El CEO de Philips: IA transforma la salud, ¿y la confianza?
La inteligencia artificial está revolucionando silenciosamente la eficiencia y el potencial de la atención médica en EE. UU., incluso mientras el panorama de la política y el gasto en salud del gobierno sigue cambiando drásticamente. Philips, el venerable fabricante de electrónica que se ha transformado en un proveedor líder de tecnología médica, está a la vanguardia de esta revolución sanitaria impulsada por la IA, agilizando y acelerando activamente el flujo de trabajo de la atención al paciente. Según Jeff DiLullo, CEO de Philips Norteamérica, la tecnología tiene un poder inmenso para impactar los resultados de salud hoy, desde la optimización de escáneres radiológicos hasta la agilización de diagnósticos de cáncer. Él enfatiza que los líderes de todas las industrias deben repensar los enfoques tradicionales para satisfacer mejor las demandas de este momento en evolución.
Aunque se habla mucho del poder transformador de la IA, su implementación e impacto reales a veces se quedan atrás de la expectación en varios sectores empresariales. Sin embargo, DiLullo destaca que, dentro de la tecnología médica, la influencia de la IA ya es sustancial e inmediata. Señala el Índice de Salud Futura 2025 de Philips, que reveló que las aplicaciones de IA en ciertos “compartimentos” o áreas de la atención médica están notablemente maduras e incluso han recibido la aprobación de la FDA, considerándolas seguras para uso clínico. En contraste, otras áreas siguen siendo más experimentales. Un obstáculo significativo, sin embargo, es el incipiente “factor de confianza” entre una población más amplia, que actualmente representa la mayor barrera para una implementación generalizada.
Esta brecha de confianza es evidente en los datos: aproximadamente del 60 al 65% de los clínicos expresan confianza en la IA, pero solo alrededor de un tercio de los pacientes, particularmente las personas mayores, comparten ese sentimiento. DiLullo cree que cerrar esta brecha es una responsabilidad colectiva, y Philips juega un papel crucial al proporcionar capacidades de diagnóstico validadas y aprobadas por la FDA, impulsadas por la IA. Él señala que las generaciones más jóvenes, al ser “digitalmente fluidas”, confían inherentemente en 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 y eficacia de la IA —usándola para aumentar sus análisis y diagnósticos en lugar de reemplazarlos— la confianza del paciente aumentará en última instancia. Cuando los clínicos vean el valor de la IA, reconociendo su capacidad para liberar más tiempo para la interacción con el paciente y reducir su propio estrés, se espera que la adopción se acelere parabólicamente dentro de los sistemas de salud en los próximos años.
Más allá de las funciones administrativas, la aplicación práctica de la IA para los profesionales ya está marcando una diferencia tangible, particularmente en radiología. El diagnóstico temprano a menudo se correlaciona con mejores resultados, pero los tiempos de espera para los escáneres pueden ser prolongados. DiLullo cita cómo los sistemas de resonancia magnética integrados con IA de Philips reducen significativamente los tiempos de escaneo, a veces a la mitad o incluso a dos tercios. Un escaneo que antes tomaba 45 minutos ahora se puede completar en solo 20 minutos, gracias a la tecnología de “velocidad inteligente” que comprime el tiempo de escaneo eliminando el ruido en lugar de rellenar espacios en blanco. Esto no solo produce un escaneo de mejor calidad en menos tiempo, sino que también permite a los radiólogos procesar más estudios por día —potencialmente 20 en lugar de 12 o 15—. Este aumento del rendimiento se traduce en más pacientes atendidos, mayores reembolsos para los hospitales y, en última instancia, una mejor atención al paciente. Además, la IA puede identificar áreas específicas en imágenes digitales, dirigiendo a los radiólogos a regiones críticas para una determinación inmediata. Todo el proceso de diagnóstico, incluida la patología digital para hallazgos de cáncer, ahora se puede agilizar a solo unas horas, un cambio monumental con respecto a los plazos anteriores.
Las preocupaciones sobre las “alucinaciones de IA”, a menudo asociadas con modelos de IA generativos, son menos pertinentes para la IA diagnóstica actualmente implementada en el sector de la salud, ya que la supervisión humana sigue siendo integral. Si bien la precaución y una gobernanza robusta son esenciales para explorar una IA generativa más avanzada, DiLullo enfatiza que evitar la experimentación no es una opción. Él destaca que las aplicaciones actuales de IA, como la velocidad inteligente en los flujos de trabajo de radiología, las reuniones de la junta de tumores aceleradas y las consultas virtuales bajo demanda, ya están teniendo un impacto profundo, aunque aún no han alcanzado su máximo potencial. Instituciones líderes como Massachusetts General Brigham, Stanford y Mount Sinai están aprovechando activamente los datos de salud de la población para entrenar modelos de IA para casos de uso específicos y amplios, demostrando las inmensas oportunidades inmediatas disponibles.
DiLullo enfatiza que los sistemas de atención médica no necesitan esperar una solución “bala de plata” que prometa vida eterna o cure todas las dolencias. En cambio, el enfoque debe estar en optimizar y mejorar el sistema existente. Así como uno no conduce inmediatamente en la Autobahn al aprender a conducir por primera vez, hay un trabajo significativo que hacer en el “vecindario” de las operaciones de atención médica actuales. La gran mayoría —DiLullo estima un 80%— del impacto potencial de la IA se puede lograr hoy impulsando la productividad a escala con IA madura y capacidades virtuales. Este potencial inmediato y transformador representa la próxima gran oportunidad para la prestación de atención médica, impulsada por la profunda y urgente necesidad de eficiencia y mejores resultados para el paciente.