México, 24 de noviembre de 2025.- La integración de inteligencia artificial en el sistema de salud está superando el enfoque de aplicaciones aisladas.
Según un informe reciente de McKinsey & Company, dado a conocer por Infobae, el sector avanza hacia plataformas modulares que permiten compartir datos, automatizar procesos y optimizar diagnósticos y tratamientos a gran escala.
Esta transición representa un cambio estratégico que impacta a profesionales, pacientes, inversores y responsables de políticas públicas en países como Argentina, México, España y en el resto del mundo.
La expansión de herramientas de IA en salud se aceleró por factores como la escasez de personal médico, el aumento sostenido de los costos y la presión financiera sobre las instituciones.
Las aplicaciones puntuales, muchas de ellas desarrolladas por empresas de tecnología y servicios sanitarios (HST), resolvieron tareas concretas: desde la documentación clínica automática hasta la organización de turnos y la ayuda en diagnósticos en especialidades como cardiología y radiología.
Sin embargo, la suma de soluciones fragmentadas no logró una transformación sistémica en el sector.
De acuerdo con el último análisis de McKinsey & Company, el futuro inmediato exige una arquitectura de IA que integre bases de datos clínicos y agentes inteligentes.
El objetivo es convertir los enormes registros de pacientes en fuentes estratégicas para:
- la innovación
- la mejora de resultados clínicos
- la generación de valor para los distintos actores del sistema
Resultados
La automatización médica arroja ya resultados tangibles. Herramientas de escucha ambiental han sido implementadas en sistemas de salud de Estados Unidos, permitiendo ahorrar cerca de 16,000 horas en tareas de documentación en solo 15 meses, según datos citados por McKinsey & Company.
El uso de soluciones como ChatMD y OpenEvidence facilita a médicos el acceso en tiempo real a guías y literatura científica.
Digitalización
El sector financiero y administrativo también experimenta la digitalización acelerada. Plataformas automatizan la programación de turnos, la admisión y el procesamiento de reclamaciones, mientras que aseguradoras incorporan chatbots para explicar beneficios y atender consultas de los asegurados.
En el ámbito farmacéutico, la IA favorece la investigación, selección de sitios para ensayos clínicos y control de calidad en la producción.
El apoyo del mercado resulta evidente. Entre 2015 y 2024, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) autorizó más de 1,000 dispositivos médicos habilitados con IA y surgieron alrededor de 2,400 empresas vinculadas al sector, según cifras reportadas por McKinsey & Company.
La inversión de capital de riesgo en IA sanitaria aumentó cerca de un 20 por ciento entre 2023 y 2024, mientras 2025 registra financiamientos históricos superiores a los USD 100 millones para plataformas como OpenEvidence.
El avance hacia ecosistemas de datos interconectados plantea un nuevo escenario de competencia.
La creación de “fundiciones de datos clínicos”, plataformas que vuelven valiosos los registros longitudinales de pacientes para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, otorga ventaja a los sistemas de salud con mayor escala y acceso a información de calidad.
Un ejemplo es el de las 10 principales redes hospitalarias en Estados Unidos, que gestionan más de 1,200 hospitales y cerca de 175,000 camas con acceso diferenciado a estos recursos.
Recomendación
La recomendación de la consultora para inversores y empresas del sector es priorizar oportunidades que presentan escalabilidad probada y avanzar hacia soluciones de plataforma y asociaciones estratégicas.
Para los grandes actores tecnológicos, la clave reside en fortalecer alianzas en la cadena de valor y ampliar el acceso a registros clínicos, con énfasis en marcos de supervisión, validación clínica y transparencia.
Las organizaciones capaces de integrar soluciones transversales en los distintos ámbitos clínicos y administrativos quedarán posicionadas para liderar la transformación del sector salud y el desarrollo de la próxima generación de plataformas de inteligencia artificial.
