¿Qué tienen en común Mayo Clinic, Einstein y Johns Hopkins? Todas utilizan IA no solo como apoyo, sino como parte central de su estrategia hospitalaria. La transformación constante y profunda basada en inteligencia artificial ya es una realidad en algunos de los hospitales más prestigiosos del mundo, que implantan herramientas inteligentes a gran escala para optimizar recursos, reducir costes, mejorar la precisión diagnóstica y, sobre todo, la calidad de la atención.

Para los gestores hospitalarios brasileños, seguir el panorama internacional y entender la IA como motor de innovación en distintas áreas es una decisión estratégica. Puede contribuir a la competitividad y la sostenibilidad ante avances que redefinen la atención, el diagnóstico y el tratamiento.

Descubre cómo seis instituciones de referencia en asistencia, docencia e investigación han desarrollado, implantado y utilizado inteligencia artificial en medicina.

Mayo Clinic: IA en diagnóstico y gestión hospitalaria

La Mayo Clinic de Rochester, Minnesota, es una referencia en calidad asistencial y lleva décadas figurando entre los mejores hospitales del mundo. Una de las claves de esa excelencia es la visión estratégica de sus gestores sobre el uso de tecnologías avanzadas, incluida la creación y adopción de IA.

Mayo Clinic adopta un enfoque pionero e innovador y forma a médicos y gestores en el desarrollo y la aplicación de IA dentro de la organización, con una infraestructura tecnológica sólida que facilite los avances.

Esta estrategia ha dado lugar a distintos casos de uso, desde detectar problemas cardíacos mediante ECG hasta prever la disponibilidad de camas en cuidados intensivos. En enero, la institución presentó Mayo Clinic Digital Pathology, una iniciativa de IA generativa entrenada con 1,2 millones de preparaciones de anatomía patológica y concebida para impulsar la especialidad y acelerar los avances médicos. También desarrolló una IA guiada por hipótesis para investigar causas complejas de enfermedades, especialmente en oncología.

Johns Hopkins: IA generativa en investigación y formación

Situada en Baltimore, Maryland, Johns Hopkins Medicine es una institución histórica de investigación, responsable de importantes descubrimientos médicos y de una búsqueda constante de innovación. Destaca por el uso estratégico de IA generativa en formación, investigación y aplicaciones prácticas a través del Johns Hopkins Applied Physics Laboratory.

La organización impulsó una amplia movilización interna con la serie «Level Up!», dedicada a formar al personal en el uso seguro y ético de la IA generativa. Participaron cientos de personas y se fomentó el acceso a modelos de lenguaje en un entorno protegido.

En investigación, el Intelligent Systems Center permite adaptar modelos generativos a ámbitos específicos, desarrollar sistemas de IA compuestos y simular el comportamiento humano mediante gemelos digitales. Parte de este trabajo se realiza en GenAISys Lab, una infraestructura dedicada al avance de la IA generativa.

Uno de los resultados prácticos es el desarrollo de la capacidad de Generative Wargaming, que combina IA y simulación para acelerar decisiones estratégicas en escenarios complejos. Con este enfoque integrado, Johns Hopkins transforma el potencial de la IA generativa en soluciones para retos científicos y sanitarios.

Albert Einstein: IA aplicada a la medicina personalizada

El Hospital Israelita Albert Einstein, en São Paulo, es una referencia latinoamericana en tecnología médica y gestión hospitalaria que avanza hacia la medicina personalizada. Sus gestores han impulsado el uso de IA generativa para mejorar la atención, incluida una plataforma que integra datos del paciente procedentes de varios sistemas —urgencias, pruebas y consultas— para generar rápidamente un informe analítico completo para el médico.

El hospital también lanzó el proyecto asistencial Watcher, que utiliza algoritmos e inteligencia artificial para detectar de forma temprana signos de deterioro clínico en pacientes ingresados. Su objetivo es reducir en un 50% los traslados tardíos a unidades de cuidados críticos, como la UCI. La iniciativa se apoya en la Central de Monitoramento Assistencial, que analiza datos en tiempo real con equipos multiprofesionales y ha contribuido a reducir acontecimientos adversos y daños graves en el área quirúrgica.

Mount Sinai: inteligencia artificial aplicada a la salud infantil

El Mount Sinai Hospital, en Nueva York, combina investigación y formación médica con innovación en atención compleja. Un ejemplo es la creación del Center for Artificial Intelligence in Children’s Health, una iniciativa estadounidense de recursos inteligentes dedicados exclusivamente a la salud infantil.

