{"version":"1.0","provider_name":"DEPARTAMENTO DE INGENIER\u00cdA EL\u00c9CTRICA","provider_url":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica","title":"IA en medicina - DEPARTAMENTO DE INGENIER\u00cdA EL\u00c9CTRICA","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"gejqJJmz7M\"><a href=\"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/2026\/05\/14\/ia-en-medicina\/\">IA en medicina<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/2026\/05\/14\/ia-en-medicina\/embed\/#?secret=gejqJJmz7M\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"&#8220;IA en medicina&#8221; &#8212; DEPARTAMENTO DE INGENIER\u00cdA EL\u00c9CTRICA\" data-secret=\"gejqJJmz7M\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>\n","thumbnail_url":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/electrica\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Noticia-IA-1.jpg","thumbnail_width":1590,"thumbnail_height":1400,"description":"Columna de opini\u00f3n de la profesora Claudia Prieto. Cooperativa Opini\u00f3n. La inteligencia artificial (IA) en salud pas\u00f3 de ser una visi\u00f3n de futuro a una herramienta concreta y presente. Su llegada al sector no ha sido gradual ni discreta: irrumpi\u00f3 con \u00edmpetu y a gran velocidad. Estamos hablando de un mercado valorado en 39,34 mil millones de d\u00f3lares en 2025 y que prev\u00e9 que crezca de 56,01 mil millones de d\u00f3lares en 2026 a 1.033,27 mil millones de d\u00f3lares en 2034, con proyecciones de superar los 500 mil millones de d\u00f3lares para 2033. Desde el apoyo diagn\u00f3stico hasta la gesti\u00f3n sanitaria, pasando por la medicina personalizada y la automatizaci\u00f3n de tareas administrativas, la IA est\u00e1 transformando profundamente el sistema de salud y la atenci\u00f3n al paciente a nivel global. Uno de los aportes m\u00e1s relevantes es su habilidad para&nbsp;transformar grandes vol\u00famenes de datos en informaci\u00f3n cl\u00ednicamente \u00fatil. El sistema genera a diario una cantidad inmensa de registros: historiales m\u00e9dicos, im\u00e1genes, resultados de pruebas, datos epidemiol\u00f3gicos, patrones de seguimiento terap\u00e9utico y mediciones de resultados. Durante mucho tiempo, buena parte de ese potencial permaneci\u00f3 sin aprovechar. Hoy, la IA permite&nbsp;detectar patrones cl\u00ednicos con mayor agilidad, respaldar decisiones con mayor evidencia y devolver tiempo a los profesionales para que lo dediquen a lo que verdaderamente importa: la atenci\u00f3n al paciente. Porque la IA nunca reemplazar\u00e1 lo esencial de la medicina: el v\u00ednculo entre profesional y paciente, el criterio cl\u00ednico, la empat\u00eda y la confianza las que continuar\u00e1n siendo pilares irremplazables. Lo que s\u00ed ofrece esta tecnolog\u00eda es una capacidad notable para mejorar la anticipaci\u00f3n, la priorizaci\u00f3n y la respuesta, contribuyendo as\u00ed a un sistema m\u00e1s preventivo, preciso y eficiente. Sin embargo, los datos disponibles muestran que la adopci\u00f3n real a gran escala sigue siendo bastante limitada. \u00bfPor qu\u00e9? El desfase entre potencial y adopci\u00f3n constituye el eje central del informe Scaling Artificial Intelligence in Health, publicado recientemente por la Organizaci\u00f3n para la Cooperaci\u00f3n y Desarrollo Econ\u00f3mico (OCDE). El documento, de corte m\u00e1s t\u00e9cnico, tiene por prop\u00f3sito ofrecer un marco operativo dirigido a responsables pol\u00edticos, gestores sanitarios y actores del ecosistema, para que puedan identificar barreras estructurales y dise\u00f1ar intervenciones coherentes con su contexto. El informe identifica as\u00ed tres grandes factores que explican por qu\u00e9 la IA en salud sigue sin alcanzar una escala significativa. El primero es la&nbsp;fragmentaci\u00f3n de los datos. La IA depende de informaci\u00f3n accesible, interoperable y de calidad; sin embargo, el sector sanitario aprovecha menos del 5% de los datos que genera para tomar decisiones. Esa infrautilizaci\u00f3n responde a problemas de gobernanza y acceso que frenan tanto el desarrollo como la implantaci\u00f3n de soluciones. El segundo factor es la&nbsp;desalineaci\u00f3n entre pol\u00edticas, regulaci\u00f3n y pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Existen diferencias notables entre pa\u00edses -e incluso dentro de ellos- en aspectos como la evaluaci\u00f3n de riesgos, la clasificaci\u00f3n de dispositivos o los procesos de aprobaci\u00f3n. Las&nbsp;carencias en gobernanza y capacidad organizativa&nbsp;son el tercer factor. Solo el 18% de los pa\u00edses cuenta con organismos de supervisi\u00f3n espec\u00edficos para la IA en salud, y apenas el 29% ha desarrollado pol\u00edticas orientadas a adaptar la formaci\u00f3n del personal sanitario. Esto pone de manifiesto que la transformaci\u00f3n requerida no es \u00fanicamente tecnol\u00f3gica, sino tambi\u00e9n institucional. De esta manera, el informe plantea que el impacto de la inteligencia artificial en salud no ser\u00e1 inmediato ni homog\u00e9neo, y depender\u00e1 en gran medida de las decisiones de pol\u00edtica p\u00fablica. El riesgo, por lo tanto, se\u00f1ala la OCDE, no reside \u00fanicamente en un uso inadecuado de la IA, sino tambi\u00e9n en la decisi\u00f3n de no adoptarla. Prescindir de esta tecnolog\u00eda puede acentuar desigualdades, restringir el acceso a avances relevantes y consolidar ineficiencias que ya arrastra el sistema. Bajo esta perspectiva,&nbsp;la IA no se concibe como una soluci\u00f3n que opere por s\u00ed sola, sino como una herramienta cuyo verdadero impacto est\u00e1 condicionado por c\u00f3mo se aplica el principio de &#8220;escala responsable&#8221;: avanzar en su integraci\u00f3n no significa simplemente desplegar tecnolog\u00eda, sino crear las condiciones estructurales que hagan posible un uso seguro, justo y eficiente."}