La inteligencia artificial (IA) se incorporó en distintas etapas de la atención médica, desde el análisis de estudios hasta la gestión administrativa, con el objetivo de mejorar la precisión diagnóstica, anticipar riesgos y optimizar recursos en los servicios de salud.
Un estudio de la Universidad Abierta Interamericana (2026), realizado entre 60 médicos de la Ciudad de Buenos Aires, relevó una percepción favorable sobre estas herramientas: el 95% de los consultados consideró que la IA puede mejorar la precisión diagnóstica y la eficiencia asistencial. El trabajo también advierte que sus resultados no pueden extrapolarse al conjunto de los médicos argentinos.
En el plano clínico, una de las aplicaciones más desarrolladas se vincula con el análisis de estudios médicos. Los algoritmos pueden colaborar en la identificación de alteraciones en imágenes y señalar hallazgos que requieren evaluación profesional. Un ensayo clínico publicado en The Lancet en 2026, realizado con más de 105.000 mujeres en Suecia, encontró que la lectura de mamografías asistida por IA alcanzó una sensibilidad del 80,5%, frente al 73,8% del procedimiento convencional de doble lectura.
Del diagnóstico a la personalización
Además del diagnóstico por imágenes, determinados sistemas pueden ayudar a anticiparse a problemas de salud mediante el análisis de antecedentes clínicos, resultados de laboratorio y otros indicadores. El objetivo es identificar factores de riesgo y detectar cambios que requieren seguimiento, con la posibilidad de intervenir de manera oportuna para prevenir complicaciones.
En esa línea, la Dra. Estefanía Raffetto (MN 170.481), gerente médica de Cober Medicina Privada, sostuvo: “La inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades para la medicina, especialmente en la prevención y el diagnóstico temprano”. La ejecutiva agregó que su capacidad para analizar información clínica e identificar factores de riesgo puede ayudar a los profesionales a tomar decisiones mejor fundamentadas y avanzar hacia una atención más personalizada.
Otra aplicación mencionada es el avance hacia tratamientos más personalizados. La IA puede integrar información clínica y reconocer patrones que contribuyan a evaluar alternativas terapéuticas, al aportar información adicional para que los profesionales adapten sus decisiones a las características y necesidades de cada paciente.
Seguimiento, eficiencia y riesgos
En el seguimiento de enfermedades crónicas —como la diabetes o determinadas enfermedades cardiovasculares—, estas herramientas pueden facilitar el análisis de indicadores clínicos y contribuir a identificar variaciones que merecen atención. Su integración con herramientas de monitoreo y registros médicos puede favorecer un seguimiento más continuo, siempre bajo supervisión profesional.
Por fuera del consultorio, la IA también abre oportunidades para optimizar la gestión sanitaria: organización de información clínica, automatización de tareas administrativas y análisis de necesidades asistenciales para mejorar procesos y aprovechar recursos disponibles.
La expansión de estas tecnologías, sin embargo, plantea interrogantes sobre la privacidad de los datos médicos, la confiabilidad de los resultados y la posibilidad de que los algoritmos reproduzcan sesgos presentes en la información con la que fueron desarrollados. En ese marco, Raffetto afirmó: “La tecnología puede aportar información valiosa, pero no reemplaza el criterio clínico ni la relación entre el médico y el paciente”.
