Imaginá llegar a una consulta médica y que tu doctor no utilice las herramientas más avanzadas disponibles para diagnosticarte. O que, teniendo acceso a tecnología que puede detectar enfermedades con mayor precisión que el ojo humano, tu médico confíe únicamente en métodos tradicionales. Este estándar de atención médica está quedando obsoleto.
La realidad es contundente: la inteligencia artificial en medicina ya no es ciencia ficción ni una promesa del futuro lejano. Es el presente, y los números lo confirman de manera irrefutable. El 6 de enero de 2025, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) anunció oficialmente que ha autorizado más de 1.000 dispositivos médicos habilitados con inteligencia artificial [1]. Esta cifra no representa experimentos de laboratorio o prototipos en desarrollo, sino herramientas médicas completamente aprobadas y listas para salvar vidas en hospitales y consultorios de todo el mundo.
Troy Tazbaz, director del Centro de Excelencia en Salud Digital de la FDA, fue claro en su declaración: «La FDA ha autorizado más de 1.000 dispositivos habilitados con IA a través de vías de comercialización previa establecidas. Mientras continuamos viendo desarrollos emocionantes en este campo, es importante reconocer que hay consideraciones específicas únicas para los dispositivos habilitados con IA» [1].
Estos números revelan una transformación que está ocurriendo a una velocidad vertiginosa. En 2023, la FDA aprobó 221 dispositivos médicos con IA. Para 2025, esa cifra se disparó a casi 1.000 dispositivos [2]. La agencia está autorizando un promedio de aproximadamente 20 algoritmos de IA por mes, y se espera que este número continúe aumentando en los próximos años [3].
El nuevo estándar: inteligencia aumentada, no artificial
Aquí es donde surge un concepto fundamental que todo paciente debe conocer: la inteligencia aumentada. La Asociación Médica Americana (AMA) ha adoptado deliberadamente este término para describir cómo la IA debe funcionar en medicina [4]. No se trata de reemplazar a los médicos con máquinas, sino de crear una sinergia poderosa donde la experiencia humana se combina con las capacidades computacionales avanzadas.
La fórmula es simple pero revolucionaria: Inteligencia Médica + Inteligencia Artificial = Inteligencia Aumentada. Esta ecuación representa el futuro inmediato de la medicina, donde los profesionales de la salud utilizan herramientas de IA para mejorar la precisión diagnóstica, reducir errores humanos y ofrecer tratamientos más personalizados [5].
La inteligencia aumentada se enfoca en el papel de asistencia de la IA, reconociendo que la medicina es fundamentalmente una profesión humana que se beneficia enormemente de la asistencia tecnológica. Un radiólogo que utiliza IA para detectar tumores microscópicos que podrían pasar desapercibidos al ojo humano no está siendo reemplazado por la tecnología; está siendo potenciado por ella [6].
La urgencia de la educación médica
Mientras que la tecnología avanza a pasos agigantados, la educación médica tradicional no ha logrado mantenerse al ritmo de estos cambios [7].
La Asociación Médica Americana ha desarrollado recursos educativos específicos en IA, disponibles sin costo en su plataforma AMA EdHub [8]. Universidades prestigiosas como Stanford y Harvard han creado programas especializados en IA para profesionales de la salud [9][10]. Sin embargo, la primer catedra de inteligencia artificial en medicina en una Facultad de Medicina en el mundo fue creada por el autor allá por el 2020 en el Instituto Universitario CEMIC en Buenos Aires. Y estos esfuerzos iniciales alentaron a la Facultad de Medicina de la Universidad Austral en 2023, desde cuando dictamos la materia en conjunto para alumnos de cuarto y quinto año, pero, a pesar de esto, nuestros esfuerzos aún no han logrado permear de manera uniforme en todas las escuelas de medicina y programas de residencia del mundo.
