9 casos de uso de IA generativa en salud que están transformando la atención

Me encanta un buen episodio de Grey’s Anatomy tanto como a cualquiera. Cirugías dramáticas. Tensión romántica. Decisiones de vida o muerte tomadas en medio de una tormenta.

Pero quienes han pasado incontables días en hospitales reales conocen la verdad: la realidad es mucho menos glamorosa. Los hospitales funcionan con datos... y con mucha espera.

Pero la IA generativa está interviniendo. No con estetoscopios ni bisturís, sino con asistentes de voz y chatbots empresariales que alivian la carga de los profesionales de la salud.

Y no solo los profesionales de la salud lo notan. Una encuesta reciente de Deloitte reveló que más de la mitad de los consumidores cree que la IA generativa mejorará el acceso a la atención médica.

En este artículo, explico casos prácticos de uso de IA generativa en salud con ejemplos reales de lo que ya está funcionando.

¿Cómo se está utilizando la IA generativa en el sector salud?

La IA generativa ayuda a los profesionales de la salud a resumir y actuar sobre grandes volúmenes de datos.

Tecnologías como los grandes modelos de lenguaje (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP), chatbots de IA y asistentes de voz se están integrando en los flujos de trabajo de clínicas y hospitales.

Aquí algunos ejemplos de cómo la IA en salud ya se aplica en la práctica:

• Un médico habla al micrófono durante la consulta. Un asistente de voz con IA escucha, estructura la transcripción, genera una nota de evolución completa y resalta lo que requiere seguimiento o aclaración.
• Un paciente escribe en un chatbot de IA: “¿Puedo comer carbohidratos si soy diabético?” En lugar de una respuesta genérica, el bot (conectado a su historial médico) adapta la respuesta según sus análisis y medicamentos recientes.
• Un administrador hospitalario sube un lote de facturas. Un modelo de IA generativa las vincula con el contrato correcto, detecta discrepancias y las envía al departamento correspondiente para su aprobación.

9 casos de uso de IA generativa en salud

Generación de datos

La IA, como los chatbots médicos de IA, necesita grandes conjuntos de datos diversos para aprender, pero las leyes de privacidad como HIPAA dificultan compartir datos clínicos reales entre instituciones. Ahí es donde entra la IA generativa para la generación de datos sintéticos.

En lugar de acceder a registros reales de pacientes, los investigadores usan modelos generativos entrenados con conjuntos de datos desidentificados. Estos modelos aprenden patrones sobre la evolución de enfermedades, la relación entre síntomas y resultados de laboratorio, y el impacto de los tratamientos. Luego, generan registros sintéticos de pacientes que parecen y se comportan como datos reales, pero no están vinculados a ningún individuo.

Por ejemplo, supongamos que un hospital quiere entrenar un modelo de IA para detectar signos tempranos de sepsis. Solo tiene 200 casos. Eso no es suficiente. Así que el modelo de IA analiza esos 200 casos reales y genera miles de casos sintéticos:

• Algunos muestran síntomas típicos de sepsis.
• Otros imitan combinaciones poco frecuentes, como fiebre tardía más signos vitales anormales tres días después.
• Algunos incluso simulan pacientes con síntomas engañosos, lo que ayuda a probar casos límite.

Estos registros sintéticos no pertenecen a nadie, pero se comportan como datos reales.

Esto permite probar ideas y explorar escenarios hipotéticos en medicina sin poner en riesgo la privacidad de los pacientes.

Diagnóstico médico

En EE. UU., hospitales como Mayo Clinic y Mass General Brigham están alimentando herramientas de diagnóstico de IA con datos anonimizados como resonancias, tomografías, análisis y notas clínicas.

De hecho, el 65% de los hospitales de EE. UU. ya utilizan modelos predictivos de IA en alguna parte de sus flujos de diagnóstico.

Una de las áreas con adopción más rápida es la radiología, donde la IA ayuda a los médicos a ir más allá de los límites del ojo humano. Los algoritmos se entrenan para reconstruir imágenes borrosas y resaltar áreas de interés como tumores o fracturas.

Pero las aplicaciones más impactantes no se quedan en una sola imagen. Los grandes modelos de lenguaje pueden combinar datos de múltiples fuentes: informes de radiología, notas médicas, valores de laboratorio, recetas y signos vitales, para construir un panorama más completo.

Imagina un registro que dice: “Leve dificultad respiratoria por dos semanas, sibilancias nuevas, sin antecedentes de asma.”

