La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los principales impulsores de la transformación digital en el sector salud, al facilitar procesos clínicos, optimizar recursos y abrir nuevas posibilidades para una atención más precisa y personalizada. No obstante, su adopción plantea desafíos estructurales significativos: desde la interoperabilidad de los sistemas hasta la seguridad de los datos y la capacitación del talento humano.

Paradójicamente, en un mundo donde el acceso a la información es casi inmediato, los datos críticos para la toma de decisiones médicas siguen enfrentando serios problemas de calidad, completitud y oportunidad. Según el estudio BMJ Quality & Safety, el 7% de los pacientes de medicina general sufre daños por diagnósticos erróneos, de los cuales el 85% podrían haberse evitado con mejores procesos clínicos. Además, se estima que 1 de cada 14 pacientes hospitalizados enfrenta errores diagnósticos con consecuencias negativas, la mayoría prevenibles.

En Colombia, el panorama no es menos alarmante. Los errores de diagnóstico y las fallas en la medicación representan una proporción significativa de los eventos adversos en salud. De acuerdo con la Segunda Gran Encuesta de Pacientes con Cáncer, liderada por All.Can Colombia, el 73% de los casos se diagnostican en etapas avanzadas. Además, el 12% de los pacientes reportó haber esperado más de un año desde la aparición de los síntomas hasta recibir un diagnóstico, lo que evidencia la urgente necesidad de fortalecer los mecanismos de detección temprana.

Por otro lado, la prescripción incorrecta de medicamentos continúa siendo una de las principales causas de complicaciones evitables en pacientes hospitalizados. Estos errores conllevan consecuencias graves como mayor tiempo de hospitalización, incremento de costos para el sistema de salud y, sobre todo, un impacto directo en la seguridad del paciente. A pesar de su gravedad, muchas veces son subestimados por la falta de seguimiento sistemático.

Ante este panorama, la interoperabilidad de los sistemas de salud y el uso estratégico de la inteligencia artificial emergen como soluciones fundamentales. En este contexto, InterSystems impulsa el concepto de Healthy Data, una nueva forma de entender los datos clínicos: completos, confiables, accesibles, interpretables y útiles. Este enfoque marca la diferencia entre una atención médica reactiva y una verdaderamente predictiva, segura y centrada en el paciente.

“Hoy no basta con tener información digitalizada: es imperativo que los datos sean saludables. Un dato incompleto o incorrecto puede ser tan peligroso como un dato ausente. Healthy Data no es un lujo tecnológico, es una necesidad clínica crítica“, afirma Andrés Torres, Sales Executive de InterSystems Latam.

El enfoque Healthy Data va más allá de la tecnología: representa un cambio cultural en todo el ecosistema de la salud. Implica un compromiso colectivo y ético con la calidad de la información, desde los médicos hasta los gestores hospitalarios, pasando por autoridades regulatorias y aseguradoras.

Con más de cuatro décadas de experiencia en la gestión de datos críticos en sectores como la salud, la banca y la logística, InterSystems se posiciona como uno de los principales promotores globales de este cambio hacia datos más robustos, interoperables y clínicamente útiles. Desde esta visión, la compañía reafirma su compromiso de acompañar a las instituciones de salud en América Latina en su transformación digital, centrada en la calidad y utilidad de la información clínica.

“Healthy Data es poner a los datos a la altura de la vida humana que protegen. Cada cifra, cada nota de evolución, cada resultado de laboratorio, deben ser tratados como insumos vitales que pueden marcar la diferencia entre un diagnóstico certero y un error irreparable“, subraya Torres.

A medida que el sector salud enfrenta crecientes demandas —pacientes más informados, enfermedades más complejas y presiones económicas— implementar el modelo Healthy Data no solo permitirá salvar más vidas, sino también optimizar recursos, reducir costos de atención y construir sistemas de salud más resilientes y equitativos.