La inteligencia artificial podría generar un ahorro entre el 5 % y el 10 % del gasto en atención médica

• La aplicación de la IA en procesos de codificación médica puede ahorrar años de trabajo manual, lo que se traduce en mayor productividad y una atención más cercana.
• La implementación efectiva de esta herramienta en el país presenta barreras como la falta de interoperabilidad de los datos y la privacidad.

La alta demanda de servicios médicos, el envejecimiento poblacional y las dificultades operativas son factores que ponen a prueba la capacidad del sistema de salud colombiano. Frente a este escenario, la inteligencia artificial (IA) se perfila como una aliada clave para transformar la atención en salud, ampliar el acceso a servicios y tecnologías, mejorar la eficiencia en el uso de recursos, contribuir al mejoramiento de la equidad y sostenibilidad del sistema. Se estima que la adopción de tecnologías avanzadas como la IA, podría generar un ahorro entre el 5 % y el 10 % del gasto en atención médica.[1]

Pese a que aún enfrenta retos en algunas fases, la IA tiene el potencial de estar presente en todas las etapas de la atención en salud, incluyendo la prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento, lo que hace posible una gestión más eficiente de los recursos, así como un servicio más oportuno y personalizado. Esto es especialmente importante en zonas rurales y apartadas donde el acceso a especialistas y servicios diagnósticos es limitado. En un país como Colombia, donde aproximadamente el 80 % de los 51,5 millones de habitantes vive en áreas urbanas, soluciones como la telemedicina que, aunque no hacen parte completamente de desarrollos de IA, permiten llevar salud de calidad a poblaciones remotas[2].

De acuerdo con Juan Sebastián Franco, director médico de Bayer: “la IA permite acelerar el acceso a la salud, no solo a través de soluciones diagnósticas más rápidas y acertadas, sino también mediante la optimización de procesos internos que impactan directamente en el bienestar de los pacientes. Apostarle a esta tecnología, con un enfoque centrado en el ser humano, nos permite anticiparnos, tomar mejores decisiones y construir un buen sistema de salud para el futuro”.

Principales aportes de la IA al sistema de salud

• Cierre de brechas de acceso: al combinarse con telemedicina, dispositivos portátiles y unidades móviles, permite realizar evaluaciones, seguimientos y diagnósticos oportunos sin necesidad de traslados extensos, garantizando una atención más equitativa y de calidad. Esto es clave para acompañar la atención de la población rural o con una baja oferta de servicios de salud.

• Optimización de tiempos y procesos: las herramientas de documentación impulsadas por IA han disminuido el trabajo administrativo hasta en un 70 % para algunos proveedores de atención médica.[3]

• Eficiencia en la gestión de historias clínicas electrónicas: su aplicación en estos procesos puede ahorrar años de trabajo manual, lo que se traduce en mayor productividad y una atención más cercana con el paciente.

“La inteligencia artificial debe ser vista como un aliado estratégico y una solución a las necesidades de los diferentes actores que intervienen en la prestación de servicios de salud. Un ejemplo claro son los copilotos de IA en las consultas, pues permiten a los médicos, tanto generales como especialistas, dedicar más tiempo al paciente que están atendiendo, mientras el algoritmo registra la información de la cita, logrando un servicio más cercano, fortaleciendo la relación médico – paciente, y aportando eficiencia en el uso de los recursos disponibles”, afirmó Juan Sebastián Salcedo, director de Acceso y Asuntos Públicos para Bayer Andina, Centroamérica y Caribe.

El poder de los datos

Una incorporación exitosa de IA requiere datos, insumo con el que los sistemas de salud cuentan, pues aproximadamente el 30 % de la información a nivel mundial es producida por este sector,¹ abarcando desde registros clínicos electrónicos, resultados de laboratorio, e imágenes diagnósticas. Este volumen de datos no solo permite procesar información con mayor rapidez, sino también transformarla en conocimiento útil para apoyar la toma de decisiones, mejorar la prestación de servicios de salud e, incluso, impactar positivamente la vida de las personas al brindarles herramientas para comprender y gestionar mejor su enfermedad.

