Un paciente no vive la atención médica como una sola tecnología. Su información circula entre profesionales, plataformas y sistemas. Una consulta puede incluir videollamadas, mensajería, documentación e historias clínicas, mientras que, detrás de todo ello, las organizaciones deben mantener esa información segura y disponible
Durante años, el discurso sobre la inteligencia artificial (IA) en la atención médica ha parecido casi demasiado sencillo: diagnósticos más precisos, decisiones más rápidas y menos trabajo administrativo. El verdadero desafío no está en imaginar ese futuro, sino en hacerlo funcionar dentro de un sistema de salud que ya es sumamente complejo.
Un paciente no vive la atención médica como una sola tecnología. Su información circula entre profesionales, plataformas y sistemas. Una consulta puede incluir videollamadas, mensajería, documentación e historias clínicas, mientras que, detrás de todo ello, las organizaciones deben mantener esa información segura y disponible.
Esto está empezando a cambiar la forma en que la industria entiende la IA. La tecnología más relevante no siempre será la aplicación que ve el paciente o utiliza el médico. También puede estar en la infraestructura que la sostiene: los sistemas que permiten mover información, respaldar la atención digital y hacer posibles procesos cada vez más automatizados.
Las cifras de inversión muestran que el mercado todavía apuesta por ese futuro. Las empresas emergentes de salud digital recibieron US$7.400 millones en financiación de capital de riesgo durante el primer semestre de 2026, mientras que McKinsey estima que la IA generativa podría generar entre US$60.000 millones y US$110.000 millones de valor anual para el sector salud.
La pregunta ahora es qué ocurre cuando ese potencial se encuentra con la realidad de sistemas de salud que, en primer lugar, no fueron diseñados pensando en la IA.
La infraestructura detrás de la atención digital
La telemedicina ofrece un buen ejemplo. La pandemia llevó la atención virtual a un uso generalizado, pero el desafío a largo plazo nunca fue simplemente conectar a un médico y a un paciente mediante una videollamada. El reto era integrar esa interacción con todo lo que ocurre antes y después.
Una consulta virtual puede incluir el registro inicial del paciente, mensajería, documentación, facturación e historias clínicas. Cada paso representa otro punto en el que la información debe pasar de un sistema a otro sin fragmentarse en el proceso.
Ese es el problema que cada vez más empresas de infraestructura tecnológica buscan resolver.
QuickBlox, por ejemplo, ofrece infraestructura de comunicación y una plataforma de telemedicina de marca blanca que puede integrarse en productos de salud, sin que los proveedores tengan que desarrollar desde cero un nuevo sistema para los pacientes.
Su plataforma Q Consultation reúne videollamadas y mensajería seguras con procesos digitales de registro, herramientas asistidas por IA, documentación e integración con los sistemas de salud existentes. La tecnología también puede funcionar a través de la nube, una nube privada o instalaciones propias, según las necesidades de cada proveedor.
La diferencia es importante porque el sector salud ha construido durante décadas una compleja capa tecnológica. Una nueva herramienta de IA puede resultar atractiva por sí sola, pero su verdadero valor depende de su capacidad para funcionar con los sistemas que ya gestionan la información de los pacientes.
La IA está haciendo que ese desafío de integración sea todavía más relevante. A medida que los modelos se incorporan a los procesos de registro, documentación y otras tareas rutinarias, más actividades de atención médica comienzan a depender de la infraestructura que las conecta.
La seguridad de los datos también entra en la ecuación
A medida que estos sistemas están más conectados, también aumenta la importancia de los datos. Las organizaciones de salud ya gestionan enormes cantidades de información sensible. Incorporar IA añade otra capa de complejidad. Ahora los datos circulan entre aplicaciones, modelos y entornos en la nube. Esto obliga a las organizaciones a saber dónde se encuentran, cómo se utilizan y quién puede acceder a ellos.
Las consecuencias pueden ser importantes. La investigación de IBM sobre el costo de una filtración de datos en 2026 continúa situando al sector salud entre las industrias que enfrentan los mayores costos cuando se producen este tipo de incidentes.
Esto está impulsando la demanda de tecnologías que no se concentran únicamente en la capa visible de la IA, sino en los sistemas que permiten a las organizaciones de salud conocer y controlar sus datos.
Source Meridian es un ejemplo. La empresa se enfoca en la identificación y seguridad de datos de salud. Su herramienta Healthcare Data Profiler obtuvo recientemente la certificación HITRUST e1, lo que refleja la creciente importancia de establecer controles más claros sobre la información sanitaria sensible.
Para la industria, este tema empieza a formar parte de la misma conversación sobre la adopción de la IA. Una organización puede implementar un modelo de inteligencia artificial, pero eso por sí solo no resuelve las preguntas más complejas sobre los datos que lo alimentan.
Esas preguntas adquieren todavía más importancia a medida que la IA deja de estar limitada a pruebas aisladas y comienza a incorporarse a las actividades cotidianas, con acceso a historias clínicas, comunicaciones y procesos administrativos.
La próxima oportunidad podría estar detrás de las aplicaciones
El próximo ciclo tecnológico del sector salud podría ser diferente al anterior.
En lugar de considerar la IA como una capa que simplemente puede añadirse a un producto existente, los proveedores y las empresas tecnológicas están enfrentando cada vez más el desafío de construir la infraestructura necesaria para que estos sistemas funcionen a gran escala.
Esto implica encontrar mejores formas de conectar a pacientes y profesionales, trasladar información entre sistemas, saber dónde se encuentra la información sensible e incorporar automatización sin crear nuevas herramientas aisladas.
La oportunidad es menos visible que el último asistente de IA, pero podría tener mayores consecuencias. El sector salud no funciona como un conjunto de aplicaciones independientes. Es una red de personas, historias clínicas, plataformas y procesos que deben funcionar de manera coordinada.
A medida que la IA se integra en esa red, la infraestructura que la sostiene determinará hasta dónde puede llegar realmente esta tecnología. La próxima etapa de la IA en salud podría estar definida no solo por lo que los modelos son capaces de hacer, sino por la capacidad de los sistemas que los rodean para respaldarlos.
Noti/Imágenes Lcda. Amarilis Romero, CNP 12267
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