Vamos mucho antes… recientemente se anunció que será obligatoria la materia Inteligencia Artificial en todos los colegios primarios y secundarios de la Argentina, lo que nos coloca en el selecto grupo de los seis países que cuentan con tan fundamental decisión: China, EE.UU. (las primeras potencias en IA), India, Estonia y los Emiratos Árabes Unidos.
El consenso entre expertos es claro: los profesionales médicos necesitan competencias específicas en IA que incluyen la comprensión de conceptos fundamentales de machine learning, la capacidad para evaluar herramientas de IA en contextos clínicos, el conocimiento sobre limitaciones y sesgos de los sistemas de IA, y las habilidades para la toma de decisiones asistida por tecnología [11].
El riesgo de quedarse atrás
Aquí llegamos al punto central de esta transformación: a día de hoy, el total de los médicos debería utilizar IA en sus prácticas habituales, y esto se basa en evidencia sólida sobre los beneficios demostrados de estas tecnologías.
Los dispositivos médicos con IA aprobados por la FDA abarcan múltiples especialidades. La radiología lidera con la mayoría de aplicaciones, seguida por cardiología con 161 aprobaciones [12]. Estos sistemas pueden detectar anomalías en imágenes médicas con una precisión que frecuentemente supera la de especialistas experimentados, identificar patrones en electrocardiogramas que predicen eventos cardíacos, y analizar datos de laboratorio para sugerir diagnósticos que podrían pasar desapercibidos.
Un cardiólogo que no utiliza algoritmos de IA para analizar electrocardiogramas está dejando de lado una herramienta que podría detectar arritmias peligrosas con mayor precisión. Un radiólogo que no emplea sistemas de IA para revisar mamografías está perdiendo la oportunidad de detectar cánceres en etapas más tempranas.
La evolución natural de esta situación apunta hacia un escenario donde en poco tiempo será considerado mala praxis atender pacientes sin ser asistidos por IA. Esta predicción no es alarmista; es una consecuencia lógica de cómo evoluciona el estándar de atención médica.
Históricamente, cuando nuevas tecnologías médicas demuestran beneficios claros para los pacientes y están aprobadas por autoridades regulatorias, su adopción, eventualmente, se convierte en un requisito ético y legal.
El crecimiento exponencial en las aprobaciones de dispositivos médicos con IA sugiere que estamos en un punto de inflexión. La FDA está procesando estas aprobaciones a un ritmo sin precedentes, lo que indica que la industria médica está respondiendo a una demanda real y urgente por estas tecnologías [13].
El panorama global
Esta transformación no se limita a Estados Unidos. Agencias regulatorias de todo el mundo están aprobando dispositivos médicos con IA a ritmos similares. La Agencia Europea de Medicamentos, Health Canada, y otras autoridades internacionales están estableciendo marcos regulatorios para facilitar la adopción segura de estas tecnologías [14].
Los hospitales líderes a nivel mundial ya están integrando sistemas de IA en sus flujos de trabajo rutinarios. Desde sistemas que predicen sepsis en unidades de cuidados intensivos hasta algoritmos que optimizan la dosificación de medicamentos, la IA se está convirtiendo en una parte integral de la medicina moderna [15].
El llamado a la acción
Para los pacientes, este panorama representa tanto una oportunidad como una responsabilidad. Es importante hacer preguntas a nuestros médicos sobre las herramientas que utilizan. ¿Está mi cardiólogo usando IA para analizar mis estudios? ¿Mi radiólogo emplea sistemas de detección asistida por computadora? ¿Mi médico de cabecera tiene acceso a herramientas de IA para el diagnóstico?
Para los profesionales de la salud, el mensaje es clave: la educación en IA ya no es opcional. Las escuelas de medicina, los programas de residencia y los sistemas de educación médica continua deben integrar competencias en IA como parte fundamental de la formación médica [16].
Para las instituciones de salud, la inversión en tecnologías de IA no es un lujo sino una necesidad, en la medida en que permitirán alcanzar un estándar de atención acorde a lo que los pacientes merecen y necesitan.