En este sentido, la IA permite que la atención en salud pase de un enfoque reactivo a uno predictivo. Implementar el análisis estratégico de los datos contenidos en las historias clínicas es la base para desarrollar algoritmos capaces de acelerar diagnósticos, definir tratamientos más precisos y anticipar complicaciones, especialmente en pacientes con baja adherencia a los tratamientos. La evidencia muestra que algunos modelos de IA han alcanzado niveles de precisión del 93 % en la clasificación de enfermedades cardíacas, además de ofrecer métodos no invasivos para evaluar riesgos cardiovasculares[4], optimizando la práctica clínica.

El uso de tecnologías como la IA generativa, el machine learning y el deep learning, optimizan el análisis de pruebas diagnósticas y convierten grandes volúmenes de datos en insumos estratégicos para la atención en salud. Al integrarse en rutas de atención articuladas y coordinadas entre prestadores, aseguradores y los diferentes actores del sistema, esta información permitirá tomar decisiones más informadas, eficientes y centradas en el paciente.

Retos para la implementación de la IA en el sistema de salud colombiano

A pesar del potencial de la IA, persisten barreras importantes para que esta tecnología tenga un impacto real en el sistema de salud. Se destacan las siguientes:

• La calidad e interoperabilidad de los datos: si bien la información en salud en el país tiene algunas cosas por mejor en materia de fragmentación y deficiencias técnicas que limitan la posibilidad de conocer mejor a los pacientes y gestionar el riesgo en salud, también se han dado pasos importantes hacia la consolidación de datos para avanzar en este sentido.

• La privacidad de los datos: la ausencia de marcos regulatorios y legales robustos que garanticen la confidencialidad de la información médica y mitiguen los sesgos en los algoritmos podría comprometer la confianza de los pacientes e incrementar las desigualdades existentes en el acceso a la salud.

• La alta inversión inicial para implementar la IA y los costos de mantenimiento: las instituciones con menos recursos, especialmente en países como Colombia, donde existen diferencias marcadas a nivel regional, podrían tener un menor acceso a esta herramienta, lo cual ampliaría la brecha entre centros de salud avanzados y aquellos que carecen de infraestructura tecnológica.[5]

Finalmente, la adopción de la IA debe verse como un proceso estratégico que requiere visión de largo plazo, inversión y colaboración multisectorial, que incluya políticas públicas encaminadas a impulsar un marco normativo y regulatorio para su incorporación. Superar las barreras para su implementación es clave para garantizar que sus beneficios lleguen a todos los rincones del país. Colombia tiene la oportunidad de convertir la innovación en el motor para un sistema de salud más eficiente, capaz de responder a las demandas del presente y a los desafíos futuros.

[1] Cordina, J., Coronado, E., Williams, P., & Greenberg, S. (2024, 15 de noviembre). Harnessing AI to reshape consumer experiences in healthcare. McKinsey & Company. Recuperado de McKinsey & Company.

[2] Lutz, A. (2024, 8 de agosto). Smart Clinics: Bringing healthcare to where it’s needed most. POLITICO (contenido patrocinado por Siemens Healthcare Diagnostics Europe).  Recuperado el 12 de agosto de 2025, de POLITICO: https://www.politico.eu/sponsored-content/smart-clinics-bringing-healthcare-to-where-its-needed-most/

[3]CareExpand. (2024). La IA en la atención médica: ahorrar tiempo y brindar una mejor atención. Recuperado de https://www.careexpand.com/es/blog/ai-healthcare-saving-time-better-care

[4] Dorocka, W. (2024, 29 de septiembre). Cómo la IA está mejorando los diagnósticos y los resultados terapéuticos, transformando la asistencia médica. Foro Económico Mundial. Recuperado de https://es.weforum.org/stories/2024/09/como-la-ia-esta-mejorando-los-diagnosticos-y-los-resultados-terapeuticos-transformando-la-asistencia-medica/

[5] Bamberg Health. (n.d.). Artificial intelligence as a driver of sustainability in Colombia’s healthcare system (Bayer). BambergHealth. Tomado de: https://bamberghealth.com/article/ai-driver-of-sustainability-in-colombian-hralthcare-system-bayer