La IA en salut ja és una realitat que està transformant la manera de treballar als hospitals, clíniques i centres d’atenció primària arreu del món. Des d’agilitzar tasques administratives fins a detectar malalties abans que es converteixin en un problema major, la intel·ligència artificial en salut està demostrant que pot millorar tant els resultats clínics com l’eficiència operativa.
Però… per on començar? Quines aplicacions de IA han demostrat tenir resultats realment satisfactoris? Quines solucions estan funcionant en el dia a dia de professionals i pacients?
En aquesta guia et mostrem 14 casos d’ús de la IA en salut que ja estan en marxa i generant resultats mesurables. Parlem d’implementacions reals amb beneficis concrets: estalvi de temps, reducció d’errors, millores en l’atenció al pacient i un retorn de la inversió (ROI) que convenç fins i tot el gestor més escèptic.
Així que, si estàs buscant entendre com aplicar la IA en salut de manera pràctica, aquesta guia és per a tu.
Som-hi.
La càrrega burocràtica s’ha convertit en una de les principals amenaces per a la salut mental dels professionals. Metges i infermeres dediquen entre una i dues hores al dia a completar notes clíniques, moltes vegades fora del seu horari laboral. Això incrementa el risc de burnout, redueix la seva capacitat d’atendre més pacients i afecta directament la rendibilitat dels centres de salut.
En aquests casos, la IA és el company perfecte per automatitzar tasques repetitives i retornar temps de valor a aquells que estan a primera línia.
El problema
En plena jornada, un metge ha de visitar pacients, prendre decisions clíniques i, a més, redactar les notes de cada consulta. El problema és que aquesta part documental sovint es fa al final del dia, de manera no remunerada i amb escàs valor afegit per al pacient. Això genera jornades interminables, fatiga acumulada i, en molts casos, abandonament professional.
Com ho resol la IA?
Una solució de IA generativa s’integra a la consulta i escolta la conversa entre metge i pacient. Amb aquesta informació, genera automàticament una nota estructurada en format SOAP (Subjacent, Objectiu, Avaluació, Pla), adaptada a l’estil de cada professional.
El sistema suggereix codis CPT (Terminologia de Procediments Actual) adequats, avisa si falten camps com antecedents o revisió per sistemes, i aprèn de les notes prèvies per afinar cada vegada més. Es connecta amb l’historial clínic digital mitjançant API estàndard (FHIR/SMART) i compleix amb normatives com HIPAA i HITECH pel que fa a privacitat i traçabilitat.
Resultats obtinguts
En proves pilot, els metges van reduir més d’una hora diària el temps dedicat a la documentació. Això es va traduir en:
Així comença el canvi amb la intel·ligència artificial en salut.
El problema
Els historials clínics digitals fa temps que estan implementats. Però, són realment eficients? La majoria de professionals coincideixen que no. Les interfícies actuals són denses, fragmentades i requereixen incomptables clics per trobar la informació necessària. Revisar notes, buscar anàlisis o interpretar tendències es converteix en un laberint digital. Tot això es tradueix en menys temps amb el pacient, més frustració i moltes hores extra no remunerades.
Com ho resol la IA?
La solució no és reemplaçar el sistema, sinó fer-lo més intel·ligent. Una capa de intel·ligència artificial entrenada específicament per al sector sanitari s’integra sobre l’historial clínic digital i reorganitza la informació de manera dinàmica, segons el context clínic, l’especialitat i el rol del professional.
Quan un metge obre una fitxa, el sistema destaca automàticament el més rellevant, com proves d’imatge recents, resultats crítics, diagnòstics actius i qualsevol alerta de risc. Tot es presenta de manera intuïtiva, sense obligar l’usuari a navegar entre múltiples pestanyes ni carregar mòduls innecessaris.
Aquesta interfície intel·ligent redueix el nombre de passos per accedir a la informació, anticipa les necessitats i mostra només el que importa. I el millor de tot és que no cal canviar el sistema actual.
