La IA se posiciona como la gran revolución en la atención médica. Sin embargo, para que las instituciones de salud puedan aprovechar plenamente su potencial, es imprescindible que sus datos estén integrados de extremo a extremo (E2E) y sean interoperables bajo estándares internacionales. Philips lidera este proceso ofreciendo soluciones que consolidan la información clínica y preparan a las instituciones para estar verdaderamente “AI-ready”.
Por Mariano Bino, Enteprise Informatics Sales Executive, Philips Enterprise Informatics.
En la actualidad, muchas instituciones sanitarias enfrentan el reto de la fragmentación de la información: los datos de los pacientes suelen estar dispersos en múltiples sistemas (HIS/EMR, PACS, LIS, plataformas de patología digital, soluciones de cardiología, etc.) dificultando la visión integral del paciente y limitando la capacidad de aplicar algoritmos avanzados de IA. Esta dispersión no solo obstaculiza la toma de decisiones clínicas, sino que constituye un impedimento para lograr mayor eficiencia operativa, coexistiendo flujos de trabajo y datos inconexos y redundantes.
¿Qué significa integración E2E e interoperabilidad?
La integración E2E implica conectar todos los puntos de generación y consumo de datos dentro de una institución, desde la adquisición de imágenes médicas y registros clínicos hasta el almacenamiento, análisis e informe de resultados a pacientes. La interoperabilidad, por su parte, es la capacidad de estos sistemas para comunicarse entre sí utilizando estándares como HL7, FHIR, DICOM, SNOMED-CT, entre otros, asegurando que la información fluya sin barreras técnicas o semánticas.
Esta integración y estandarización permite consolidar datos en repositorios únicos y seguros, donde pueden ser limpiados, normalizados y estructurados para su análisis avanzado. Solo así, es posible transformar datos en información valiosa y accionable, condición indispensable para la adopción eficaz de soluciones basadas en IA. La calidad de las mejoras que la IA posibilite estará estrechamente ligada con la calidad de datos con los que alimentemos a estas nuevas herramientas.
Flujos de trabajo, datos y plataformas: la base conceptual para estar “AI-ready”
Para que una institución de salud esté preparada para la IA, es fundamental repensar y optimizar sus flujos de trabajo y la gestión de datos mediante plataformas digitales integradas. Los flujos de trabajo digitales en salud no solo automatizan procesos, sino que también aseguran que la información correcta esté disponible en el momento adecuado para el profesional indicado, facilitando la continuidad asistencial y la toma de decisiones clínicas basadas en datos confiables. Los profesionales de la salud deben poder contar con la información correcta, en el momento adecuado, en el lugar preciso.
Un flujo de trabajo digital bien diseñado conecta actividades clínicas, administrativas y operativas, desde la programación de citas, la adquisición de imágenes, la interpretación diagnóstica, hasta la gestión de resultados y facturación. La digitalización y automatización de estos procesos reduce errores, elimina redundancias y mejora la eficiencia general del sistema.
Las plataformas digitales actúan como el núcleo que soporta estos flujos, integrando múltiples fuentes de datos (imágenes, registros clínicos, resultados de laboratorio, datos de dispositivos médicos) en un ecosistema interoperable. Estas plataformas deben ser escalables, seguras y basadas en estándares abiertos para facilitar la integración con sistemas existentes y futuros.
Además, la consolidación de datos en plataformas centralizadas o distribuidas (como data lakes o bases de datos federadas) permite aplicar técnicas de big data y análisis predictivo, esenciales para el despliegue exitoso de aplicaciones de IA. Así, la institución no solo mejora su operatividad diaria, sino que también construye una base sólida para innovar con inteligencia artificial, desde el apoyo al diagnóstico hasta la optimización de recursos y la personalización del tratamiento.
Beneficios de una institución “AI-ready”
Al consolidar los datos E2E y garantizar la interoperabilidad, las instituciones de salud logran:
- Mejor calidad asistencial: Acceso integral y en tiempo real al historial del paciente, permitiendo diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados.
- Eficiencia operativa: Reducción de tareas redundantes, optimización de recursos y disminución de costos operativos hasta en un 30%.
- Innovación continua: Base sólida para desplegar soluciones de IA que permitan predecir riesgos, optimizar flujos de trabajo y mejorar resultados clínicos.
- Cumplimiento normativo y seguridad: Gestión robusta de la privacidad y protección de datos, cumpliendo con estándares internacionales.
Conclusión
La preparación para la IA en salud no es solo una cuestión tecnológica, sino estratégica. La clave está en diseñar flujos de trabajo digitales integrados, valiéndose de plataformas interoperables que consoliden los datos de extremo a extremo, permitiendo que la información fluya de manera segura y eficiente. Solo así hospitales, clínicas y sanatorios estarán realmente “AI-ready”, siendo capaces de aprovechar todo el potencial de la IA para transformar la atención médica y mejorar la experiencia del paciente en la nueva era digital.