Un asistente de IA podría reconocer un patrón compatible con insuficiencia cardíaca temprana. Luego revisa los valores recientes de péptido natriurético tipo B (utilizados para detectar estrés cardíaco) y el historial de medicamentos. Si el paciente tiene más de 65 años, el sistema podría priorizar la insuficiencia cardíaca sobre el asma y marcarlo para revisión médica.

Descubrimiento de fármacos

En 2020, científicos del MIT y Harvard usaron IA generativa para identificar un nuevo antibiótico, halicin, capaz de eliminar bacterias resistentes a medicamentos.

Este tipo de avances con IA está cambiando la forma en que químicos e investigadores farmacéuticos abordan una de las partes más costosas y lentas de la medicina.

Desarrollar un solo medicamento, incluidos los candidatos fallidos, puede costar entre 1.000 y 2.000 millones de dólares estadounidenses. Tradicionalmente, es un juego de números: analizar miles de compuestos, hacer pruebas una y otra vez y esperar que alguno funcione.

La IA generativa acelera el proceso de forma radical. Los investigadores parten de una consigna como: “Diseña una molécula que inhiba mutaciones KRAS G12C en cáncer de pulmón pero no afecte células sanas.”

Esta consigna se introduce en un modelo generativo entrenado con bases de datos de estructuras químicas, interacciones de proteínas y efectos secundarios conocidos. En cuestión de horas, el modelo propone nuevas estructuras moleculares que cumplen los criterios: algunas inspiradas en compuestos existentes y otras completamente novedosas.

Luego, los investigadores pueden simular cómo estas moléculas se unen a las proteínas objetivo, reduciendo la lista antes de hacer experimentos en laboratorio.

También funciona al revés. Si los investigadores introducen datos de expresión génica de pacientes enfermos, el modelo puede inferir qué tipo de compuesto podría corregir la disfunción, incluso si ese compuesto aún no existe.

Documentación clínica

En lugar de pasar horas revisando historias clínicas electrónicas (EHR), los médicos ahora pueden recibir resúmenes instantáneos que destacan información clave como diagnósticos, medicamentos, tendencias de laboratorio e historial de tratamientos.

Estos resúmenes ayudan a los profesionales a ponerse al día más rápido, especialmente en cambios de turno o con alta carga de pacientes.

Además de mejorar el acceso a la información, estas herramientas también se usan para automatizar la documentación. Los médicos suelen dedicar más tiempo a escribir notas que a atender pacientes. Con los LLM, los doctores pueden dictar o cargar detalles del paciente y recibir un borrador de nota de evolución o resumen de alta. El último paso es una revisión y aprobación rápida.

Epic Systems, uno de los mayores proveedores de EHR en EE. UU., está probando la generación de notas asistida por IA en colaboración con Microsoft. En otro estudio, los primeros resultados muestran que los médicos ahorran un promedio de 3.3 horas por semana con documentación asistida por IA.

Estos sistemas también introducen una capa de verificación de seguridad clínica. Los modelos de IA señalan posibles problemas como interacciones entre medicamentos y alergias o instrucciones contradictorias ocultas en el historial. Aunque no toman decisiones, actúan como una segunda revisión, reduciendo el riesgo de errores médicos.

Medicina personalizada

La IA generativa puede predecir cómo responderán las personas a los tratamientos analizando su genética e historial médico.

Entrenados con grandes conjuntos de datos, los modelos de IA detectan patrones sutiles —como la influencia de una variante genética específica en el metabolismo de un medicamento— y utilizan esa información para recomendar soluciones personalizadas.

Tratamiento de la salud mental

Este mismo principio de usar IA generativa para modelar respuestas personalizadas también se está explorando en el ámbito de la salud mental.

Empresas como Woebot Health están desarrollando herramientas de terapia cognitivo-conductual (TCC) impulsadas por IA. Estos sistemas analizan interacciones previas para crear diálogos terapéuticos personalizados y simulan desencadenantes de ansiedad del mundo real, como asistir a una fiesta concurrida o recibir críticas en el trabajo. Luego, guían al paciente en tiempo real a través de estrategias de afrontamiento, ofreciendo continuidad entre sesiones de terapia.

Educación y formación médica

La formación médica tradicional siempre se ha basado en casos estáticos y pacientes estandarizados. Son útiles, pero no preparan completamente a los estudiantes para la imprevisibilidad del trabajo clínico real.

La IA generativa cambia esto al introducir nuevas simulaciones que se adaptan a cómo responde y aprende cada estudiante.

Virti, una empresa británica, desarrolló "pacientes virtuales" con IA para mejorar la formación clínica a distancia. En Virti, un estudiante podría tener que:

• Dar malas noticias a un paciente virtual con cáncer
• Calmar a un familiar enfadado que exige respuestas
• Explicar un diagnóstico complicado en términos sencillos

Los pacientes virtuales responden en tiempo real a lo que dice o hace el estudiante, creando una experiencia más realista.