Resultats obtinguts
En una xarxa hospitalària que va implementar aquesta solució, els resultats van ser contundents:
La IA en salut no substitueix ningú. Però sí que sap exactament on estalviar temps i energia.
La precisió diagnòstica és un dels punts forts de la medicina moderna, però també una de les seves majors vulnerabilitats. Els errors en la interpretació de proves d’imatge, les troballes passades per alt i els retards en els informes afecten directament la qualitat assistencial i la seguretat del pacient.
Radiologia, cardiologia i oncologia són especialitats especialment exposades a aquesta pressió. El volum creixent de proves, l’escassetat d’especialistes i la sobrecàrrega laboral augmenten el risc que es passin per alt indicadors clínics determinants.
El problema
En mamografia, el protocol habitual és la doble lectura: dos radiòlegs revisen la imatge. Tot i així, s’escapen tumors sense detectar. L’estàndard actual detecta només uns 5,7 casos per cada 1.000 mamografies, deixant casos sense diagnosticar, cosa que empitjora les possibilitats de curació del pacient i incrementa els costos de tractament a llarg termini.
Com ho resol la IA?
Un sistema d’intel·ligència artificial per a radiologia s’integra amb els sistemes PACS/RIS (Sistema d’Arxiu i Comunicació d’Imatges Mèdiques / Sistema d’Informació Radiològica) de l’hospital i analitza les imatges en temps real. Detecta troballes subtils, com nòduls, hemorràgies o lesions sospitoses, i prioritza automàticament els casos més urgents.
A més, permet comparar imatges prèvies per valorar el creixement tumoral i etiqueta els casos que requereixen una segona revisió. En lloc de reemplaçar l’especialista, actua com un assistent que millora el focus i redueix la fatiga cognitiva.
Resultats obtinguts
En el programa nacional de cribratge de càncer de mama a Alemanya, més de 260.000 mamografies es van analitzar amb IA. El resultat? Una millora del 17,6 % en la taxa de detecció (de 5,7 a 6,7 casos per cada 1.000).
La IA també va ajudar a reduir el temps mitjà de lectura d’informes en més de 50 dies i va retallar les demores en el tria-tge en 78 dies. Diagnòstic més ràpid, més precís i sense saturar el radiòleg.
Aquest és el poder de la intel·ligència artificial en salut: fer millor el que ja fem bé, però més ràpid i sense deixar escapar allò que a l’ull humà de vegades se li passa per alt.
El problema
Detectar nòduls pulmonars en una tomografia toràcica és una tasca complexa, repetitiva i d’alt risc clínic. Els radiòlegs han de comparar exploracions actuals amb estudis previs, mesurar el creixement dels nòduls i decidir si la troballa requereix seguiment. Aquest procés consumeix molt de temps i depèn d’una alta precisió visual, en contextos on la càrrega de treball no deixa marge per a l’error.
El resultat? Diagnòstics retardats, lesions que passen desapercebudes i pacients que no accedeixen a tractaments a temps.
Com ho resol la IA?
Una eina de IA com Veye Lung Nodules es connecta directament amb el sistema PACS de l’hospital i actua com a assistent clínic del radiòleg. La solució detecta automàticament nòduls de tan sols 3 mm, recupera els estudis previs del pacient i calcula el temps de duplicació del volum (VDT) per analitzar-ne l’evolució.
La intel·ligència artificial ressalta les àrees de preocupació amb superposicions visuals i genera informes estructurats. Això permet al radiòleg centrar-se a interpretar, decidir i actuar.
A més, en analitzar el volum i no només el diàmetre, la IA redueix els falsos positius i evita biòpsies o proves innecessàries.
Resultats obtinguts
En un desplegament inicial, aquesta IA va ser capaç d’identificar un nòdul en creixement que havia estat passat per alt per quatre radiòlegs humans. Aquella troballa va canviar el curs clínic del pacient.
