La inteligencia artificial de agentes está remodelando la forma en que algunas organizaciones de atención médica coordinan la atención, agilizan los viajes de los pacientes y amplían el acceso a servicios críticos.
No es sólo una herramienta pasiva; apoya el análisis de información y organiza flujos de trabajo complejos en entornos clínicos y administrativos, incluida la mejora de las vías de clasificación y la facilitación de las transiciones de atención.
“Al estabilizar la infraestructura de TI, la IA de la agencia ayuda a sentar las bases para una automatización front-end más avanzada”, dijo Mutaz Shegewi, director senior de investigación de IA, plataformas y tecnologías de proveedores de atención médica globales en IDC.
Los agentes de optimización de la capacidad, que ayudan a los hospitales a lidiar con volúmenes impredecibles de pacientes y limitaciones de personal, son otra área que está ganando terreno, añade. “Son especialmente útiles en los departamentos de urgencias, donde los retrasos son costosos”, afirma Shegewi.
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Color Health utiliza Agentic AI para mejorar el acceso a las pantallas
Color Health, que se especializa en la atención del cáncer, se asoció recientemente con Google para aprovechar la inteligencia artificial del agente y hacer que la detección del cáncer de mama sea más accesible con el agente Color Assistant. Automatiza los primeros pasos de la evaluación y el cribado del riesgo de cáncer de mama en mujeres de 40 años o más, así como en aquellas consideradas de mayor riesgo según las directrices clínicas.
“En el sector sanitario, el caso medio es sencillo, pero algunos casos pueden ser muy complicados”, afirma Othman Laraki, director ejecutivo de Color Health.
Esta larga lista de factores de riesgo (antecedentes familiares, cáncer infantil, mutaciones genéticas, exposiciones ambientales o síntomas) crea una lógica de ramificación tan complicada que programarla en formularios web estándar se vuelve poco práctico.
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A través de un portal en línea, el sistema recopila información de elegibilidad, responde las preguntas de los usuarios y envía los casos a un médico del grupo médico nacional de Color Medical para su revisión.
Los equipos de atención realizan un seguimiento de los pacientes elegibles para aclarar detalles, programar mamografías u ordenar pruebas de imágenes adicionales (como ecografías o resonancias magnéticas) cuando sea apropiado.
“El modelo de agente, al tener una capa de razonamiento en el proceso, nos permite construir estos flujos de trabajo que pueden encapsular esta complejidad”, dice Laraki.
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Meridiano de Hackensack Salud Tiene médicos de apoyo de agentes de IA
Como proveedor tradicional con sede en Nueva Jersey, Hackensack Meridian Salud está implementando agentes de IA para automatizar tareas que los médicos no tienen el tiempo o la capacidad de gestionar de manera consistente.
La organización está apuntando a necesidades insatisfechas y ampliando la capacidad a través de lo que Sameer Sethi, vicepresidente senior y director de IA, llama “automatización adicional”.
Una aplicación importante es el seguimiento del paciente después del alta, donde la divulgación oportuna puede prevenir reingresos evitables. La agente de IA, llamada Erin, comprueba cómo se sienten los pacientes, si tienen citas de seguimiento programadas, si están tomando medicamentos y si necesitan hablar con alguien de inmediato.
44%
El porcentaje de encuestados de atención médica que dicen que están utilizando agentes de IA para respaldar la experiencia del paciente.
Fuente: cloud.google.com, “Strong Vitals: Healthcare and Life Sciences Ready for AI Innovation”, 16 de octubre de 2025
“Si este es el caso, la conversación se desviará hacia un humano”, dice Sethi.
El sistema transcribe y resume la interacción, señala inquietudes y garantiza que un médico revise cada caso.
Un segundo agente se centra en el proceso de apelación de reclamaciones, que históricamente ha sido una tarea que requiere mucha mano de obra para las enfermeras. El agente lee las cartas de denegación, determina lo que falta, reúne la documentación corregida y la envía a una enfermera para su aprobación.
“Ahora estamos procesando más recursos”, dice Sethi. “Todo nuestro proceso de apelación a veces tomaba entre 15 y 16 días. Ahora lo hacemos en uno o dos días”.
