La inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube están redefiniendo el futuro del sector salud. Gracias a estas tecnologías, los diagnósticos médicos se están volviendo más rápidos, precisos y accesibles, permitiendo que procesos que antes tomaban horas o incluso días se resuelvan en minutos. Esta transformación marca un punto de inflexión en la forma en que los profesionales analizan, interpretan y comparten información crítica para la atención de los pacientes.
Hoy, herramientas basadas en IA pueden examinar radiografías, tomografías o resonancias con un nivel de exactitud sin precedentes, detectando patrones y alertando sobre posibles anomalías, mientras que la nube permite que esos resultados se procesen y compartan en tiempo real, desde cualquier lugar, con conectividad segura y escalable.
“La convergencia entre la nube y la inteligencia artificial está permitiendo que la medicina sea más predictiva, colaborativa y accesible. Ahora, con el lanzamiento de modelos de IA on-premise, como Velvet 25B que presentamos desde TIVIT —compañía que forma parte del grupo tecnológico italiano Almaviva—, estas capacidades se amplían significativamente. Gracias a ello, es posible analizar un mayor volumen de datos para generar información más relevante para los médicos, sus asistentes o las áreas clínicas y administrativas, garantizando al mismo tiempo la protección de los datos personales y el anonimato de los pacientes y sus diagnósticos”, señaló Pablo Prieto, Director de Digital Business de TIVIT Latam.
Uno de los mayores beneficios de esta transformación es la posibilidad de democratizar el acceso a la medicina especializada. Gracias a la infraestructura en la nube, hospitales y centros de salud en regiones apartadas pueden acceder a las mismas herramientas de diagnóstico que las grandes clínicas urbanas, permitiendo una atención más equitativa y oportuna.
Según proyecciones de Markets and Markets, el mercado global de IA en salud alcanzará los 208 mil millones de dólares en 2030, impulsado por el uso de tecnologías en la nube, análisis de imágenes médicas y automatización de flujos clínicos. Asimismo, más del 60 % de los profesionales de la salud ya utiliza alguna herramienta basada en IA para tareas de diagnóstico o análisis de datos, según cifras de Demandsage.
El impacto es evidente: reducción de tiempos de respuesta en urgencias, detección temprana de patologías y mejora en la precisión diagnóstica. En especialidades como radiología o cardiología, la IA y la nube se han consolidado como aliados estratégicos para gestionar grandes volúmenes de información clínica de manera ágil y segura.
Además, el avance de estas tecnologías ya se refleja en cifras concretas. De acuerdo con TIVIT, existen dispositivos con un valor predictivo negativo (NPV) del 99,97 %, capaces de descartar hasta 75 hallazgos distintos en una radiografía de tórax con ese nivel de certeza. Se trata de herramientas médicas validadas y en uso clínico, que ofrecen diagnósticos confiables y respaldan la toma de decisiones médicas con altos estándares de precisión.
Sin embargo, su implementación plantea nuevos retos: la protección de datos, la infraestructura digital y la capacitación del personal médico son factores esenciales para una adopción ética y sostenible. Los marcos regulatorios también deben adaptarse al ritmo de la innovación, garantizando que la tecnología avance sin comprometer la privacidad ni la seguridad del paciente.
En un momento en que la demanda de servicios de salud crece y los recursos humanos son limitados, la convergencia entre la nube y la inteligencia artificial no solo está optimizando los diagnósticos médicos, sino también sentando las bases de un sistema de salud más eficiente, conectado y centrado en el paciente.