El centro busca superar las barreras que han mantenido a la pediatría al margen de la revolución de la IA, como las restricciones de privacidad, los requisitos regulatorios y la infraestructura de datos. Para ello combina soluciones propias y herramientas existentes, con especial atención a la seguridad de la atención pediátrica.

La iniciativa incluye el Children’s Health Data Hub, que integra datos multimodales de pacientes, y ensayos clínicos para mejorar el diagnóstico, la modelización predictiva y la monitorización en tiempo real en hospitales como Kravis Children’s Hospital.

Cleveland Clinic: IA en codificación médica y atención

La Cleveland Clinic, en Cleveland, Ohio, es una referencia mundial en cardiología y cirugía compleja y un importante impulsor de la innovación médica. Está ampliando el uso de IA generativa en distintos ámbitos. En la gestión administrativa ha adoptado una herramienta de IA centrada en el ciclo de ingresos hospitalarios, que reduce el tiempo y mejora la precisión de la codificación médica y la documentación clínica.

En la atención clínica utiliza IA ambiental para transcribir y estructurar automáticamente las conversaciones entre médico y paciente. A escala internacional, la organización ha anunciado una colaboración con Oracle Health y G42 para desarrollar una plataforma basada en IA orientada a personalizar la atención, prevenir enfermedades e impulsar la transformación digital de la salud.

Assistance Publique – Hôpitaux de Paris: IA en anatomía patológica y análisis de imágenes

La mayor red hospitalaria de Europa, una referencia en docencia, investigación y asistencia, Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP), destaca por aplicar IA para mejorar el diagnóstico y la investigación clínica. En colaboración con la empresa Owkin, desarrolló un algoritmo capaz de predecir subtipos genómicos de cáncer de páncreas a partir de preparaciones histológicas, con aplicaciones en la práctica y la investigación clínica.

Otro avance es la colaboración con Aiforia Technologies para aplicar soluciones de IA al análisis de imágenes de anatomía patológica. La herramienta se utilizó inicialmente en biopsias de próstata en los hospitales de Bicêtre y Saint-Louis, como primer paso para extender la tecnología a los departamentos de anatomía patológica de la institución.

Ejemplos de IA en hospitales de referencia

Mayo Clinic (EE. UU.) : utiliza IA para prever la disponibilidad de camas, detectar problemas cardíacos en ECG y avanzar en anatomía patológica digital con un modelo entrenado con 1,2 millones de preparaciones.

Johns Hopkins (EE. UU.) : aplica IA generativa a investigación y formación, con iniciativas como Generative Wargaming y gemelos digitales en el Intelligent Systems Center.

Hospital Albert Einstein (Brasil) : utiliza IA para integrar datos clínicos en informes completos y monitorizar pacientes mediante Watcher, con el objetivo de reducir traslados tardíos a la UCI.

Mount Sinai (EE. UU.) : creó el Center for Artificial Intelligence in Children’s Health, con soluciones de salud infantil e integración de datos en el Children’s Health Data Hub.

Cleveland Clinic (EE. UU.) : adopta IA generativa en el ciclo de ingresos hospitalarios, utiliza un asistente ambiental que transcribe consultas y lidera colaboraciones internacionales para personalizar la atención.

AP-HP París (Francia) : aplica IA para predecir subtipos genómicos de cáncer de páncreas y analizar imágenes de anatomía patológica de forma automatizada.

Cinco pasos para planificar la adopción de IA en tu hospital

1. Identifica las necesidades antes de elegir la tecnología

Identifica los principales retos de la consulta, la clínica o el hospital, como el flujo de pacientes, los costes administrativos o la precisión diagnóstica. Prioriza las áreas en las que la IA pueda generar un impacto medible.

2. Invierte en formación y cultura digital

Forma a los equipos médicos, administrativos y de informática. El éxito de la IA depende de profesionales preparados para utilizar e interpretar las herramientas con seguridad.

3. Construye alianzas estratégicas

Colabora con universidades, empresas de tecnología sanitaria y proveedores especializados. Estas alianzas pueden acelerar la implantación y reducir los costes de desarrollo interno.

4. Establece una gobernanza de datos segura y ética

Define políticas claras de privacidad, cumplimiento normativo y uso ético de IA. Los datos fiables y protegidos son la base de cualquier aplicación sólida.

5. Empieza con proyectos piloto que puedan ampliarse

Prueba la IA en proyectos controlados y, a partir de los resultados, amplía su uso a otras áreas asistenciales y de gestión.

Hablemos de los usos de IA en tu hospital. Conoce Voa Health y presenta los procesos que tu equipo quiere evaluar.