CEO de Philips: La IA Transforma la Salud, la Confianza es Clave
La inteligencia artificial está revolucionando silenciosamente la eficiencia y el potencial de la atención médica en EE. UU., incluso en medio de cambios significativos en las políticas y el gasto gubernamentales. A la vanguardia de esta transformación se encuentra Philips, el venerable fabricante de productos electrónicos que ha evolucionado hasta convertirse en un proveedor líder de tecnología médica. Jeff DiLullo, CEO de Philips Norteamérica, ofrece perspectivas sobre cómo la IA ya está ofreciendo mejoras tangibles en la atención al paciente, desde la mejora de las exploraciones radiológicas hasta la aceleración de los diagnósticos de cáncer, y subraya la necesidad imperiosa de que los líderes de la industria adapten sus modelos operativos para satisfacer el momento actual.
Si bien la IA domina el discurso contemporáneo, su implementación práctica varía según los sectores. En tecnología médica, DiLullo observa un panorama matizado: ciertas aplicaciones de IA están notablemente maduras, habiendo recibido la aprobación de la FDA y demostrando ser seguras para uso clínico. Otras áreas siguen siendo experimentales. Sin embargo, un desafío generalizado es el nivel incipiente de confianza en la IA, que actualmente se erige como la barrera más significativa para su adopción generalizada.
Este déficit de confianza se destaca claramente en el Índice de Salud del Futuro 2025, que revela una disparidad significativa: aproximadamente el 60 al 65 por ciento de los médicos expresan confianza en la IA, pero solo alrededor de un tercio de los pacientes, particularmente los de mayor edad, comparten esta confianza. Cerrar esta brecha es fundamental. DiLullo señala que las generaciones más jóvenes, al ser “fluidas digitalmente”, se adaptan inherentemente con mayor facilidad a los modelos de IA. Para los pacientes mayores, la clave reside en los propios profesionales de la salud. Si los médicos y enfermeras creen en la credibilidad de la IA y la utilizan para aumentar —en lugar de reemplazar— sus capacidades analíticas y de diagnóstico, se espera que la confianza del paciente aumente. El papel de Philips, según DiLullo, es proporcionar herramientas de diagnóstico de IA robustas y aprobadas por la FDA, confiando en que si los médicos perciben valor en un mayor tiempo de interacción con el paciente y una reducción del estrés, la adopción se acelerará exponencialmente.
La aplicación práctica de la IA en la atención médica ya es evidente en campos como la radiología, donde el diagnóstico temprano es fundamental para obtener resultados óptimos. A pesar de los avances tecnológicos, los pacientes a menudo enfrentan largas esperas para las exploraciones, a veces superando el mes. Philips está abordando esto con sistemas de resonancia magnética impulsados por IA que cuentan con tecnología “Smart Speed”. Esta innovación reduce significativamente los tiempos de exploración: un procedimiento que antes tomaba 45 minutos ahora se puede completar en solo 20. La IA dentro de estos sistemas no solo llena vacíos; filtra inteligentemente el ruido, produciendo imágenes más claras y precisas en menos tiempo. Para los radiólogos, esto se traduce en una mayor productividad, lo que les permite procesar más estudios diariamente (por ejemplo, de 12-15 a 20), mejorando así el flujo de pacientes, aumentando el reembolso hospitalario y, en última instancia, elevando la atención al paciente.
Más allá de la adquisición de imágenes, la IA optimiza el flujo de trabajo diagnóstico. Puede identificar anomalías en imágenes digitales, guiando a los radiólogos directamente a las áreas que requieren un examen más detenido. El advenimiento de la patología digital transforma aún más el proceso, permitiendo diagnósticos rápidos de cáncer en cuestión de horas, un salto significativo con respecto a los métodos tradicionales. Este flujo de trabajo y orquestación digital representan un cambio fundamental en la forma en que se presta la atención médica.
Si bien el potencial de “alucinaciones de IA” que se encuentran en algunos modelos de IA generativa plantea preocupaciones válidas, DiLullo enfatiza que las aplicaciones de IA actuales y probadas en la atención médica ya están brindando beneficios sustanciales. Características como Smart Speed, cronogramas de diagnóstico comprimidos y reuniones “tumor board” a pedido están disponibles hoy, aunque aún no se han adoptado en todo su potencial en todos los sistemas de salud. Insta a las instituciones a implementar estas soluciones existentes. En cuanto a los modelos de IA generativa más experimentales, si bien la precaución, los controles robustos y la gobernanza son esenciales, abstenerse de la experimentación no es una opción. Instituciones líderes, incluidas MGB, Stanford y Mount Sinai, están colaborando activamente con datos de salud de la población para entrenar modelos de IA para casos de uso específicos y amplios.
DiLullo enfatiza que la atención médica no necesita esperar una solución “bala de plata” para lograr la inmortalidad o resolver todos los problemas de salud. En cambio, el enfoque inmediato debería ser optimizar el sistema existente. Haciendo una analogía con aprender a conducir, sugiere dominar las carreteras locales antes de intentar la Autobahn. Un sustancial 80 por ciento del potencial de la IA para impulsar la productividad a escala se puede lograr hoy a través de capacidades de IA maduras y virtuales. Este impacto inmediato y tangible representa la próxima oportunidad significativa para la atención médica, impulsada por la profunda y creciente necesidad de una atención al paciente más eficiente y efectiva.