Conversamos con Caroline Zago, líder de Enterprise Informatics de Philips para Latinoamérica, sobre cómo la empresa está adaptando estándares globales de informática en salud a la realidad de los hospitales de la región.
Por Paula Penedo
Caroline Zago sabe exactamente dónde se atasca el sistema de salud. Con más de dos décadas de experiencia en liderazgo en Europa y las Américas, acompañó de cerca la transformación de un sector que acumula datos a una velocidad vertiginosa, pero aún lucha por convertirlos en decisiones clínicas más rápidas y precisas.
La ejecutiva brasileña está al frente de la estrategia de Enterprise Informatics de Philips para América Latina desde hace 11 años. En esa posición, dirige la visión regional en radiología con uso de IA, informática clínica y plataformas de salud integradas. Su formación académica incluye instituciones como FGV, Fundação Dom Cabral, London Business School y la Erasmus University Rotterdam.
En 2024, Zago lideró la 11.ª edición del Philips Connect Day en San Pablo, el mayor evento de informática en salud de la empresa en la región. En esa ocasión, puso sobre la mesa un número incómodo: solo el 16% de los hospitales latinoamericanos están digitalizados. Para ella, ese dato no es solo un retrato del sector. Es el punto de partida para entender por qué Philips apuesta por la estrategia de Diagnóstico Integrado como respuesta a un problema que, como explica en esta entrevista, cambió de forma, pero que aún debe resolverse.
- En 2024, usted señaló la fragmentación de datos como el principal cuello de botella de la salud. En 2026, ¿el sector avanzó en la integración o el problema simplemente cambió de forma?
La fragmentación evolucionó, pero no desapareció. Hoy el desafío no es solo integrar datos, sino lidiar con un volumen masivo y, muchas veces, desestructurado de información. La medicina moderna genera cerca de 3.600 millones de procedimientos de imagen al año, y convertir ese volumen en valor clínico es el nuevo punto crítico.
Avanzamos con la estrategia de Integrated Diagnostics y con soluciones como el Vue PACS en versión web para Latinoamérica, que ayudan a organizar ese ecosistema. Al integrar dispositivos y sistemas, logramos transformar el exceso de datos en información útil, conectando la jornada clínica y devolviendo tiempo al cuidado del paciente.
- El ecosistema basado en el Philips HealthSuite propone eliminar los silos históricos entre áreas como la radiología, la patología y el monitoreo. ¿Cuáles son los principales desafíos técnicos y culturales para viabilizar esa integración? Y, técnicamente, ¿cómo garantizar la seguridad y la soberanía de los datos?
En América Latina, los desafíos pasan por una infraestructura desigual, escasez de profesionales especializados y un cambio cultural importante en la forma de manejar datos de manera integrada. Para avanzar, actuamos sobre tres pilares: la interoperabilidad para unificar datos, flujos de trabajo inteligentes que organizan la información en segundo plano y el uso de IA integrada al proceso clínico.
Seguridad y soberanía son premisas. Trabajamos con arquitecturas que respetan regulaciones regionales, gobernanza rigurosa de datos y estándares internacionales de protección, garantizando que la información permanezca segura, auditable y bajo el control de las instituciones.
- La migración a plataformas cloud-native aún genera desconfianza en parte del sector de salud brasileño. ¿Cuál es el argumento de Philips para convencer a los gestores hospitalarios de que los beneficios superan los riesgos percibidos?
El punto central es mostrar el impacto real en la operación. En entornos fragmentados, los equipos pierden tiempo buscando información, hay reprocesos y aumento de costos por exámenes repetidos.
Con el uso de IA y el enfoque de Integrated Diagnostics, logramos reducir significativamente la necesidad de repetir exámenes, garantizando mejor calidad de imagen, acceso a datos completos y soporte a la decisión clínica desde el primer momento. Con plataformas integradas, la información pasa a estar disponible en el momento correcto, para la persona correcta, lo que mejora la colaboración, reduce los retrasos y aumenta la eficiencia clínica.
Más que tecnología, se trata de resolver cuellos de botella operativos concretos y preparar a la institución para una medicina más conectada y sostenible.
- Hay un amplio debate sobre si la IA va a reemplazar al radiólogo. Philips defiende que debe potenciar al profesional. ¿Puede dar ejemplos concretos de cómo ocurre eso en la práctica en el ecosistema de ustedes?
La IA no reemplaza al médico: amplía su capacidad. En la práctica, eso ocurre dentro del propio flujo de trabajo. El SmartSpeed Precise, por ejemplo, acelera los exámenes de resonancia magnética hasta tres veces, con imágenes más nítidas. Eso reduce el tiempo de adquisición y mejora la calidad diagnóstica.
También trabajamos con instituciones en el desarrollo de soluciones que apoyan decisiones clínicas, como la evaluación automatizada del posicionamiento del DIU. Además, los asistentes virtuales ayudan a reducir tareas administrativas, permitiendo que el médico se enfoque en lo que realmente importa: el paciente.