Les clíniques que utilitzen aquesta tecnologia informen d’una reducció del 30 % en el temps de lectura d’escàners, especialment quan cal revisar estudis previs. A més, diagnosticar el càncer de pulmó en fases inicials pot reduir els costos de tractament fins a un 25 %.
El problema
En situacions d’urgència, com un ictus o un traumatisme cranioencefàlic, cada minut compta. Tanmateix, els fluxos de treball manuals en radiologia solen retardar la detecció d’hemorràgies intracranials. La sobrecàrrega d’estudis, l’escassetat de personal i la necessitat d’interpretar ràpidament escàners fan que moltes troballes crítiques s’identifiquin massa tard.
Això implica més complicacions, estades més llargues i, en molts casos, un empitjorament evitable del pronòstic del pacient.
Com ho resol la IA?
Una plataforma d’intel·ligència artificial es connecta al sistema PACS de l’hospital i analitza automàticament cada imatge a la recerca de signes d’hemorràgies cerebrals i altres patologies urgents.
El sistema prioritza els casos crítics a la llista de treball del radiòleg, mostra superposicions visuals clares i calcula mesures volumètriques rellevants. A més, detecta troballes incidentals com nòduls pulmonars o activitat compatible amb esclerosi múltiple, que podrien passar desapercebudes en una lectura ràpida.
Aquesta IA no substitueix l’especialista, però actua com un filtre de risc que garanteix que els casos més greus s’atenguin primer.
Resultats obtinguts
En una anàlisi multicentre, la plataforma va ser capaç de detectar 470 hemorràgies intracranials que no s’havien identificat en les lectures estàndard. A més, va aflorar més de 1.400 troballes addicionals, incloent 678 nòduls pulmonars, 196 oclusions de grans vasos i 99 casos d’activitat neurològica sospitosa.
L’ús d’aquesta IA va permetre estalviar 145 dies en els fluxos de treball d’imatge, incloent:
I el més important: es van realitzar 462 exploracions de seguiment i més de 200 intervencions clíniques directament derivades de les deteccions automatitzades.
El problema
La retinopatia diabètica és una de les principals causes de ceguesa en adults en edat laboral. Malgrat les recomanacions clíniques, gairebé la meitat dels pacients amb diabetis no se sotmeten a un examen ocular anual. Això es deu a múltiples factors, com la manca d’especialistes, temps d’espera llargs, barreres logístiques i desigualtats en l’accés a l’atenció.
Aquestes mancances són encara més greus en entorns rurals, comunitats vulnerables i en població infantil i juvenil amb diabetis, on el cribratge és gairebé inexistent.
Com ho resol la IA?
Un sistema autònom d’intel·ligència artificial, aprovat per la FDA, permet realitzar cribratges de retinopatia diabètica directament a la consulta d’atenció primària. No cal un oftalmòleg per interpretar els resultats.
Durant la visita, es prenen imatges retinianes que la IA analitza a l’instant. El sistema retorna una de dues decisions clíniques: “derivar” o “tornar a revisar en 12 mesos”. Això integra el cribratge en l’atenció rutinària, sense dependre de derivacions ni visites addicionals.
El model s’adapta tant a adults com a joves, tancant la bretxa assistencial en sectors on el seguiment oftalmològic és escàs o inexistent.
Resultats obtinguts
En un estudi amb 900 adults, el sistema va assolir una sensibilitat del 87,4 % i una especificitat del 89,5 % per detectar retinopatia diabètica de moderada a severa. Això va permetre millorar l’adherència al cribratge del 50 % fins a més del 90 %.
En el cas de joves, l’assaig ACCESS va mostrar un 100 % de compliment en el cribratge enfront del només 22 % dels protocols tradicionals. A més, el 64 % dels pacients amb resultats anòmals van completar el seguiment amb un especialista, enfront del 22 % del grup de control.
