- La inteligencia artificial se aplica progresivamente en dispositivos médicos y procesos de diagnóstico.
- AlphaFold 3 puede predecir estructuras biomoleculares, lo que ayuda a la investigación farmacéutica.
- Paige Prostate se convierte en el primer software de patología basado en IA en obtener autorización.
- El MiniMed 780G ajusta la insulina automáticamente, cambiando la forma de gestionar la diabetes.
La inteligencia artificial está adentrándose ahora en un terreno más desafiante. Ya no se limita a los artículos de investigación, sino que se aplica progresivamente en dispositivos médicos, procesos de diagnóstico, desarrollo de fármacos e incluso en los quirófanos. Según datos de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), a septiembre de 2026 hay más de 1.600 dispositivos médicos con capacidades de inteligencia artificial autorizados para el mercado en Estados Unidos, que abarcan radiología, cardiología, patología y otras especialidades. A continuación se presentan 10 tecnologías concretas que muestran cómo la inteligencia artificial supera en el ámbito sanitario la expectación generada por los chatbots convencionales.
El avance de AlphaFold 3
AlphaFold 3 de Google DeepMind puede predecir la estructura e interacciones de proteínas, ADN, ARN, moléculas pequeñas e iones. A diferencia de versiones anteriores, centradas principalmente en la estructura de proteínas, esta versión utiliza una arquitectura basada en difusión que permite modelar complejos biomoleculares completos, proporcionando a los investigadores una herramienta computacional para estudiar la interacción entre fármacos potenciales y dianas biológicas.
El rentosertib (INS018_055) de Insilico Medicine se convierte en un ejemplo claro de inteligencia artificial desde el descubrimiento de la diana hasta las pruebas en humanos. El fármaco, cuya diana fue identificada y cuya molécula diseñada mediante inteligencia artificial, ha entrado en la fase 2 de ensayos clínicos para la fibrosis pulmonar idiopática. Los resultados posteriores de la fase 2a mostraron una mejora de la función pulmonar, lo que supone un hito clínico para el descubrimiento de fármacos impulsado por inteligencia artificial.
Aplicaciones de la IA en patología
Paige Prostate utiliza inteligencia artificial para analizar láminas de biopsia prostática digitalizadas y marca las zonas sospechosas de cáncer para que las revise el patólogo. El sistema obtuvo en 2021 la autorización De Novo de la FDA, convirtiéndose en el primer dispositivo de software basado en inteligencia artificial autorizado en patología digital. Su objetivo es asistir a la revisión patológica, no sustituir el diagnóstico del patólogo.
Brainomix 360 Stroke analiza datos de TC, angiografía por TC, perfusión por TC y RM para identificar signos de ictus isquémico, oclusión de gran vaso y hemorragia. Su software calcula automáticamente indicadores como la puntuación ASPECTS y el volumen del núcleo isquémico, y envía alertas cuando detecta situaciones potencialmente críticas. La FDA ha aprobado varios componentes de imagen de ictus de Brainomix.
Caption AI y Caption Guidance de GE HealthCare emplean algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar a los facultativos a obtener imágenes de ecocardiografía. El sistema ofrece orientación en tiempo real para que operadores con menos experiencia consigan imágenes de calidad diagnóstica. Se está integrando en sistemas de ecografía portátiles, lo que podría hacer que el ecocardiograma esté más accesible en el punto de atención.
La inteligencia artificial puede extraer información que los facultativos podrían pasar por alto en un ECG convencional de 12 derivaciones. Los sistemas ECG-IA listados por la FDA ayudan a identificar pacientes con fracción de eyección del ventrículo izquierdo reducida. Un ensayo aleatorizado realizado en 2025 con 13.631 pacientes hospitalizados reveló que el cribado ECG asistido por inteligencia artificial aumentó la detección de nuevos diagnósticos de fracción de eyección baja.
Avances en la gestión automatizada de la diabetes
El MiniMed 780G de Medtronic combina la monitorización continua de glucosa con un algoritmo adaptativo que ajusta automáticamente la administración de insulina cada cinco minutos. Su tecnología de detección de comidas identifica los aumentos de glucosa causados por dosis omitidas o subestimadas y administra insulina correctiva. El sistema marca el paso del cálculo manual de dosis a una gestión de la diabetes automatizada y de ajuste continuo.
IDx-DR de Digital Diagnostics es un sistema autónomo de inteligencia artificial diseñado para detectar retinopatía diabética más allá de leve mediante fotografías de retina. La FDA lo ha clasificado como dispositivo de clase II, permitiéndole emitir su propio juicio de cribado sin necesidad de interpretación por un especialista en oftalmología. Muestra cómo la inteligencia artificial lleva el cribado especializado al entorno de atención primaria.
Investigadores de la Universidad Johns Hopkins desarrollaron un nivel de transformador para robots quirúrgicos, un sistema que aprende movimientos quirúrgicos a partir de vídeos de cirujanos expertos. En 2025, el sistema realizó una colecistectomía prolongada en un modelo vivo sin control humano directo, respondiendo a comandos de voz y adaptándose a imprevistos. Este trabajo apunta a la capacidad de los robots quirúrgicos para ejecutar tareas que van más allá de la mera repetición precisa de movimientos preprogramados.
Contour ProtégéAI+ de MIM Software emplea algoritmos de aprendizaje automático para crear contornos automáticamente a partir de imágenes de TC y RM con fines de planificación de radioterapia. La versión autorizada por la FDA está destinada a ayudar a los facultativos a procesar esas imágenes y respaldar aplicaciones como el tratamiento adaptativo. Una versión actualizada obtuvo la autorización de la FDA en marzo de 2026, lo que muestra que la inteligencia artificial se está integrando en el flujo de trabajo de planificación, no solo en el análisis de exploraciones.
Así, la inteligencia artificial en la atención sanitaria deja de ser un único sistema futurista para convertirse en herramientas especializadas integradas en los flujos de trabajo clínicos existentes. Algunas ya cuentan con autorización y se usan en la práctica clínica, mientras que otras permanecen en fase de investigación o desarrollo clínico. Ahora la inteligencia artificial se entrena para interpretar exploraciones, controlar dispositivos, diseñar moléculas y asistir en procedimientos físicos, no solo para generar texto.
Aplicaciones integradas de la inteligencia artificial en la medicina
La aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en el ámbito médico es cada vez más amplia, desde el desarrollo de fármacos hasta la asistencia diagnóstica, lo que evidencia su potencial para mejorar la eficiencia y la precisión sanitarias. Estas tecnologías no solo pueden mejorar los resultados clínicos, sino también hacer que los servicios médicos sean más accesibles, especialmente en el entorno de atención primaria. A medida que más sistemas obtienen la autorización de la FDA, los flujos de trabajo médicos del futuro dependerán más de estas herramientas inteligentes, impulsando la innovación y el desarrollo de toda la industria.