En el entorno actual de la salud, la pregunta ya no es si los hospitales deben adoptar datos e IA, sino cómo hacerlo de forma estratégica para mejorar la atención del paciente, la eficiencia del personal y la sostenibilidad del sistema de salud.

Los hospitales enfrentan presiones crecientes para ofrecer mejor atención con recursos limitados, cumplir estrictas normativas de privacidad y confidencialidad, y avanzar hacia una gestión de datos que permita innovar sin riesgo.

Para superar estos retos, es indispensable contar con un enfoque disciplinado y bien planificado en datos hospitalarios, gobernanza y uso ético de IA.

A continuación te presentamos las 5 mejores prácticas que las instituciones de salud deben seguir para construir un ecosistema de datos e IA confiable y con impacto real.

1. Crear un comité de gobernanza de IA estratégico e integrado

Para que la IA funcione en hospitales, es fundamental establecer una estructura de gobernanza clara, transversal y con responsabilidad ejecutiva.

Este comité debe incluir representantes clínicos, científicos de datos, áreas legales, cumplimiento y ética, y reportar directamente a la alta dirección. Su misión es:

• Definir políticas para el uso de IA en el entorno hospitalario.

• Establecer estándares de seguridad, privacidad, equidad y transparencia.

• Revisar y aprobar cada modelo antes de su implementación en atención clínica.

Tener un comité así ayuda a reducir riesgos legales y éticos, y garantiza que la IA esté alineada con las prioridades del hospital.

2. Priorizar la interoperabilidad de datos entre sistemas

Datos recientes indican que menos de uno de cada tres hospitales puede buscar, enviar, recibir e integrar electrónicamente información de pacientes de otro proveedor (fuente). El desafío de la fragmentación y los silos de datos solo se puede resolver mediante el compromiso con estándares modernos que garanticen la liquidez de los datos.

Los datos fragmentados y los sistemas que no “se hablan” entre sí son de los mayores obstáculos para usar IA con confianza en salud.

La interoperabilidad permite que la información del paciente y operaciones se comparta y utilice sin barreras, especialmente cuando se migra a plataformas modernas basadas en la nube o a un data warehouse o lago de datos.

Una estrategia común y efectiva es implementar estándares como FHIR y HL7, que permiten que diferentes sistemas (por ejemplo, EHRs, laboratorios, imágenes diagnósticas) se integren y generen datos listos para IA.

Esto no solo facilita el análisis avanzado, sino que también allana el camino para futuros modelos de IA y aprendizaje automático.

3. Integre IA pensando en los equipos clínicos

Muchos modelos de IA exitosos fracasan porque interrumpen los flujos de trabajo clínicos. La mejor práctica es diseñar la IA para el punto de atención, haciendo que su presencia sea intuitiva y sus usos inmediatos. La información de la IA debe fluir hacia el profesional clínico, no al revés. Esto significa que los modelos deben ofrecerse como un soporte pasivo e inteligente para la toma de decisiones clínicas, integrado directamente en la interfaz existente.

La IA solo será útil si está integrada de manera intuitiva en los flujos de trabajo clínicos existentes.

Una mala integración puede interrumpir procesos e incrementar la carga de trabajo del personal. En cambio, diseñar soluciones de IA que se inserten donde los médicos y enfermeras ya trabajan (por ejemplo, dentro de su sistema de registro clínico) mejora su adopción y utilidad.

Un buen ejemplo inicial es aplicar IA a tareas administrativas o de documentación, y luego avanzar gradualmente a aplicaciones clínicas más complejas.

4. Establecer sistemas para mantener calidad de datos y gobernanza continua

Los modelos de IA no son estáticos; su rendimiento se degrada a medida que cambian las fuentes de datos subyacentes. Gestionar con éxito la calidad de los datos requiere un compromiso continuo con la higiene y la gobernanza. En el ámbito sanitario, mantener la calidad de los datos es una cuestión de seguridad del paciente y fiabilidad clínica; debe integrarse en cada canal de datos y revisión de la gobernanza como una función operativa continua.

Deberá determinar Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) para la calidad de los datos e incluso implementar herramientas que permitan rastrear automáticamente el linaje de los datos y enviar alertas a los miembros de su comité de gobernanza de datos. Este ciclo de retroalimentación continuo ayudará a garantizar que los datos que alimentan sus modelos de IA sean fiables y mantengan la integridad de las recomendaciones clínicas.

Los paneles de control de calidad deben monitorizar la integridad, la puntualidad y la validez clínica de los datos: los mismos datos que determinan la fiabilidad de sus modelos de IA. Mantener una gobernanza abierta y activa protege no solo la efectividad de la IA, sino también la seguridad del paciente y la confiabilidad clínica. Estas prácticas se ajustan a los estándares HIMSS AMAM de Etapa 3-4 para la integridad de los datos y la gobernanza analítica.

5. Invertir en alfabetización y capacitación en IA en todo el hospital

Abordar la brecha de talento y alfabetización requiere invertir en su fuerza laboral actual y una estrategia de gestión del cambio que fomente una cultura de innovación. Esto no significa que deba contratar un nuevo equipo de expertos en IA ni reemplazar departamentos.

Es clave desarrollar programas de formación continua que permitan a líderes, clínicos, analistas y áreas de IT comprender cómo leer, interpretar y usar soluciones de IA de manera segura y eficaz. Esta capacitación probablemente será diferente para los distintos roles de su organización:

• Liderazgo: Capacitación en realización de valor estratégico, toma de decisiones basada en datos y gobernanza responsable de la IA.

• Médicos: capacitación sobre cómo interpretar y confiar en los resultados de la IA, junto con apoyo sobre cómo impulsar lo que es posible.

• TI/Analistas: Capacitación en ingeniería de datos, operaciones de aprendizaje automático y tecnologías en la nube.

Esto no implica contratar científicos de datos para todos los roles, sino fortalecer las habilidades actuales del equipo para que puedan colaborar, supervisar y evolucionar las soluciones de IA.

¿Por qué estas prácticas son esenciales para hospitales?

• Permiten transformar datos en mejor atención al paciente y mayor eficiencia operativa.

• Ayudan a cumplir con requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.

• Preparan a la organización para un uso de IA que no solo sea innovador, sino responsable y sostenible

Cómo Keyrus puede establecer su hoja de ruta de datos e IA

Avanzar hacia un hospital basado en datos y en inteligencia artificial puede parecer complejo. Intentar hacerlo todo al mismo tiempo suele generar retrasos, costos innecesarios y poco impacto real.

En Keyrus, ayudamos a hospitales y organizaciones de salud a convertir la complejidad de los datos en una hoja de ruta clara, práctica y de alto valor.

A través de nuestra evaluación de madurez de datos e IA, tu hospital podrá:

• Conocer su situación actual frente a las mejores prácticas de datos e IA en salud.

• Definir los siguientes pasos correctos, priorizando bases sólidas de datos y gobernanza antes de avanzar a IA clínica avanzada.

• Maximizar el retorno de inversión, con una hoja de ruta por fases enfocada en resultados medibles a corto y mediano plazo.

Colaboramos con instituciones de salud para transformar el potencial tecnológico en impacto clínico real: mejores resultados, uso más eficiente de recursos y una adopción responsable y sostenible de la IA.