En un reciente episodio del podcast «Agents of Change», el presentador Anthony Witherspoon exploró el impacto transformador de la inteligencia artificial en el sector de la salud. Contando con la participación especial de Archie Mayani, Director de Producto de GHX (Global Healthcare Exchange), el programa desglosa cómo esta organización, aunque poco conocida para el público en general, desempeña un papel crucial en la eficiencia operativa de los sistemas de salud. GHX actúa como una «capa operativa invisible», asegurando que los hospitales obtengan los productos adecuados en el momento preciso y al costo correcto.
Con una misión clara de proveer atención médica de calidad y asequible, GHX ha estado implementando IA mucho antes de que se popularizara el término. Mayani compartió en el episodio cómo tecnologías como el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) han optimizado las cadenas de suministro en el sector salud. Con la llegada de la IA generativa y sistemas autónomos, la empresa ha evolucionado para predecir escasez de suministros médicos, mejorar negociaciones contractuales y facilitar la comunicación entre clínicos y equipos de suministros.
Un punto destacado en la conversación fue la creación de «Resiliency AI», un sistema diseñado para fortalecer la infraestructura de atención médica frente a cambios repentinos. Según Mayani, no se trata solo de automatización o reducción de costos, sino de construir una verdadera resiliencia en el sistema. Además, se subrayó la necesidad de que la IA en salud sea ética y transparente, especialmente porque sus decisiones pueden impactar vidas humanas. Comparando el desarrollo de IA en salud con el de una aplicación de citas, Mayani señaló que, mientras un error en la segunda podría causar risa, en el sector médico podría resultar trágico.
Durante la charla, también se discutió la importancia de la «explainability» de la IA, es decir, la capacidad de justificar claramente sus decisiones, similar a un profesional de salud. La IA debe ofrecer no solo resultados, sino también la lógica detrás de ellos. La diversidad en los datos de entrenamiento es esencial para evitar sesgos y errores, una lección aprendida de los problemas en sistemas de interpretación médica anteriores.
El objetivo a largo plazo es que la IA se vuelva un miembro invisible pero esencial del equipo de atención médica, proporcionándole al personal soluciones sin tener que enfrentar la complejidad tecnológica. La pandemia de COVID-19 actuó como catalizador de la innovación en la resiliencia de la cadena de suministro, poniendo de manifiesto la urgencia de desarrollar IA capaz de anticipar y abordar las disrupciones de manera proactiva.
Conforme la IA se integra más en la atención médica, las inquietudes del público son comprensibles. No obstante, Mayani insiste en que estos temores pueden fomentar una mayor responsabilidad y diligencia en su implementación. La construcción de confianza en la tecnología reside en la transparencia, comunicación y un compromiso con el diseño ético. La visión futura de la IA en la salud apunta a que se convierta en una herramienta de apoyo para los profesionales, promoviendo un modelo de atención más integral y centrado en el paciente.