El paciente virtual de Virti también evalúa cuán clara y empáticamente se comunica el estudiante. Si un alumno dice algo como “metastásico”, el sistema puede sugerir reformularlo como “el cáncer se ha extendido” para que el paciente lo entienda mejor.

Virti también realiza un seguimiento del desempeño de los estudiantes en las simulaciones, proporcionando a los instructores paneles que destacan las áreas donde los alumnos pueden tener dificultades, como recetar antibióticos en exceso o pasar por alto diagnósticos críticos.

Esta tecnología de IA se está volviendo cada vez más popular en la práctica. Durante la pandemia de COVID-19, la tecnología de Virti formó a más de 300 médicos en el Hospital Cedars-Sinai.

Educación del paciente

En cuanto a la educación del paciente, la IA generativa permite una educación personalizada analizando la condición y el historial médico del paciente.

Aplicaciones como OneRemission utilizan chatbots de IA para guiar a los supervivientes de cáncer en el cuidado posterior al tratamiento. Si un paciente pregunta: “¿Puedo comer este alimento con mis medicamentos?”, el chatbot responde directamente según el historial médico del paciente.

Esta interacción va más allá de las conversaciones estáticas. Un paciente recién diagnosticado con diabetes, por ejemplo, podría empezar con lo básico: cómo medir su glucosa, cuándo administrarse insulina, qué alimentos consumir. Luego podría preguntar: “¿Qué pasa si olvido una dosis?” o “¿Puedo comer fruta?” La IA responde de inmediato en un lenguaje claro y sencillo.

La IA también se adapta a las necesidades de cada persona. Si alguien tiene bajo nivel de alfabetización en salud o habla otro idioma, la IA ajusta sus explicaciones. En vez de decir “controle su glucosa”, podría decir: “Mida su azúcar en sangre con este dispositivo. Así es como se hace.”

Para ayudar a los pacientes a seguir sus tratamientos, los chatbots de IA también envían recordatorios oportunos como “Toma tu pastilla de las 16:00 ahora” o “Tu cita de seguimiento es mañana a las 10:00”.

Funciones administrativas

Los hospitales pueden ser muy avanzados en el quirófano, pero detrás de escena, muchos aún dependen de hojas de cálculo, PDFs escaneados y largos hilos de correo electrónico. Los departamentos de RRHH, finanzas y operaciones suelen utilizar sistemas obsoletos que dificultan incluso los procesos más básicos.

La IA generativa está ayudando a modernizar estas funciones administrativas al transformar procesos manuales en sistemas automatizados.

Por ejemplo, en finanzas. En lugar de que el personal revise manualmente cada factura, algunos hospitales ahora usan IA para escanear órdenes de compra, compararlas con contratos de proveedores, detectar inconsistencias como cargos duplicados y enviarlas al aprobador correcto.

En RRHH, la IA impulsa chatbots internos que responden preguntas del personal como: “¿Dónde encuentro la política de vacaciones?” En vez de esperar horas (o días) a que TI o RRHH respondan, los empleados obtienen respuestas al instante, incluso a las 2 de la mañana.

Estas herramientas internas pueden no ser tan visibles como los modelos de diagnóstico o los asistentes virtuales, pero detectan errores y liberan al personal para que se concentre en tareas de mayor impacto.

Y los hospitales no son la única parte del sistema de salud que está abordando flujos de trabajo obsoletos. Las aseguradoras están utilizando chatbots de IA para gestionar tareas como actualizaciones de pólizas y procesamiento de reclamaciones, mostrando un claro ejemplo de cómo los hospitales pueden lograr la misma eficiencia en sus operaciones.

¿Cuáles son algunas aplicaciones reales de la IA generativa en la salud?

Llamadas automáticas de seguimiento de vacunas con IA de voz

Durante la campaña de vacunación contra la COVID-19 en Italia, los equipos de salud pública necesitaban una forma de monitorear los efectos secundarios en miles de pacientes. Depender de revisiones presenciales o llamadas telefónicas no era escalable, y los retrasos podían hacer que se pasaran por alto reacciones graves.

engineon creó un bot de voz usando Botpress para llamar proactivamente a los pacientes, preguntar sobre síntomas tras la vacuna y registrar las respuestas, todo cumpliendo con las leyes de privacidad de la UE.

Los datos se integraron directamente en el sistema de análisis de engineon, ayudando a los funcionarios de salud a responder rápidamente ante eventos adversos.