El problema
Els electrocardiogrames són una prova rutinària, barata i ràpida. Però la seva lectura estàndard té limitacions. Molts resultats es consideren “normals” tot i que el pacient estigui en risc. De fet, els electrocardiogrames actuals no permeten predir de manera fiable la probabilitat de mortalitat a curt termini, cosa que dificulta una intervenció precoç en pacients aparentment estables.
Els professionals, per la seva banda, no disposen d’eines que els ajudin a detectar patrons subtils o a preveure complicacions futures basant-se en un electrocardiograma aparentment innocu.
Com ho resol la IA?
Un model d’aprenentatge profund, entrenat amb més d’un milió d’electrocardiogrames de 12 derivacions, va ser capaç de predir la probabilitat de mortalitat a un any vista a partir d’electrocardiogrames rutinaris.
La IA analitza les dades de l’electrocardiograma i identifica senyals estadísticament rellevants que no són perceptibles per a l’ull humà. Fins i tot en proves interpretades com a normals per metges especialistes, el model continua tenint una capacitat predictiva destacada.
El sistema proporciona una puntuació de risc en temps real, juntament amb factors explicatius, cosa que permet prendre decisions proactives, com avançar proves d’imatge, modificar tractaments o derivar el pacient a cardiologia preventiva.
Resultats obtinguts
El model va assolir un AUC (àrea sota la corba) de 0,88 per predir mortalitat a un any, i va mantenir una precisió de 0,85 fins i tot en electrocardiogrames classificats com a normals per metges. En una anàlisi a llarg termini, els pacients identificats com d’alt risc per la IA van presentar una probabilitat de defunció 9,5 vegades superior durant els 25 anys següents.
Això no converteix el sistema en una eina diagnòstica, però sí en un sistema d’alerta precoç altament eficaç. Un complement clínic que afegeix valor a una prova que fins ara només s’utilitzava de manera estàtica.
Un dels grans reptes del sistema sanitari no és als quiròfans ni als laboratoris, sinó en la relació diària amb els pacients. La manca d’assistència a cites, l’incompliment terapèutic i la manca d’interacció digital generen pèrdues econòmiques i un deteriorament clar en la continuïtat assistencial.
D’altra banda, els centres d’atenció primària i els call centers d’atenció al client estan desbordats amb trucades per resoldre dubtes bàsics, programar visites o fer cribratge de símptomes. Aquesta sobrecàrrega redueix la disponibilitat per a pacients que sí que requereixen atenció directa.
La solució passa per automatitzar tasques simples i guiar millor el pacient en les seves decisions.
El problema
Els centres sanitaris reben diàriament milers de trucades amb preguntes repetitives: “Què faig amb aquests símptomes?”, “Demano cita presencial o és millor teleconsulta?”, “On és la meva recepta?”.
Aquests contactes saturen els equips d’atenció, generen esperes innecessàries i provoquen errors de gestió. A més, molts pacients acaben acudint a urgències sense necessitat, o directament no van a revisió per no trobar una orientació clara.
Com ho resol la IA?
Els assistents virtuals mèdics, chatbots basats en IA, s’integren directament al “portal digital del pacient” (web, app o fins i tot WhatsApp). Poden fer tria-tge de símptomes, derivar el pacient segons el seu nivell d’urgència, programar cites o redirigir casos complexos a professionals humans.
La clau és la seva disponibilitat 24/7, sense esperes ni col·lapses. Aquests sistemes no només alleugen els equips humans, sinó que ofereixen al pacient una experiència moderna, accessible i constant.
A més, permeten activar directament visites per videotrucada o generar alertes de seguiment.
Resultats obtinguts
En el cas del sistema Clare, implantat als Estats Units, el chatbot va generar:
El problema
Fins a un 50 % dels pacients no prenen la medicació segons la prescripció. Això redueix l’efectivitat del tractament i dispara el risc de complicacions, ingressos hospitalaris i visites a urgències. En molts casos, la manca d’adherència no es detecta fins que el pacient torna a l’hospital i llavors ja és massa tard.
