El médico cardiólogo explicó cómo la inteligencia artificial puede mejorar la atención médica y reducir ineficiencias del sistema.
Gustavo Daquarti en el Ciclo Pilares IA: oportunidades y desafíos de la innovación en salud.
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La innovación tecnológica avanza con fuerza en el sector sanitario y plantea nuevas posibilidades para enfrentar problemas históricos. En el marco del Ciclo Pilares IA organizado por Los Andes, el médico cardiólogo Gustavo Daquarti, cofundador y AI & Data Manager en ÜMA Health analizó el impacto de la inteligencia artificial en salud, los desafíos para su adopción y las oportunidades que abre para pacientes, profesionales e instituciones.
El especialista señaló que el sistema de salud enfrenta tres grandes desafíos. Por un lado, una población cada vez más longeva demanda más prestaciones y recursos. A eso se suma el déficit de profesionales médicos y la migración de especialistas hacia otros sectores o países. Además, remarcó que existe una fuerte ineficiencia en el uso de los recursos disponibles. Según indicó, cerca del 30% del gasto sanitario podría evitarse mediante una mejor gestión y control de procesos.
Daquarti explicó que su experiencia como cardiólogo le permitió observar de cerca las tensiones que atraviesa el sistema sanitario. “Cada vez tenés personas más grandes que van consumiendo más recursos del sistema de salud”, afirmó al describir el aumento de la expectativa de vida y la complejidad creciente de los tratamientos.
También advirtió sobre la falta de recambio profesional. “Hoy hay cinco residentes por camada y muchos de los que se forman terminan trabajando en la industria farmacéutica o en tecnología”, señaló. Según explicó, esa realidad genera interrogantes sobre la capacidad futura del sistema para atender la demanda asistencial.
El especialista sostuvo además que la ineficiencia es uno de los principales problemas estructurales. A su entender, una parte significativa del gasto sanitario podría recuperarse mediante herramientas que permitan identificar errores, duplicaciones y procesos innecesarios.
Para Daquarti, la inteligencia artificial generativa llega en un momento especialmente favorable para la salud. “La tecnología no parece ser hoy el limitante”, afirmó. Según explicó, la disponibilidad de grandes volúmenes de información clínica digitalizada permite desarrollar soluciones que hasta hace pocos años parecían inviables.
El directivo de ÜMA Health destacó que gran parte de los datos sanitarios son no estructurados y se encuentran dispersos entre informes, estudios, historias clínicas y documentos administrativos. La inteligencia artificial, indicó, permite integrar esa información y construir una visión más completa del paciente.
“Podés empezar a tener el ecosistema del paciente y darle una visión 360”, sostuvo. Según explicó, esa capacidad facilita tanto la toma de decisiones clínicas como la gestión financiera y administrativa de las organizaciones de salud.
Daquarti también destacó el potencial de los asistentes conversacionales. Recordó que el acto médico tiene una fuerte dimensión comunicacional y que muchas veces el tiempo disponible para escuchar al paciente es limitado. “El agente tiene todo el tiempo del mundo”, afirmó al describir cómo estos sistemas pueden interactuar con las personas, responder consultas y acompañarlas fuera de las instituciones sanitarias.
A pesar del potencial tecnológico, Daquarti advirtió que la adopción de estas herramientas enfrenta obstáculos concretos. En ÜMA Health desarrollaron una solución para asistir a médicos en la generación automática de registros clínicos a partir de conversaciones con pacientes.
“Más de 100 médicos lo probaron y estaban contentísimos”, recordó. Sin embargo, explicó que la experiencia mostró diferencias entre las necesidades reales de los profesionales locales y las problemáticas observadas en otros mercados.
Según relató, muchos médicos no percibían un ahorro de tiempo suficiente como para justificar una suscripción. Otros preferían mantener parte de la escritura manual porque la consideran una instancia de razonamiento clínico. Esa experiencia llevó a la empresa a reorientar el foco hacia las instituciones.
Daquarti explicó que los centros de salud reconocen los beneficios vinculados a la calidad de atención, la trazabilidad y la estandarización de registros. Sin embargo, señaló que todavía existen dificultades para demostrar retornos económicos inmediatos. “La parte de finanzas dice: necesitamos ahorrar ahora”, advirtió.
Por ese motivo, consideró fundamental identificar primero los problemas concretos antes de adoptar una tecnología determinada. “Hay que enamorarse del problema y no de la solución”, remarcó.
El especialista también llamó a mantener una mirada crítica sobre las nuevas herramientas. Señaló que existen diferencias importantes entre los resultados promocionados por algunas plataformas y las evaluaciones independientes realizadas en entornos reales.
“Ojo que OpenEvidence no es mejor que Google para responder temas de salud”, ejemplificó al mencionar estudios recientes. También advirtió que algunos modelos de inteligencia artificial pueden cometer errores relevantes cuando se utilizan para orientar decisiones clínicas.
Frente a ese escenario, recomendó implementar pruebas controladas antes de avanzar con despliegues masivos. “Si van a aplicar inteligencia artificial, traten de hacer las evaluaciones en su centro y en condiciones lo más realistas posible”, sostuvo.
Daquarti consideró que el desarrollo de estándares comunes será clave para el futuro. En ese sentido, destacó el trabajo impulsado por organizaciones científicas y profesionales para generar consensos sobre salud digital, telemedicina e inteligencia artificial. “Necesitamos juntarnos y definir cuál es la forma correcta”, afirmó.
“La oportunidad es enorme”, planteó finalmente. Pero insistió en que el verdadero desafío será integrar la innovación tecnológica con las necesidades concretas de los sistemas de salud para lograr mejoras sostenibles en la atención de los pacientes.