{"id":59367,"date":"2025-08-28T08:41:40","date_gmt":"2025-08-28T14:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59367"},"modified":"2025-08-28T08:48:02","modified_gmt":"2025-08-28T14:48:02","slug":"la-rentabilidad-y-el-impacto-presupuestario-de-la-ia-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/la-rentabilidad-y-el-impacto-presupuestario-de-la-ia-en-salud\/","title":{"rendered":"La rentabilidad y el impacto presupuestario de la IA en salud"},"content":{"rendered":"
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Una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica analiza el impacto de la IA en costos, eficacia y sostenibilidad de los sistemas de salud.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El uso de la inteligencia artificial (IA) en medicina se ha expandido con rapidez, ofreciendo herramientas para mejorar diagn\u00f3sticos, personalizar tratamientos y optimizar procesos cl\u00ednicos. Sin embargo, m\u00e1s all\u00e1 de sus beneficios cl\u00ednicos, especialistas \u00a0se cuestionan si estas tecnolog\u00edas representan una inversi\u00f3n sostenible para los sistemas de salud. Una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica publicada en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> evalu\u00f3 la relaci\u00f3n entre la eficacia econ\u00f3mica, el impacto presupuestal y la utilidad de la IA en distintos contextos m\u00e9dicos.<\/p>

La revisi\u00f3n, realizada por investigadores de Arabia Saudita, recopil\u00f3 y analiz\u00f3 19 investigaciones publicadas entre 2020 y 2024 que abarcaron diversas \u00e1reas m\u00e9dicas, incluyendo oncolog\u00eda, cardiolog\u00eda, oftalmolog\u00eda, enfermedades infecciosas y odontolog\u00eda. Los resultados muestran que la IA puede mejorar la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica<\/strong>, incrementar los a\u00f1os de vida ajustados por calidad (QALYs, en ingl\u00e9s) y reducir costos al disminuir procedimientos innecesarios y optimizar el uso de recursos.<\/p>

En varios casos, los an\u00e1lisis de costo-efectividad revelaron que los algoritmos de IA alcanzaron umbrales muy por debajo de los l\u00edmites aceptados en sistemas como el brit\u00e1nico o el estadounidense. Ejemplos destacados incluyen la detecci\u00f3n de fibrilaci\u00f3n auricular y el cribado de retinopat\u00eda diab\u00e9tica, donde los modelos de IA resultaron m\u00e1s rentables que los m\u00e9todos tradicionales<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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No obstante, el estudio alerta que una parte de las evaluaciones se bas\u00f3 en modelos est\u00e1ticos, los cuales podr\u00edan sobrestimar los beneficios al no considerar que los sistemas de IA mejoran con el tiempo gracias al aprendizaje continuo o dynamic learning<\/em>. Adem\u00e1s, costos indirectos como la infraestructura tecnol\u00f3gica, el mantenimiento y las implicaciones en equidad fueron poco reportados, lo que podr\u00eda inflar las proyecciones de ahorro.<\/p>

La revisi\u00f3n tambi\u00e9n detalla que factores como el costo de adquisici\u00f3n de la tecnolog\u00eda, la integraci\u00f3n en los flujos cl\u00ednicos y la variaci\u00f3n en los sistemas de financiamiento influyen de manera decisiva en la viabilidad econ\u00f3mica de la IA. Estudios en contextos tan distintos como hospitales europeos o cl\u00ednicas rurales en Asia evidencian que los resultados dependen fuertemente del entorno y la capacidad de cada sistema de salud para absorber estas innovaciones<\/strong>.<\/p>

El an\u00e1lisis concluye que la IA en la salud tiene un potencial considerable tanto en beneficios cl\u00ednicos como en eficiencia econ\u00f3mica. Sin embargo, su adopci\u00f3n requiere evaluaciones m\u00e1s din\u00e1micas y completas que incluyan costos indirectos, an\u00e1lisis de subgrupos y consideraciones de equidad. Los autores subrayan que, los responsables de dise\u00f1ar pol\u00edticas sanitarias deben decidir con mayor certeza c\u00f3mo y d\u00f3nde invertir en estas tecnolog\u00edas emergentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01722-y<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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