A més, el seguiment terapèutic depèn sovint de trucades manuals, entrevistes esporàdiques o que el mateix pacient informi dels seus hàbits, una cosa poc fiable i difícil d’escalar.
Com ho resol la IA?
Una plataforma d’intel·ligència artificial pot combinar múltiples fonts de dades: historial clínic digital, patrons de prescripció, comportament del pacient, indicadors socials i registres de dispensació de medicaments.
Amb aquesta informació, la IA genera un perfil de risc de no adherència, identifica quan un pacient està en risc d’abandonar el tractament i alerta l’equip assistencial en el moment oportú. També permet personalitzar recordatoris segons els hàbits del pacient i adaptar el canal i la freqüència de contacte.
La IA no només detecta incompliments, sinó que anticipa comportaments abans que es converteixin en un problema clínic.
Resultats obtinguts
En un estudi amb més de 1.100 pacients, els models predictius d’adherència van permetre:
La pressió sobre el sistema sanitari prové del volum de pacients, però també de la manca d’agilitat en els processos interns. Agendes desorganitzades, altes hospitalàries bloquejades, UCI sobrecarregades i fluxos ineficients afecten directament la qualitat assistencial, el benestar del personal i la sostenibilitat econòmica dels centres.
Gran part del problema rau en dades desconnectades, processos manuals i manca de visibilitat en temps real. La IA en salut ofereix una nova manera d’optimitzar recursos, anticipar bloquejos i actuar amb precisió, just on més es necessita: en l’operació clínica diària.
El problema
Les unitats de cures intensives (UCI) generen una gran quantitat de dades: constants vitals, ventilació mecànica, fluxos hemodinàmics, paràmetres cerebrals, etc. Tot i això, la majoria d’aquesta informació està fragmentada i no s’analitza en temps real. Els equips clínics han de prendre decisions crítiques amb dades incompletes o desactualitzades, cosa que augmenta el risc d’esdeveniments adversos i retarda les intervencions.
A més, l’anàlisi d’aquestes dades sovint es fa a posteriori i amb un gran esforç manual.
Com ho resol la IA?
Una plataforma de monitoratge intel·ligent, com Sickbay, connecta tots els dispositius de capçalera (monitors, respiradors, bombes d’infusió, etc.) i unifica les dades en un quadre de comandament centralitzat i dinàmic.
La IA analitza els senyals fisiològics d’alta freqüència i detecta desviacions en temps real, comparant-les amb el patró basal del pacient. Això permet identificar de forma anticipada situacions de risc, personalitzar paràmetres com la pressió arterial objectiu o fins i tot facilitar l’alta segura.
El sistema també permet la revisió remota de casos i el treball col·laboratiu entre especialistes des de diferents punts.
Resultats obtinguts
En un centre de referència, el temps necessari per processar les dades i realitzar anàlisis complexes es va reduir d’hores a només minuts per cas. A més, l’accés remot va millorar la capacitat de revisió de pacients sense necessitat de duplicar personal.
El problema
L’atenció domiciliària tradicional sol funcionar de manera reactiva. S’actua quan el pacient ja presenta símptomes evidents o ha empitjorat. Això deixa poc marge per prevenir ingressos hospitalaris, especialment en persones grans o amb malalties cròniques.
El seguiment depèn en gran mesura de l’observació del cuidador i de trucades telefòniques puntuals, cosa que fa que molts senyals de deteriorament passin desapercebuts fins que ja és massa tard.
Com ho resol la IA?
Una plataforma d’intel·ligència artificial pot integrar-se en apps mòbils que utilitzen els cuidadors diàriament. Durant cada visita, es registren símptomes, comportaments i observacions clíniques. La IA analitza en temps real aquestes dades i detecta patrons que podrien indicar un risc imminent d’empitjorament.