Conclusión: el presente que no podemos ignorar
La inteligencia artificial en medicina no es una promesa del futuro; es la realidad del presente. Con más de 1.000 dispositivos médicos con IA aprobados por la FDA y un crecimiento exponencial en su adopción, estamos viviendo una transformación fundamental en cómo se practica la medicina.
La ecuación es clara: Inteligencia Médica + Inteligencia Artificial = Inteligencia Aumentada. Esta fórmula representa el nuevo estándar de excelencia en el cuidado de la salud, donde la experiencia humana se potencia con capacidades computacionales avanzadas para ofrecer diagnósticos más precisos, tratamientos más efectivos y mejores resultados para los pacientes.
El tiempo de la adopción gradual ha terminado. La revolución silenciosa ya está aquí, y todos nosotros —pacientes, médicos e instituciones— debemos ser parte de ella.
La pregunta ya no es si la IA transformará la medicina, sino qué tan rápido nos adaptaremos a esta nueva realidad. Para nuestros pacientes, para nuestros médicos y para el futuro de la salud global, no podemos permitirnos quedarnos atrás.
Referencias
[1] FDA. (2025, enero 6). FDA Issues Comprehensive Draft Guidance for Developers of Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices.
https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-issues-comprehensive-draft-guidance-developers-artificial-intelligence-enabled-medical-devices
[2] MRI Network. (2025, marzo 28). The Rise of AI in Medical Devices: What It Means for Hiring and Innovation.
https://mrinetwork.com/hiring-talent-strategy/the-rise-of-ai-in-medical-devices-what-it-means-for-hiring-and-innovation/
[3] Cardiovascular Business. (2025, enero 10). FDA has now cleared more than 1,000 AI models, including many in cardiology.
https://cardiovascularbusiness.com/topics/artificial-intelligence/fda-has-cleared-more-1000-ai-algorithms-many-cardiology
[4] American Medical Association. (2025). Augmented intelligence in medicine.
https://www.ama-assn.org/practice-management/digital-health/augmented-intelligence-medicine
[5] PMC. (2019). Augmented intelligence: A synergy between man and the machine.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6458810/
[6] PMC. (2023). Artificial Intelligence versus Augmented Intelligence: What’s in a name?
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10508853/
[7] JMIR Medical Education. (2019). Introducing artificial intelligence training in medical education.
https://mededu.jmir.org/2019/2/e16048/
[8] American Medical Association. (2025, mayo 8). AI in medical education.
https://www.ama-assn.org/education/changemeded-initiative/ai-medical-education
[9] Stanford Online. Artificial Intelligence in Healthcare Program.
https://online.stanford.edu/programs/artificial-intelligence-healthcare
[10] Harvard Medical School. AI in Clinical Medicine.
https://learn.hms.harvard.edu/programs/ai-clinical-medicine
[11] Academic Medicine. (2024). Defining Medical AI Competencies for Medical School Graduates.
https://journals.lww.com/academicmedicine/fulltext/2024/05000/defining_medical_ai_competencies_for_medical.18.aspx
[12] Jordan Cardiac. (2025, enero 22). FDA has now cleared more than 1000 AI models, including many in cardiology.
https://jordan-cardiac.org/en/fda-has-now-cleared-more-than-1000-ai-models-including-many-in-cardiology-january-10-2025/
[13] Nature. (2025, julio 1). How AI is used in FDA-authorized medical devices.
https://www.nature.com/articles/s41746-025-01800-1
[14] Mayo Clinic Proceedings: Digital Health. (2025). Global harmonization of artificial intelligence-enabled software as a medical device regulation.
https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(24)00124-X/fulltext
[15] BMC Medical Education. (2023, septiembre 22). Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice.
https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-023-04698-z
[16] JMIR Medical Education. (2024). Curriculum frameworks and educational programs in AI for medical students, residents, and practicing physicians.
https://mededu.jmir.org/2024/1/e54793/
