IA en la atención médica: nuevos biomarcadores, candidatos a fármacos y adopción creciente
Más del 80% de los médicos estadounidenses utilizan IA en su trabajo. La IA está revelando nuevos biomarcadores cardíacos y acelerando el descubrimiento de fármacos, y se prevé que el mercado de IA en salud alcance los 505.600 millones de dólares en 2033, aunque los estudios advierten sobre sesgos y el deterioro del pensamiento crítico.
El uso de la inteligencia artificial en la atención médica ha crecido rápidamente: más del 80% de los médicos estadounidenses informaron usar IA en su trabajo en 2025, más del doble del porcentaje de 2023, según una encuesta de la American Medical Association. Más del 70% de los encuestados dijo que cree que la IA puede ayudar a mejorar la atención médica, principalmente haciendo el sistema más eficiente y reduciendo el agotamiento profesional. Mientras tanto, nuevas investigaciones demuestran la capacidad de la IA para descubrir biomarcadores ocultos de enfermedades y acelerar el descubrimiento de fármacos.
Investigadores de la Universidad de California, Berkeley e instituciones colaboradoras entrenaron un modelo de aprendizaje profundo utilizando más de 440.000 electrocardiogramas vinculados a los registros nacionales de defunción en Suecia. El modelo descubrió un biomarcador previamente no reconocido dentro de los ECG de rutina que identificaba a pacientes con un riesgo excepcionalmente alto de muerte cardíaca súbita, muchos de los cuales no habrían sido identificados con las guías clínicas actuales. En radiología, investigaciones recientes muestran que los sistemas de IA pueden detectar metástasis óseas sutiles en tomografías computarizadas con una precisión comparable o superior a la de radiólogos experimentados, y pueden mejorar el rendimiento de los radiólogos cuando se utilizan como herramienta de apoyo.
En el descubrimiento de fármacos, Mindbeam AI utilizó una combinación de IA generativa, modelado computacional y cribado virtual para diseñar y evaluar 24 nuevos candidatos a fármacos dirigidos a TRPV1, un receptor implicado en la señalización del dolor. Surgieron tres compuestos líderes con un fuerte potencial; uno mostró un equilibrio favorable entre eficacia predicha, biodisponibilidad y tolerabilidad. El trabajo tiene como objetivo abordar el riesgo de toxicidad hepática asociado con dosis altas crónicas de acetaminofén, uno de los analgésicos de venta libre más utilizados. "Esto es solo el comienzo de lo que es posible más allá del acetaminofén", afirmó el fundador y CEO de Mindbeam AI.
La IA también se está integrando en la infraestructura de los ensayos clínicos, donde persisten las preocupaciones sobre la equidad. Un comentario en Nature señala que la subrepresentación de minorías raciales y étnicas, mujeres, adultos mayores, personas embarazadas y poblaciones socioeconómicamente desfavorecidas en los ensayos clínicos sigue siendo un problema crónico. Los daños documentados incluyen un algoritmo de gestión de la salud ampliamente utilizado que empleaba el gasto sanitario como indicador de necesidad, lo que sistemáticamente daba menor prioridad a los pacientes negros, y una evaluación de nueve grandes modelos de lenguaje en más de 1,7 millones de resultados que encontró recomendaciones sesgadas para casos etiquetados como negros, sin hogar o LGBTQIA+. El mismo análisis sostiene que una IA debidamente regulada también puede reducir las disparidades.
El mercado comercial refleja la rápida adopción. Según un informe de Grand View Research, el mercado mundial de IA en salud se estimó en 36.700 millones de dólares estadounidenses en 2025, y se prevé que crezca de 50.700 millones en 2026 a 505.600 millones en 2033, con una CAGR del 38,90% durante el período de pronóstico.
Los ejecutivos de la industria comparten el optimismo. Más del 80% de los ejecutivos de salud afirman que la IA será invaluable este año en diferentes operaciones de la industria, según el informe 2026 U.S. Health Care Outlook de Deloitte. La IA ya está ayudando con la documentación de rutina, analizando el historial médico de los pacientes, mejorando las biopsias líquidas para el cáncer de pulmón o los tumores cerebrales, acelerando los diagnósticos por resonancia magnética, reduciendo las falsas alarmas y prediciendo el riesgo de enfermedades. Al mismo tiempo, los legisladores han expresado su preocupación por la privacidad de los pacientes y la posibilidad de que los sistemas impulsados por IA transmitan o empeoren los sesgos basados en raza y género; las audiencias del Senado han examinado la integración de la IA en la atención médica.
Sin embargo, algunas investigaciones tempranas sugieren que el uso de la IA puede erosionar el pensamiento crítico, la creatividad y el desarrollo de habilidades. En un experimento de 2025 en el MIT, la actividad cerebral de las personas se redujo cuando escribieron un ensayo con asistencia de IA. Otro estudio que analizó 370.000 ensayos de admisión universitaria encontró que, tras la aparición de los chatbots de IA generativa, la gama de ideas originales se redujo. Los educadores médicos están desarrollando métodos para integrar la IA y preservar el pensamiento crítico, como hacer que los estudiantes critiquen el resultado de la IA o resuelvan problemas sin computadoras portátiles.
La IA también está permitiendo el tratamiento personalizado a nivel individual. El CEO de OpenAI destacó un caso en el que una persona utilizó ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje para diseñar una vacuna de ARNm personalizada para su perro diagnosticado con cáncer. El proceso implicó secuenciación genómica, identificación de una mutación en el gen c-KIT, uso de AlphaFold para investigar el comportamiento de las proteínas y descubrimiento de neoantígenos para el diseño de la vacuna. El tratamiento final combinó la vacuna personalizada con un inhibidor de tirosina quinasa y un inhibidor de PD-1, y el momento y las interacciones se optimizaron con IA. El CEO señaló que los especialistas humanos siguieron siendo necesarios en cada etapa.