Quan s’identifica un pacient en risc, el sistema emet alertes automàtiques per modificar el pla de cures, avançar visites, revisar la medicació o activar una consulta mèdica. Això permet actuar abans que el problema derivi en una hospitalització.
La IA aprèn de cada interacció i ajusta els seus algoritmes per millorar la precisió en poblacions específiques, com persones amb COVID persistent, malalties neurodegeneratives o pluripatologies.
Resultats obtinguts
L’empresa britànica Cera, que ofereix atenció domiciliària, ha aconseguit amb aquesta tecnologia:
El problema
Cada dia, milers de llits hospitalaris romanen ocupats per pacients que ja han rebut l’alta mèdica, però no poden marxar perquè falta coordinar l’atenció posthospitalària. Aquesta situació, coneguda com a “bloqueig de llit”, és responsable d’un gran coll d’ampolla assistencial.
Al Regne Unit, aquesta problemàtica reté més de 14.000 llits cada dia, provoca esperes de més de 24 hores a urgències i té un cost estimat de més de 2.000 milions de lliures a l’any. El procés d’alta pot incloure fins a 50 passos: logística, equips, medicaments, coordinació amb serveis socials, etc.
Com ho resol la IA?
Un sistema d’intel·ligència artificial actua com a coordinador automàtic de l’alta. Tan bon punt un pacient rep l’alta mèdica, la IA activa una cadena d’accions: prepara el lliurament de medicaments, organitza les cures domiciliàries, comunica amb l’equip social i fa el seguiment de cada tasca en temps real.
Aquest motor automatitzat assegura que fins al 80 % dels pacients puguin abandonar l’hospital el mateix dia en què s’aprova la seva alta clínica. La IA també identifica colls d’ampolla abans que es converteixin en bloquejos reals i proposa solucions anticipades.
Resultats obtinguts
El proveïdor de salut Cera ha implementat aquest model amb resultats excel·lents:
En molts entorns sanitaris, el model d’atenció continua sent reactiu. S’actua quan el pacient ja ha empitjorat, no abans. Això és especialment crític en la gestió de malalties cròniques, on petites desviacions no detectades a temps poden derivar en ingressos evitables, complicacions greus i un cost molt elevat per al sistema.
La realitat és que els equips d’atenció primària tenen poc temps, dades disperses i una càrrega assistencial creixent, cosa que dificulta una intervenció realment proactiva. Però quan s’integren eines d’intel·ligència artificial, la història canvia.
La intel·ligència artificial en salut permet detectar riscos abans que es manifestin clínicament. Amb les dades adequades i el context correcte, és possible anticipar-se i actuar a temps.
El problema
Els pacients amb malalties cròniques solen requerir un seguiment continu, però les visites clíniques són limitades i molts senyals d’alerta passen desapercebuts. Això provoca que el deteriorament es detecti tard i que s’acabi a urgències o ingressat a l’hospital.
A més, els sistemes de salut no solen disposar de mecanismes dinàmics per recalcular el risc clínic segons l’evolució real del pacient.
Com ho resol la IA?
Un sistema d’analítica predictiva basat en intel·ligència artificial integra múltiples fonts d’informació: visites prèvies, resultats de laboratori, medicació, variables socials i patrons de comportament. Amb aquestes dades, recalcula contínuament el risc d’hospitalització i genera alertes primerenques quan detecta desviacions rellevants.
Els equips clínics reben una llista prioritzada de pacients de risc, juntament amb els factors que impulsen aquesta puntuació. Això permet programar visites, ajustar tractaments o contactar de manera proactiva amb aquells que més ho necessiten.
Resultats obtinguts
En una avaluació real, els pacients amb bona adherència i visites de control freqüents van reduir el seu risc d’hospitalització en:
Els models de xarxa neuronal van arribar a oferir un retorn de la inversió del 24,5 %, fins i tot considerant els costos de l’atenció preventiva.
