El sector salud recurre a la IA para aliviar el agotamiento y la escasez de personal

Imagine estar en un hospital donde la inteligencia artificial (IA) se utiliza en cada paso de su recorrido como paciente, desde su admisión hasta predecir cuándo podría caerse e incluso asistiendo a médicos y enfermeras en su diagnóstico y cuidado. Mientras tanto, para los líderes y proveedores de atención médica, esta integración de IA puede ser la respuesta para brindar atención de manera más efectiva en medio de la persistente escasez de personal y los modelos de reembolso cambiantes.

Desde mayo de 2025, este escenario ha sido una realidad en el Hospital Beijing Tsinghua Chang Gung de China, el hospital universitario asociado con la Universidad de Tsinghua. Anteriormente, en 2024, investigadores de la universidad crearon el primer “Hospital Agente” de IA del mundo, que consistía en 42 médicos de IA operando en 21 departamentos capaces de tratar a 10,000 pacientes en días. Sin embargo, a diferencia del Hospital Agente, que era completamente de IA y trataba solo pacientes simulados, el Hospital Beijing Tsinghua Chang Gung está compuesto por médicos, enfermeras y otro personal humano que utiliza IA en su trabajo cuidando a pacientes reales.

En los EE. UU., el impulso detrás de la adopción de IA en el sector salud también es inconfundible, aunque los líderes de atención médica señalan tanto las oportunidades como los desafíos que presenta. Por ejemplo, aunque el 57% de los ejecutivos de nivel C en una encuesta de Sage Growth Partners de 2025 clasificaron las soluciones clínicas basadas en IA como su principal iniciativa tecnológica en los próximos dos años, solo el 13% dijo que su organización tiene una estrategia clara para integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos. Mientras tanto, el 49% dice que el uso adecuado de la IA está entre sus tres mayores desafíos.

Jeffrey Covington, director de investigación en salud y análisis de datos para BOK Financial®, atribuye este impulso para adoptar la IA en la industria a su capacidad para eliminar la fricción administrativa de la atención clínica. “Es un gran ahorro de tiempo,” dijo.

Uno de los ejemplos más claros de las capacidades de ahorro de tiempo de la IA es la documentación ambiental, donde la IA escucha la visita del médico y el paciente y la traduce en notas clínicas estructuradas, dijo Covington. Esto difiere de la práctica anterior de los médicos dictando notas de una visita en una grabadora de voz posteriormente. Para los médicos, el impacto de la documentación ambiental puede ser profundo: horas de documentación nocturna reducidas, menos acumulaciones y más tiempo dedicado directamente a los pacientes.

Una fuerza laboral estirada al límite

La mayor fuerza impulsora detrás de la adopción de IA en el sector salud puede ser la escasez de personal—no solo de médicos, sino también de Asistentes de Enfermería Certificados (CNAs), Enfermeros Registrados (RNs), Enfermeros Prácticos Licenciados (LPNs) y administradores de atención médica. Agravando el problema, a medida que los Baby Boomers envejecen, requieren cada vez más atención.

En conjunto, esto significa que se necesita más personal de salud mientras las vacantes de empleo siguen siendo difíciles de llenar. Incluso con expansiones en programas de enfermería y canales de fuerza laboral, Covington no ve una solución a corto plazo. “Estamos en una situación donde todavía no tenemos suficientes cuidadores, y el canal de formación no está creciendo lo suficientemente rápido,” dijo.

Como en otras industrias, la IA puede ayudar a aliviar este problema haciendo que los trabajadores que están allí sean más productivos y tengan un mayor alcance. Por ejemplo, especialistas que son difíciles de contratar en áreas rurales pueden apoyar a hospitales rurales a través de tele‑UCI y monitoreo remoto, dijo Covington. El Fondo de Transformación de Salud Rural ya está ayudando a financiar este tipo de programas.

Además, las herramientas de monitoreo remoto—algunas ya ampliamente utilizadas—pueden detectar comportamientos de riesgo de caídas en instalaciones de enfermería especializada o rastrear a pacientes postoperatorios a través de protocolos de rehabilitación. Este uso de la IA tiene el potencial de aumentar la seguridad de los trabajadores y reducir la presión sobre el personal de atención directa.

La IA también está transformando el cuidado de seguimiento y la rehabilitación. Covington ve un tremendo potencial en el uso de IA y herramientas de monitoreo para mantener a los pacientes en el camino sin requerir visitas frecuentes en persona, reduciendo la carga para los pacientes mientras también ayuda a las instalaciones a lidiar con personal limitado. “Hay muchas cosas diferentes con la rehabilitación que se pueden hacer con IA para mejorar los resultados de los pacientes,” dijo.

Dio el ejemplo de la rehabilitación cardíaca. Normalmente, después de procedimientos cardíacos como cirugía de bypass, los pacientes tienen que ir en persona a una instalación varias veces a la semana para rehabilitación. Con tecnología de IA portátil y equipos de rehabilitación monitoreados remotamente, existe el potencial de rehabilitación en casa. Además, los datos que se recopilan de estos dispositivos están ayudando a mejorar aún más los resultados de los pacientes.

Persisten los obstáculos legales y operativos

A pesar del potencial de la IA, Covington advierte que quedan varios obstáculos. El riesgo de negligencia es una preocupación importante, especialmente a medida que las herramientas predictivas se adentran más en el soporte diagnóstico. Él espera que las aseguradoras introduzcan exclusiones o limitaciones en la atención asistida por IA. “Vas a necesitar comenzar a redactar estas políticas dentro de estructuras de riesgo alternativas,” dijo, instando a los sistemas de salud a trabajar con gerentes de riesgo desde el principio.

La infraestructura de datos es otro obstáculo, dijo. Grandes volúmenes de datos clínicos propietarios deben ser almacenados, gobernados y accedidos de manera consistente para que la IA sea efectiva. Ya sea en las instalaciones o basada en la nube, estos sistemas requieren inversión y planificación—especialmente para organizaciones que aún están modernizando sus pilas tecnológicas.

Sin embargo, incluso con los desafíos por delante, Covington cree que la dirección está clara. La IA ya está transformando la documentación, la coordinación de la atención, la rehabilitación y la gestión de condiciones crónicas y agudas. Su capacidad para extender el alcance de los médicos y mejorar la eficiencia del flujo de trabajo ofrece un alivio tangible en un sistema largamente limitado por la escasez de personal y la complejidad administrativa.

Él señala el uso de la IA en preautorizaciones. “No todos los casos de uso mejorarán la atención y la prestación de atención. Los pagadores ya están utilizando IA para ayudar en preautorizaciones y denegaciones. Con los proveedores volviéndose más adeptos en el uso de IA para mejorar las prácticas de facturación, los gerentes del ciclo de ingresos se encuentran en las primeras líneas de un nuevo campo de batalla habilitado por IA mientras ambos lados trabajan para obtener la ventaja.”

Pero se mantiene realista: “Estos son procesos altamente complejos que requieren coordinación y aceptación entre departamentos, médicos, reguladores, líderes empresariales y proveedores. La adopción variará en todo el país,” dijo.