Esto resultó en una precisión de respuesta del 95%, un ahorro anual de 80.000 € y más de 6.000 horas de trabajo liberadas.

Asistente clínico manos libres para médicos

El Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt se enfrentaba a un problema creciente: el agotamiento de los proveedores de atención médica.

La documentación y las tareas administrativas consumían tiempo y aumentaban los costos laborales. Para aliviar la carga, la Dra. Yaa Kumah-Crystal lideró un esfuerzo para incorporar herramientas de IA por voz en los flujos de trabajo clínicos diarios.

Trabajando con Epic Systems, el equipo desarrolló V-EVA: un asistente de voz que permite a los médicos acceder a información clave del paciente haciendo preguntas verbalmente. En lugar de leer registros o escuchar largas respuestas de audio, los proveedores ven resúmenes instantáneos en pantalla adaptados a sus necesidades.

Ahora los médicos utilizan comandos de voz para pedir análisis y solicitar actualizaciones sin usar las manos. A medida que la IA mejora, se espera que haga aún más, como escuchar conversaciones y anticipar necesidades clínicas.

Chatbot de IA para responder preguntas frecuentes de salud pública a gran escala

Durante el brote de COVID-19 en Quebec, el Ministerio de Salud y Servicios Sociales (MSSS) recibió una avalancha de consultas públicas sobre síntomas, pruebas, ayudas económicas y normas sanitarias. Sus centros de llamadas no podían atender la demanda.

Para responder rápidamente, el MSSS implementó un chatbot de IA impulsado por Botpress en solo dos semanas. Fue entrenado para responder grandes volúmenes de preguntas sobre COVID, disponible 24/7 y siempre actualizado con las últimas directrices de salud.

Línea de triaje COVID-19 gestionada por un bot de voz con IA

Durante la primera ola de COVID-19, Mass General Brigham lanzó una línea de ayuda para pacientes con dudas. Pero en pocas horas, el volumen de llamadas se disparó.

Para solucionarlo, el equipo creó un asistente de voz con IA entrenado con los protocolos de cribado de los CDC. El bot hacía preguntas sobre síntomas, ofrecía los siguientes pasos y dirigía a los pacientes a atención urgente, un médico de cabecera o emergencias.

Al encargarse de las llamadas rutinarias, el bot de IA redujo drásticamente los tiempos de espera y ayudó a miles de pacientes a recibir orientación más rápido.

Hoy, ese impulso inicial de usar IA continúa: 1 de cada 10 médicos de Mass General Brigham utiliza IA generativa, ahora para ayudar con la documentación.

Herramienta de voz impulsada por IA para personas con discapacidad

Vocable es una aplicación gratuita que ayuda a personas con dificultades del habla a comunicarse utilizando movimientos de cabeza, rostro o ojos para generar respuestas naturales impulsadas por IA.

La primera versión usaba la cámara frontal de un dispositivo móvil para rastrear los movimientos de la cabeza y el rostro, permitiendo a los usuarios seleccionar palabras y frases en pantalla. Fue un gran avance frente a los dispositivos tradicionales de CAA (comunicación aumentativa y alternativa), que suelen costar más de $15,000 y ofrecen funciones limitadas.

Pero aún se sentía mecánico. Para cambiar eso, el equipo integró ChatGPT. Ahora, Vocable entiende lo que dice un cuidador y genera respuestas inteligentes en tiempo real.

En Apple Vision Pro, la experiencia va aún más allá. Los usuarios pueden navegar por la interfaz con seguimiento ocular en una pantalla completamente inmersiva.

El resultado es una herramienta de comunicación moderna para personas que han sufrido un ACV, pacientes con ELA o EM, personas no verbales y otros que tienen dificultades para hablar.

Cómo implementar un chatbot para el sector salud

1. Define tus objetivos

No crees un chatbot solo por tener uno. Define exactamente qué debe hacer.

• ¿Debe reservar citas?
• ¿Enviar recordatorios de recetas?
• ¿Evaluar síntomas y guiar a los pacientes hacia la atención adecuada?

Cada objetivo conduce a diferentes funciones, integraciones y decisiones de diseño. Por ejemplo, si buscas evaluación de síntomas, necesitarás un agente impulsado por LLM que entienda el lenguaje natural y pueda manejar preguntas abiertas como: “Tengo dolor de garganta y fiebre desde hace dos días, ¿debería acudir a consulta?”

Sin un objetivo claro = un bot confuso y sin valor definido.

2. Elige la plataforma de IA adecuada

No todos los creadores de chatbots sirven para hospitales o clínicas. Elige una plataforma diseñada para el sector salud o que sea fácilmente adaptable. Para empezar, aquí tienes 9 de los mejores creadores de chatbots con IA.

