Medio: larepublica.co, Colombia | Fecha: 22/05/2025
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los principales impulsores de la transformación digital en el sector salud, al facilitar procesos clínicos, optimizar recursos y abrir nuevas posibilidades para una atención más precisa y personalizada. No obstante, su adopción plantea desafíos estructurales significativos: desde la interoperabilidad de los sistemas hasta la seguridad de los datos y la capacitación del talento humano.
Paradójicamente, en un mundo donde el acceso a la información es casi inmediato, los datos críticos para la toma de decisiones médicas siguen enfrentando serios problemas de calidad, completitud y oportunidad. Según el estudio BMJ Quality & Safety, 7% de los pacientes de medicina general sufre daños por diagnósticos erróneos, de los cuales 85% podrían haberse evitado con mejores procesos clínicos. Además, se estima que 1 de cada 14 pacientes hospitalizados enfrenta errores diagnósticos con consecuencias negativas, la mayoría prevenibles.
En Colombia, el panorama no es menos alarmante. Los errores de diagnóstico y las fallas en la medicación representan una proporción significativa de los eventos adversos en salud. De acuerdo con la Segunda Gran Encuesta de Pacientes con Cáncer, liderada por All.Can Colombia, 73% de los casos se diagnostican en etapas avanzadas. Además, 12% de los pacientes reportó haber esperado más de un año desde la aparición de los síntomas hasta recibir un diagnóstico, lo que evidencia la urgente necesidad de fortalecer los mecanismos de detección temprana.