El Informe explica cómo la transformación digital está rearmando la atención, la gestión y las políticas sanitarias, con especial foco en inteligencia artificial, registros electrónicos, telemedicina y tendencias de inversión en América Latina y el mundo.
Autor: Claudio Peña
Panorama y mercado global
El Informe sitúa a Salud Tech como el conjunto de tecnologías digitales aplicadas a la salud —desde software clínico y plataformas de gestión hasta soluciones de IA— y distingue su alcance frente a “salud digital” y “healthcare IT”.
Con base en estimaciones de Allied Market Research, el mercado pasa de US$250 mil millones en 2020 a una proyección cercana a US$881 mil millones para 2030 con un CAGR (Tasa de crecimiento anual compuesto) de 13,3%, impulsado por la explosión de datos clínicos, la necesidad de eficiencia operativa y reformas públicas que promueven conectividad, digitalización de registros y sistemas de gestión.
La región Asia-Pacífico acelera por inversiones sostenidas en infraestructura, mientras persisten brechas de equipamiento, talento y conectividad en distintos países.
El gráfico de la OCDE en la página 5 muestra, además, fuertes diferencias en el gasto en salud como porcentaje del PBI entre naciones de América Latina y el Caribe, contexto que incide en adopción tecnológica.
En paralelo, el X Foro Latinoamericano de Calidad y Seguridad en Salud (Universitario Austral, 2025) reúne a más de 900 profesionales y exhibe casos concretos: desde modelos predictivos para riesgos maternos en la Amazonia del Hospital Israelita Albert Einstein hasta automatización y reorganización operativa en Jefferson Health e IBM.
El Austral muestra cabinas de atención remota y tableros de riesgo que reducen esperas y detectan patrones.
Aunque los conceptos explicados comparten el mismo campo general, su distinción reside en el alcance: Salud Tech se orienta al ecosistema completo, mientras que salud digital enfatiza la experiencia asistencial y healthcare IT se centra en infraestructura y software institucional.
IA clínica y nuevos modelos de atención
La IA se incorpora como soporte a la decisión, no como reemplazo profesional. En diagnóstico por imágenes, el deep learning ayuda a detectar hallazgos sutiles y a estratificar riesgo a partir de patrones que escapan al ojo humano, esto habilita segundas lecturas y homogeneiza criterios en centros con recursos dispares.
Los modelos predictivos anticipan sepsis o descompensaciones por insuficiencia cardíaca analizando series de signos vitales, laboratorios y antecedentes, lo que abre ventanas de intervención temprana y agiliza decisiones en guardias saturadas.
En medicina de precisión, la integración de datos genómicos con imágenes y variables clínicas permite segmentar pacientes y elegir terapias más adecuadas; las ilustraciones de la página 8 condensan esa convergencia entre resonancias, SNPs (Polimorfismos de un Solo Nucleótido) y modelos 3D.
A nivel organizacional, hospitales y redes como Jefferson Health operan con tableros centralizados y modelos que ordenan camas, derivaciones y cuellos de botella en tiempo real, reduciendo tiempos de espera y mejorando la estabilidad de áreas críticas.
Telehealth 2.0 consolida consultas remotas, triage virtual y documentación automática con asistentes conversacionales, aliviando derivaciones innecesarias y unificando circuitos híbridos casa–hospital.
El RPM incorpora dispositivos conectados que envían presión arterial, saturación o patrones de sueño a plataformas con IA que detectan cambios sutiles, en crónicos, esto previene internaciones.
La imagen de la página 12 destaca cabinas y estaciones comunitarias que capturan mediciones confiables en zonas con baja conectividad, integrando datos locales en tableros urbanos.
Herramientas como Heidi Health generan notas clínicas estructuradas y reducen errores de documentación.
La integración de datos genómicos aporta información sobre variantes asociadas a enfermedades o respuestas medicamentosas. Cuando se combinan con estudios por imágenes, estos datos generan representaciones más completas del estado biológico del paciente. Los algoritmos de IA organizan estas capas de información y permiten identificar subgrupos que comparten perfiles similares, lo que ayuda a seleccionar tratamientos más adecuados o anticipar efectos adversos.
Infraestructura, regulación y futuro
La digitalización se sostiene en EHR (Historia Clínica Electrónica) interoperables, estándares de intercambio, nube, conectividad y edge computing. El Informe diferencia EHR —historial longitudinal que acompaña al paciente— de EMR (Registro Médico Electrónico) —registro del establecimiento— y remarca que solo datos bien estructurados habilitan analítica y IA.
La nube aporta escalabilidad y seguridad. 5G mejora ancho de banda y latencia para imágenes, video y sincronización con wearables. Y el procesamiento en el borde reduce carga de red en emergencias y terapias intensivas. Cuando todo funciona integrado, surgen “health data spaces” regionales o nacionales que facilitan servicios de IA a escala.
En ética y gobernanza, se subraya la necesidad de equidad, transparencia, trazabilidad, documentación y supervisión humana, con atención al sesgo algorítmico y a la distribución desigual de datos.
A nivel normativo, la OMS publica principios de uso seguro. El AI Act europeo cataloga la IA médica como “alto riesgo” con requisitos de calidad, documentación y monitoreo continuo, complementado por MDR/IVDR (ambos reglamentos de la UE) para software como dispositivo.
En América Latina, predominan estrategias iniciales centradas en protección de datos, con vacíos en certificación y auditoría de software clínico, aunque los países avanzan con grupos de trabajo y pilotos.
El ecosistema de innovación crece con verticales de analítica predictiva, RPM (Monitoreo Remoto de Pacientes), gestión operativa y adherencia terapéutica, modelos SaaS y alianzas con Big Tech —por ejemplo, Azure— que aceleran despliegues y fijan estándares técnicos.
Las ciudades de São Paulo, Buenos Aires, Ciudad de México y Santiago funcionan como polos donde clínicas y startups iteran soluciones. Mirando adelante, el Informe describe hospitales con agentes de IA que monitorean signos digitales, ordenan quirófanos y asignan camas. Modelos multimodales y gemelos digitales para acelerar investigación y personalizar tratamientos, y aplicaciones en salud mental con agentes conversacionales que detectan variaciones de lenguaje y prosodia, además de sistemas de vigilancia epidemiológica que combinan consultas, búsquedas y sensores para activar alertas tempranas.
Estas tendencias, apoyadas por imágenes y esquemas a lo largo del documento, delinean un camino de adopción progresiva orientado a eficiencia, acceso y calidad clínica, con especial impacto para América Latina.
La escasez de infraestructura digital también limita la capacidad regulatoria. Cuando los sistemas de salud no cuentan con registros clínicos interoperables, los mecanismos de supervisión y auditoría se vuelven menos efectivos. En estos contextos, resulta difícil aplicar controles que dependen de trazabilidad digital, como verificar el comportamiento histórico de un modelo o detectar errores recurrentes. Esto produce una brecha entre las guías internacionales y las posibilidades reales de vigilancia en terreno.
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Excelente análisis sobre Salud Tech y la IA clínica. La innovación también impulsa la salud mental: en Alborán Psicólogos tratamos ansiedad y depresión con terapias basadas en evidencia y enfoque personalizado.