Lo que cambia en la práctica del profesional de la salud con una IA real
Resumen: La inteligencia artificial genera valor en la atención médica cuando deja de ser una herramienta aislada y pasa a formar parte del flujo de atención. Integrada en la práctica clínica y de gestión, transforma los datos en información contextualizada, apoya la toma de decisiones en tiempo real, anticipa riesgos y contribuye a una
Nuevo Agente de Clasificación de Incidentes: conozca la nueva aplicación de Epimed Monitor Seguridad del Paciente
La Seguridad del Paciente cuenta con una nueva aplicación de inteligencia artificial que agilizará el proceso de gestión de incidentes. La etapa de clasificación es uno de los principales cuellos de botella que enfrentan los equipos de calidad. La recopilación de datos, la revisión de expedientes clínicos y el llenado de registros incompletos; todo
IA en la salud y el protagonismo del profesional: por qué el cuidado humano se vuelve aún más valioso
Resumen: La inteligencia artificial está transformando la práctica clínica, pero su mayor impacto no radica en sustituir a los profesionales de la salud. Al asumir tareas relacionadas con el procesamiento de datos, la identificación de patrones y la anticipación de riesgos, la IA amplía la capacidad de análisis de los equipos y refuerza la
Epimed Monitor: la plataforma de inteligencia clínica que viabiliza la IA en la salud
Resumen: La inteligencia artificial en la salud depende de mucho más que algoritmos avanzados. Para generar un impacto real en la práctica clínica, es necesario contar con datos estructurados, validación científica, integración con el flujo asistencial y gobernanza clínica. Estos pilares permiten transformar la información en inteligencia capaz de apoyar la toma de decisiones,
De la notificación a la prevención: cómo la IA está transformando la seguridad del paciente
Resumen: La seguridad del paciente está entrando en una nueva etapa de evolución. Si bien en las últimas décadas los hospitales e instituciones de salud de todo el mundo fortalecieron sus procesos de notificación, investigación y aprendizaje a partir de eventos adversos, la inteligencia artificial amplía esta capacidad al permitir una actuación cada vez
Del análisis a la acción: cómo la inteligencia artificial está transformando la salud
Resumen: La salud está entrando en una nueva era. Después de años dedicados a la digitalización de registros y a la generación de informes, las instituciones avanzan hacia la inteligencia operacional, donde los datos se transforman en insights, predicciones, recomendaciones y acciones capaces de apoyar la atención al paciente en tiempo real. En el sexto
IA en la salud y responsabilidad clínica: por qué la gobernanza se ha vuelto esencial
Resumen: La inteligencia artificial ya forma parte de la práctica clínica, apoyando diagnósticos, identificando riesgos y contribuyendo a la toma de decisiones asistenciales. A medida que estas tecnologías adquieren un papel más activo en el cuidado de los pacientes, surge una necesidad cada vez más evidente: establecer mecanismos de supervisión, transparencia y rendición de
IA en la práctica clínica: por qué la inteligencia debe integrarse al proceso asistencial
Resumen: Aunque la inteligencia artificial en la medicina ha evolucionado rápidamente, una encuesta global revela que solo el 16% de los profesionales de la salud utilizan herramientas de IA para respaldar las decisiones clínicas. Este dato indica que el mayor desafío actual de la tecnología ya no es la precisión del algoritmo, sino su
Del algoritmo al cuidado real: la importancia de la validación clínica de la IA
Resumen: La inteligencia artificial avanza rápidamente en el ámbito de la medicina, pero una estadística del MIT revela que cerca del 95% de los proyectos piloto de IA fracasan al ser implementados en el mundo real. ¿La razón? Una excelente precisión técnica en ambientes controlados no garantiza seguridad a la cabecera del paciente. Este tercer
El papel de la depuración de datos en la confiabilidad de la IA en salud
Resumen: En el panorama actual de expansión de la inteligencia artificial en la salud, el mayor desafío para su consolidación no es tecnológico, sino la calidad de la materia prima que la alimenta. El volumen de datos no se traduce, necesariamente, en valor clínico. El segundo artículo de la serie editorial «IA en la Salud: