la base de la innovación misma.
El futuro de la atención sanitaria estará determinado por quienes se muevan rápido y construyan de forma segura. Los líderes sanitarios deben garantizar esto Amnistía Internacional Cumple su misión principal: brindar atención segura, eficaz y centrada en el paciente.
Acerca de Scott Lundstrom
Scott Lundström Es el estratega jefe de la industria de ciencias de la salud y la vida en Abrir textouna empresa que ayuda a las organizaciones a gestionar datos y comunicarlos de forma segura en toda la empresa, transformando los datos en información confiable y lista para IA. Scott Lundstrom es un analista industrial, CIO y desarrollador de software desde hace mucho tiempo que respalda a empresas reguladas complejas en los sectores de atención médica, ciencias biológicas y bienes de consumo. En AMR, Scott contribuyó al modelo SCOR original y ayudó a lanzar un programa de cadena de suministro Top 25. Scott fundó la práctica de la industria de la salud en IDC Research y ha dirigido este grupo durante 13 años. Scott también ha ocupado puestos de liderazgo en investigaciones centradas en IA, nube, aplicaciones empresariales SaaS y análisis.
