La inteligencia artificial está reescribiendo la medicina a nivel global, con algoritmos capaces de detectar anomalías en estudios por imágenes, predecir complicaciones en terapia intensiva, anticipar brotes de enfermedades y desarrollar medicamentos. En Argentina, estas tecnologías comienzan a abrirse paso en clínicas y consultorios, aunque de manera incipiente, entre restricciones presupuestarias, dilemas éticos e investigación. 

En la actualidad, la IA mueve miles de millones de dólares en el campo de la medicina tradicional. Estados Unidos, China, Japón, Brasil y Canadá cuentan con estrategias específicas de diagnóstico y pronóstico basadas en inteligencia artificial, así como el desarrollo de medicamentos y tratamientos que reducen tiempos y afinan la precisión. 

En abril, la consultora Precedence Research calculó que el mercado global de IA en el sector de salud ascendió a 36.960 millones de dólares en 2025, y estimó que para 2034 alcanzará a los 613.810 millones. 

Mientras las grandes potencias invierten en sistemas complejos que abren camino a nuevas oportunidades para la salud, Argentina enfrenta su propio desafío: innovar con presupuestos limitados y adaptar la tecnología a los problemas locales.

Un asistente para los médicos 

En el Hospital Italiano de Buenos Aires, una institución privada sin fines de lucro, investigadores desarrollan un modelo de IA alimentado con datos de pacientes internados en terapia intensiva y sus historias clínicas. Así, asisten a médicos en la toma de decisiones, identificación de diagnósticos y diseño de tratamientos.

“La IA ayuda a los médicos a procesar gran cantidad de información en poco tiempo”, afirma a TRT Español el ingeniero Marcelo Risk, investigador y director del Instituto de Medicina Traslacional e Ingeniería Biomédica y del Hospital Italiano, a cargo de la iniciativa.

El modelo arrojó resultados prometedores en pruebas preliminares y permitiría, una vez esté entrenado, enviar alertas tempranas al equipo médico para indicar si un paciente podría mejorar, permanecer estable o empeorar, lo que facilitaría el trabajo diario.

Risk y su equipo confían en que toda la información procesada por algoritmos —monitoreo de presión arterial, estado del corazón, respiración y biomarcadores, entre otras— podrán utilizarse para diseñar tratamientos de “medicina personalizada”.

Para el ingeniero es fundamental que Argentina desarrolle sus propias bases de datos y algoritmos. “Si utilizamos sistemas entrenados con datos de otros países, las singularidades de los pacientes son distintas y las soluciones no serán las más óptimas. También otorga más soberanía”, asegura.

Para Risk, Argentina está a las puertas de una gran oportunidad para desarrollar sistemas propios, aunque matiza: “Obviamente tenemos restricciones de presupuesto”. Y agrega: “Hay que ganar la confianza de la gente, es una nueva herramienta y el desafío es utilizarla de la mejor forma posible”.

Inteligencia artificial para prevenir el dengue

Además del potencial que tiene para la atención clínica, la inteligencia artificial gana terreno en investigaciones y modelos científicos que permitirían la prevención de afecciones potencialmente mortales.

Bajo esa premisa, investigadores de la Universidad Nacional de San Martín y el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) desarrollaron un sistema científico basado en IA y “machine learning” (aprendizaje automático, en español) para prevenir el dengue, una enfermedad viral transmitida por el mosquito aedes aegypti que provoca síntomas como fiebre alta y dolores musculares, y puede derivar en hemorragias graves. 

“El objetivo es tener una estimación sobre el número de mosquitos enfermos en cada manzana de la provincia de Buenos Aires”, explica Ezequiel Álvarez, físico e investigador de Conicet y responsable del proyecto, a TRT Español.

En 2024, Argentina reportó 579 contagios de dengue, el peor brote en la historia del país. Entonces, los investigadores desarrollaron el modelo: dividieron la provincia en hexágonos para obtener coeficientes de proliferación de los insectos infectados en cada zona. 

Con esa información, las autoridades sanitarias pueden desplegar medidas de acción. Tras más de un año de investigación, el sistema ya permite anticipar brotes a 15 días, detalla Álvarez.

Temores, críticas y regulación

En Argentina, múltiples hospitales y clínicas analizan radiografías e imágenes con sistemas de IA. El Hospital Británico, otra institución privada sin fines de lucro, fue pionero. Y en Salta, en el norte del país, el hospital público San Bernardo fue el primero en utilizarla para detección temprana de cáncer de pulmón.

Sin embargo, entre los médicos hay posturas divididas sobre su implementación.