Busca flujos de trabajo personalizables, para que puedas definir la lógica para evaluación, recordatorios o admisión, e integraciones con EHR, portales de pacientes y herramientas de programación de citas.

Confirma también que soporte cumplimiento normativo (por ejemplo, HIPAA) y escalabilidad. No querrás reconstruir todo cuando tu piloto crezca.

Y asegúrate de que la plataforma elegida incluya sólidas medidas de seguridad para chatbots, como cifrado de datos y controles de acceso basados en roles.

3. Integra con los sistemas principales

Un chatbot aislado no será de mucha ayuda. Para obtener verdadero valor de tu implementación de chatbot, intégralo con tus sistemas principales para que realmente pueda hacer cosas como:

• Obtener datos de pacientes de tu EHR para personalizar las interacciones
• Consultar la disponibilidad de citas en tiempo real
• Gestionar preguntas de facturación conectándose con herramientas de seguros y reclamaciones
• Rastrear datos de uso mediante plataformas de análisis como Looker o Tableau

Sin integración, tu chatbot es solo un FAQ sofisticado.

4. Construye y prueba

Diseña el flujo de conversación como lo harías con un proceso clínico. Haz un esquema:

• ¿Qué debería decir primero el bot?
• ¿Qué preguntas de seguimiento debe hacer?
• ¿Cómo maneja entradas confusas o una derivación?

Una vez que el flujo esté claro, construye tu chatbot.

5. Repite el proceso

Por último, pruébalo de forma iterativa.

Simula conversaciones con pacientes, detecta dónde falla y corrígelo. Recoge comentarios del personal de primera línea y de usuarios reales. Ajusta el tono y las respuestas hasta que funcione como esperas.

La mejora no termina tras el lanzamiento. Los mejores bots evolucionan con el uso real.

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La IA ya está transformando la salud, desde la programación automática de citas hasta el seguimiento de síntomas en tiempo real y el apoyo continuo a la salud mental entre consultas.

Pero para aprovechar esto, necesitas una plataforma de IA que sea potente y adaptable.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo sé si mi organización de salud está lista para implementar IA generativa?

Tu organización de salud estará lista para implementar IA generativa si tienes problemas bien definidos que resolver —como reducir el tiempo de documentación o mejorar el análisis de datos— y si tu equipo está abierto a adoptar nuevas herramientas digitales. También implica contar con sistemas de datos seguros (como EHR) con los que la IA pueda integrarse, y el apoyo de la dirección para probar pequeños proyectos de IA antes de escalar.

¿Qué leyes de privacidad de datos de pacientes debo considerar al usar IA generativa en salud?

Al usar IA generativa en salud, debes cumplir con leyes de privacidad de datos de pacientes como HIPAA en EE. UU. (o GDPR en Europa), que regulan cómo se almacena y comparte la información de salud protegida (PHI). Eso significa que cualquier herramienta de IA que implementes debe soportar cifrado, controles de acceso estrictos, registros de auditoría y procesos para desidentificar datos si se usan para entrenar modelos o análisis.

¿La IA generativa es lo suficientemente segura para la toma de decisiones clínicas, o solo debe usarse para tareas administrativas?

La IA generativa aún no es lo suficientemente confiable como para reemplazar el juicio clínico y debe usarse como herramienta de apoyo, no como decisor en la atención al paciente. Es segura para tareas administrativas —como redactar notas o responder consultas rutinarias—, pero cualquier diagnóstico o plan de tratamiento médico debe seguir bajo supervisión humana para evitar errores.

¿Cuánto tiempo suele tomar implementar un chatbot de IA en un entorno de salud?

Implementar un chatbot de IA en un entorno de atención médica puede tomar desde unas semanas hasta varios meses, según la complejidad. Un bot básico de preguntas frecuentes puede lanzarse en 2–4 semanas, mientras que un chatbot sofisticado que se conecte a EHR, gestione conversaciones compatibles con HIPAA o realice triaje puede requerir de 2 a 6 meses para desarrollo, pruebas y aprobaciones de cumplimiento.

¿Hay especialidades médicas donde la IA generativa sea más útil?

Sí, la IA generativa es especialmente útil en especialidades como radiología (para interpretar imágenes y redactar informes), patología (para resumir hallazgos), oncología (para resumir planes de tratamiento complejos), salud mental (para bots de terapia conversacional) y áreas administrativas como atención primaria, donde ayuda a generar documentación clínica y gestionar la comunicación con pacientes de manera eficiente.