La inteligencia artificial (IA) avanza con rapidez en los sistemas de salud, impulsada por la promesa de aliviar la carga administrativa, mejorar la productividad y optimizar la atención al paciente. Sin embargo, expertos reunidos en la conferencia HLTH advirtieron que medir su rentabilidad sigue siendo un desafío. Aunque los beneficios clínicos y organizacionales comienzan a evidenciarse, la falta de métricas estandarizadas impide demostrar un retorno de inversión (ROI) tangible.
La inteligencia artificial en salud: promesa de eficiencia con retorno incierto
El entusiasmo por la inteligencia artificial ha llevado a los sistemas sanitarios a invertir en tecnologías orientadas a automatizar tareas, gestionar datos clínicos y reducir el agotamiento del personal. “El uso de la IA para simplificar la administración y mejorar la productividad es una posibilidad real”, afirmó Thom Bales, director y líder de asesoría de servicios de salud en PwC. No obstante, el experto reconoció que “aún existen dudas sobre el retorno de la inversión (ROI) y su impacto en los resultados”.
El contexto económico actual agrega presión. En Estados Unidos, los recortes a Medicaid y el vencimiento de subsidios federales a seguros de salud reducirán los ingresos hospitalarios y aumentarán la atención no compensada. En este escenario, los centros de salud ven en la IA una herramienta para mitigar pérdidas, mejorar la eficiencia y sostener su operación financiera.
Según un estudio conjunto de KLAS Research y Bain & Company, los líderes del sector sanitario priorizan la IA en sus estrategias de inversión por su potencial de mejorar márgenes operativos. Sin embargo, el impacto económico directo de estas soluciones varía considerablemente según el tipo de herramienta y el contexto institucional.
Medir el valor de la IA: un rompecabezas para las finanzas hospitalarias
Durante el encuentro HLTH, los expertos coincidieron en que cuantificar el beneficio económico de la IA es complejo, especialmente en entornos clínicos donde confluyen múltiples variables. “En el sector sanitario, sobre todo en la prestación de servicios, es muy difícil aplicar una perspectiva lineal a lo que podríamos considerar como ROI”, explicó Micky Tripathi, director de implementación de IA en Mayo Clinic.
Algunos productos permiten mediciones más claras. Las herramientas de gestión del ciclo de ingresos por ejemplo, aquellas que agilizan los procesos de facturación y cobranza pueden mostrar mejoras cuantificables, como la reducción del tiempo promedio de pago. No obstante, en el caso de tecnologías más intangibles, como los asistentes de documentación clínica basados en IA, los beneficios no se reflejan de inmediato en los balances financieros.
Un informe del Peterson Health Technology Institute indicó que, si bien estas herramientas aún no muestran mejoras comprobables en productividad, sí contribuyen a reducir el agotamiento de los médicos, un factor que, indirectamente, puede generar importantes ahorros al disminuir la rotación laboral. Diversos estudios estiman que reemplazar a un médico cuesta entre dos y tres veces su salario anual, lo que posiciona la retención de talento como un indicador clave de rentabilidad a largo plazo.
Más allá del ROI: nuevas métricas para evaluar el impacto
Frente a las limitaciones de los indicadores financieros tradicionales, los hospitales están recurriendo a métricas alternativas, como la satisfacción del paciente, la retención del personal clínico o el ahorro de tiempo operativo.
“La IA puede ofrecer beneficios difíciles de medir directamente, pero que inciden en la experiencia de atención y en la sostenibilidad institucional”, explicó Jennifer Goldsack, directora ejecutiva de la Digital Medicine Society. “Creo que, en última instancia, podemos rastrear la mayoría de estas cosas hasta un resultado final, pero tal vez haya que conectar más puntos”, añadió.
De acuerdo con Nele Jessel, directora médica de Athenahealth, los asistentes de documentación ambiental mejoran la interacción médico-paciente. “Los proveedores están mejorando mucho al verbalizar el examen físico y hablar del plan. Así aumenta la transparencia y también hace que la experiencia sea mucho más agradable para los pacientes”, comentó.
Este tipo de beneficios, aunque difíciles de monetizar, refuerzan la fidelización de los pacientes y mejoran los indicadores de calidad percibida, ambos componentes con valor estratégico en un sistema de salud competitivo.
El reto de implementar la IA con objetivos medibles
Los expertos coinciden en que el éxito de la inteligencia artificial depende de una planificación estratégica previa, donde se definan claramente los problemas a resolver y las métricas de éxito. “El paso cero consiste en tener muy claro qué estamos haciendo, por qué lo estamos haciendo y cómo se ve el éxito en ese aspecto”, señaló Mouneer Odeh, director de datos e inteligencia artificial de Cedars-Sinai.
En instituciones como Cleveland Clinic, el impacto de la IA se evalúa mediante una combinación de indicadores cuantitativos y cualitativos. Estos van desde la reducción en las tasas de inasistencia o el tiempo de documentación, hasta la percepción de los médicos sobre la utilidad de la herramienta. “Algunas soluciones no generarán ingresos, pero pueden liberar tiempo para que los profesionales se concentren en tareas clínicas de mayor valor”, explicó Sonja O’Malley, gerente general de Cleveland Clinic Innovations.
Por su parte, Anika Gardenhire, directora de transformación digital de Ardent Health, destacó la importancia de la rentabilidad real frente a la percepción de innovación: “Si llegas a un punto en el que simplemente piensas: ‘esto ni siquiera cubre los gastos, ni se amortiza’. A menos que esté haciendo algo absolutamente milagroso para los pacientes, no lo uses”, subrayó.
Inteligencia artificial y salud: una inversión que exige madurez institucional
La adopción de la IA en salud requiere más que infraestructura tecnológica: implica una transformación cultural y organizativa. Su éxito dependerá de la capacidad de los sistemas sanitarios para alinear la tecnología con sus objetivos clínicos, financieros y humanos, definiendo rutas claras de medición del valor.
Aunque el retorno financiero inmediato pueda ser esquivo, los expertos coinciden en que la IA ofrece beneficios sostenibles si se enfoca en reducir el desgaste profesional, mejorar la precisión clínica y aumentar la eficiencia del flujo asistencial.
En un entorno donde la sostenibilidad económica y el bienestar del personal sanitario son igualmente prioritarios, la inteligencia artificial podría convertirse en un catalizador de equilibrio, siempre que los sistemas de salud aprendan a medir su impacto más allá de los números.