El problema
Les caigudes són una de les principals causes d’hospitalització en persones grans. No només generen lesions físiques: també provoquen por, pèrdua d’autonomia i un deteriorament accelerat de la salut general. Malgrat la seva freqüència, moltes caigudes es podrien evitar si es disposés d’eines per detectar el risc a temps.
El problema és que els sistemes tradicionals d’atenció domiciliària no analitzen de manera proactiva les dades que podrien anticipar un accident. La visita del cuidador sol centrar-se en tasques concretes, i els senyals d’alerta, si apareixen, no es registren ni s’interpreten amb prou rapidesa.
Com ho resol la IA?
Una solució d’intel·ligència artificial pot integrar-se en les plataformes digitals utilitzades pels cuidadors durant les visites domiciliàries. A través dels registres rutinaris —símptomes, observacions, comportament, comentaris del pacient—, la IA detecta patrons de risc associats a caigudes, com canvis en l’equilibri, pèrdua de força o alteracions cognitives.
Quan s’identifica un risc elevat, el sistema proposa intervencions preventives: augmentar la freqüència de visites, adaptar l’entorn de la llar, ajustar la medicació o derivar el pacient per a una valoració clínica.
Tot això passa abans que la caiguda tingui lloc, sense necessitat de sensors ni dispositius addicionals.
Resultats obtinguts
L’empresa Cera, al Regne Unit, ha demostrat que el seu sistema de predicció de caigudes pot:
Estem vivint un canvi estructural en el sector salut. Un punt d’inflexió en què la intel·ligència artificial deixa de ser una promesa tecnològica per convertir-se en una capacitat bàsica del sistema sanitari modern.
El que abans eren tasques manuals, diagnòstics limitats pel temps o decisions clíniques condicionades per la manca de context, avui s’estan transformant en processos intel·ligents, àgils i molt més humans, gràcies a l’ús de la IA en salut.
Però això és només el principi.
En els pròxims cinc anys, veurem una acceleració exponencial. No només perquè la tecnologia maduri, sinó perquè les expectatives del mercat canviaran radicalment. Els usuaris no acceptaran solucions digitals que no siguin intel·ligents. Les organitzacions no es podran permetre invertir en eines que no optimitzin recursos de manera automàtica. I les apps que no integrin IA quedaran obsoletes fins i tot abans d’arribar a producció.
Ara bé, és important tenir en compte que moltes d’aquestes solucions, quan tenen un impacte directe en la presa de decisions clíniques, poden ser classificades com a dispositius mèdics (medical devices). Això implica la necessitat de complir amb marcs regulatoris específics i obtenir certificacions com la CE a Europa, la qual cosa afecta el desenvolupament tècnic, la validació, la documentació i la traçabilitat del producte. Ignorar això és un dels errors més comuns en projectes de salut digital basats en IA.
En un futur a curt termini, la IA en salut passarà de ser un avantatge competitiu a convertir-se en una condició mínima per participar en l’ecosistema. I no parlem només d’algoritmes clínics, parlem d’assistents conversacionals, de motors de recomanació, de predicció de riscos o de personalització de plans terapèutics. Tot allò que permeti prendre millors decisions amb menys fricció.
Per això, el futur no serà de les organitzacions més grans, sinó de les més adaptables. D’aquelles que entenguin que fer servir IA és l’única aposta estratègica correcta.
Si estàs pensant a crear una app de salut que tregui el màxim profit de la intel·ligència artificial, a GooApps t’ajudem a dissenyar-la des de zero, amb visió, amb criteri clínic i amb la tecnologia més avançada preparada per ser altament competitiva des del primer dia.
Contacta’ns i construïm junts la pròxima generació de salut digital.
Completa el formulari i GooApps® t’ajudarà a trobar la millor solució per a la teva organització. Ens posarem en contacte amb tu molt aviat!
+34 656 828 020
Agenda una trucada virtual 