En noviembre de 2024, una encuesta de la plataforma especializada Medscape reveló que el 42% de los profesionales de la salud tiene “mucha” o “alguna” preocupación de que la IA reemplace los criterios clínicos. El 84% pidió marcos jurídicos para utilizarla de forma ética y segura.El Consejo de Médicos de la provincia de Córdoba afirmó que la inteligencia artificial no es la solución para “todos los problemas”, y que “hasta el momento no estamos ante una panacea”. 

Y la Federación Argentina de Sociedades de Ginecología y Obstetricia advirtió que el uso de IA “representa desafíos y riesgos” como sesgos, discriminación y la posibilidad de que “la IA pueda reemplazar a trabajadores”.

En Argentina, donde en los últimos años se agravaron patologías de salud mental como depresión, adicciones y consumos problemáticos, psicólogos y psiquiatras también advirtieron sobre el uso de chatbots con fines terapéuticos, incapaces de brindar diagnósticos apropiados.

La IA en los consultorios

“No sigamos preguntándonos si la IA nos reemplazará. Comencemos a preguntarnos cómo transformará nuestra práctica”, afirma en diálogo con TRT Español el médico Eduardo San Román, expresidente de la Sociedad Argentina de Terapia Intensiva y exjefe de Terapia Intensiva del Hospital Italiano.

San Román afirma que la IA no reemplazará nunca la relación médico-paciente. En cambio, se enfoca en las alternativas que la tecnología ofrece para mejorar la atención. Así, señala que podría predecir la gravedad de un enfermo, su probabilidad de muerte o complicación. “Avisa si las cosas no van bien”, indica.

También podría evitar el error médico, alertar sobre la combinación dañina de medicamentos o incluso utilizar herramientas de reconocimiento facial para casos graves o detectar dolor.

San Román dice que además agiliza procesos administrativos, mediante sistemas de transcripción automática de historias clínicas. “Eso permitirá más tiempo entre el médico y el paciente”, se entusiasma.

“Hay que lograr que la IA, con todas sus aplicaciones, sea el mejor asistente posible para aumentar el conocimiento médico y obligarnos a saber más”, afirma. Y menciona que ya existen tratamientos aprobados para endoscopias guiadas por inteligencia artificial. 

Ética médica entre algoritmos

Ahora bien, la irrupción de la IA en el campo médico abre dilemas éticos a escala global. 

Recientemente, un informe de la Organización Mundial de la Salud y la Unión Internacional de Telecomunicaciones concluyó que la integración de la inteligencia artificial en la medicina tradicional plantea dilemas éticos complejos y desafíos significativos, como la amenaza de la biopiratería, las brechas digitales que no permitan un acceso equitativo a la medicina y el desarrollo de algoritmos sesgados o imprecisos.

Risk asegura que un dilema central es cómo utilizan los médicos los datos de los pacientes. “La información es privada y de cada paciente, y eso se debe preservar”, afirma. Por eso, cree que es central que se almacene de forma segura. 

Otro dilema que observa es respecto de los sesgos. “Los algoritmos aprenden o se entrenan con un conjunto de información y a partir de allí pueden comenzar los sesgos, similares a los de cualquier aprendizaje en cualquier entidad”, afirma. Por eso, cree que se debería trabajar con la mayor y mejor información posible: “Los algoritmos pueden nutrirse y aprender con la mayor y mejor calidad de información”.

San Román coincide. Para él, la privacidad de los datos es un dilema central. “Para que una aplicación médica se llene de información debe ser prolija en el uso de bases de datos de instituciones, y los pacientes deben donar de forma anónima su información”, explica. 

Pero no es el único desafío. El médico asegura que el uso de IA no puede ir en detrimento de otras herramientas clásicas para los profesionales de la salud. Para eso, recomienda evitar el “paternalismo” de la inteligencia artificial. 

“Si un paciente llega al consultorio y dice que habló con la IA, no hay que enojarse, porque está en su derecho. Justamente debemos saber mucho para que no le pregunten a la IA cualquier cosa”, agrega.

Risk remarca, a su vez, que otro gran dilema es que el uso de esta tecnología para lectura de estudios clínicos —análisis de sangre u orina— no reemplace la consulta médica tradicional, donde se pueden esclarecer aspectos que un chatbot convencional no tomaría en cuenta sin conocer al paciente.

A su vez, San Román advierte que es una “mala práctica” que los médicos se alejen del estudio y deleguen en robots que resuelvan el trabajo en lugar de usar la IA como asistente. Y concluye: “Es maravilloso que exista. La inteligencia artificial puede resolver un tema en pocos minutos. A veces en segundos”.