- En términos prácticos, ¿cómo está impactando la inteligencia artificial aplicada a la imagen médica en métricas como tiempo de diagnóstico, exactitud y carga de trabajo?
El impacto es directo en la operación clínica. La combinación de IA con flujos inteligentes permite acelerar el tiempo hasta el diagnóstico, priorizar los casos más críticos y aumentar la consistencia de los informes. Soluciones como el SmartSpeed Precise reducen el tiempo de examen, mientras que plataformas como el Advanced Visualization Workspace (AVW) integran diferentes modalidades de imagen, dando soporte a análisis más completos. En la práctica, eso contribuye a mayor agilidad, mayor precisión diagnóstica y reducción de la carga cognitiva de los profesionales.
- Herramientas como asistentes virtuales y captura automática de datos prometen reducir significativamente el tiempo de consulta. ¿Cómo se está rediseñando el rol del médico en la práctica?
Tales herramientas le están devolviendo al médico el tiempo clínico. Hoy, una parte significativa de la jornada se consume en tareas administrativas. Con asistentes virtuales, es posible transcribir consultas, estructurar información automáticamente y agilizar procesos como la documentación y el alta. El resultado es un profesional menos sobrecargado, con mayor enfoque en la escucha, el diagnóstico y la relación con el paciente.
- ¿Cómo miden el impacto real de la IA en la reducción de la carga de trabajo de los profesionales de la salud? ¿Existen métricas o estudios que cuantifiquen esa ganancia en instituciones que ya adoptaron la plataforma?
Medimos en base a indicadores operacionales y clínicos, como tiempo por examen, turnaround time de informes y productividad de los equipos. También monitoreamos la reducción de tareas administrativas y la ganancia de eficiencia en los flujos de trabajo. Además, varias iniciativas de instituciones de salud públicas y privadas permiten validar esas ganancias en entornos reales, garantizando evidencia clínica y aplicabilidad práctica.
- En mercados emergentes, la eficiencia operacional es tan crítica como la innovación. ¿Cómo contribuye el Diagnóstico Integrado a la sostenibilidad financiera de las instituciones de salud?
La eficiencia operacional es esencial para la sostenibilidad. Al integrar datos, flujos de trabajo e inteligencia, reducimos reprocesos, evitamos estudios innecesarios y reducimos la repetición de exámenes a lo largo del recorrido del paciente, gracias al uso de IA y a la integración de datos clínicos.
Eso disminuye los costos operativos y mejora la capacidad de atención sin necesariamente aumentar la estructura. El resultado es un sistema más eficiente: mejor para el gestor, más preciso para el médico y más ágil para el paciente.
- ¿Cuáles son los límites éticos y clínicos que Philips establece para el uso de IA en el diagnóstico, especialmente para evitar sesgos que puedan ampliar las desigualdades en salud?
La seguridad del paciente es el centro. Todas las soluciones pasan por validación clínica y siguen estándares regulatorios rigurosos: contamos con más de 1.450 dispositivos con IA autorizados por la FDA.
Para mitigar sesgos, trabajamos con diversidad de datos y contextos. Brasil, por su diversidad poblacional, es un entorno estratégico para desarrollar y probar soluciones más inclusivas. Las iniciativas en asociación con el Sistema Único de Salud (SUS) refuerzan ese compromiso, garantizando que la innovación sea accesible y aplicable a la realidad local.
- Brasil y América Latina tienen una realidad distinta a la de Europa en infraestructura, regulación y recursos. ¿Cómo adapta Philips sus soluciones globales a las necesidades y restricciones del mercado regional?
Adaptar significa co-desarrollar. Brasil es un entorno estratégico para la innovación justamente por su escala y diversidad. Mantenemos alianzas con hospitales que permiten desarrollar soluciones a partir de necesidades reales del sistema de salud local. Además, apostamos por la interoperabilidad neutral, con plataformas capaces de integrar distintos fabricantes, un punto esencial en mercados heterogéneos como el nuestro.
- La digitalización del sector público ganó impulso en los últimos años. ¿Qué cambió en la relación entre tecnología, gobierno y ejecución de proyectos desde entonces?
Estamos pasando de proyectos puntuales a un enfoque continuo y orientado al impacto. El sector público está más integrado al proceso de innovación, participando del desarrollo y la aplicación de las soluciones.
El trabajo con el Sistema Único de Salud (SUS) es un ejemplo claro: tecnología que se construye con foco en escala y uso real en la red pública.
- Mirando hacia los próximos cinco años, ¿cuál es el cambio más disruptivo que el Diagnóstico Integrado va a provocar en la forma en que operan hospitales y clínicas, y que hoy parece lejano para la mayoría de las instituciones?
La integración total de los datos con inteligencia aplicada de forma transparente. Radiología, cardiología y patología dejarán de operar como áreas aisladas y pasarán a actuar sobre una base unificada, con soporte continuo de IA. El diagnóstico dejará de ser un evento puntual para convertirse en un proceso continuo, más rápido, más preciso y cada vez más personalizado, transformando la manera en que cuidamos a los pacientes.
