Hospitales, profesionales de la salud y pacientes saldrán beneficiados a medida que el país impulsa la integración de la IA en el sector sanitario.
Li Bin, médico del Primer Hospital de la Universidad de Lanzhou, formó parte de la oleada de consumidores chinos que adquirieron computadoras Apple Mac Mini durante la frenética adopción del agente de inteligencia artificial OpenClaw en el país a principios de este año.
El joven cirujano de Lanzhou —capital de la provincia de Gansu, en el noroeste de China— compró uno de estos equipos para ejecutar el programa de código abierto, utilizándolo para desarrollar una aplicación capaz de extraer y organizar información proveniente de conversaciones entre médicos y pacientes, así como de fotografías de informes de laboratorio, transformándola en registros médicos estructurados; con ello, eliminó la necesidad de realizar la tediosa y laboriosa introducción manual de datos.
Gracias a la IA, afirmó, «un médico sin formación en programación puede crear este tipo de aplicaciones a un coste muy bajo» para satisfacer necesidades específicas.
El hábil uso que hace Li de las herramientas de IA para optimizar su labor médica ejemplifica el impulso nacional de China para integrar la inteligencia artificial en su industria sanitaria; una iniciativa que, según los expertos, podría ayudar a cerrar las brechas en la distribución de recursos médicos del país y aumentar la eficiencia en el sector.
Además de potenciar la productividad de los médicos a nivel individual, la IA también puede contribuir a mejorar la calidad de los servicios médicos en el conjunto de un hospital, señaló Song Yuqin, subdirectora del Hospital Oncológico de Beijing (BCH), durante un reciente foro del sector sanitario.
Por ejemplo, explicó, un sistema de IA desempeñó un papel fundamental en la investigación de ensayos clínicos realizada en el hospital para pacientes con cáncer de pulmón.
El sistema operaba de forma automática durante la noche, cotejando a los posibles participantes con todos los ensayos clínicos disponibles para el cáncer de pulmón y generando una lista clasificada de los estudios más adecuados para cada paciente; a las 7:00 a.m., se enviaban notificaciones destacando las mejores opciones.
