IA en salud cardiovascular: predicciones que salvan vidas

El texto escrito por Héctor Cabrera el 23 de Julio del 2025 aborda la necesidad urgente de implementar la inteligencia artificial (IA) en el sector salud en México, destacando su potencial para mejorar el tratamiento de enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes. El autor propone dos acciones clave: la creación de un consorcio nacional de datos clínicos y la formación de especialistas en IA médica.

La IA tiene el potencial de personalizar tratamientos y reducir complicaciones en enfermedades crónicas en México.

📝 Puntos clave

• La IA puede anticipar si un paciente con hipertensión se beneficiaría de un tratamiento intensivo y ajustar dosis con alta precisión.
• Estudios como SPRINT y ACCORD demuestran que la IA puede identificar pacientes con "alto beneficio" en tratamientos cardiovasculares.

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• La herramienta PRAISE score puede predecir el riesgo de muerte, reinfarto o sangrado después de un infarto.
• Para que la IA sea efectiva en México, se necesitan datos clínicos integrados y representativos, profesionales capacitados y colaboración entre gobierno, academia y sociedad.
• Se propone la creación de un consorcio nacional de datos clínicos que incluya información de hospitales públicos, privados y clínicas comunitarias, garantizando el anonimato y la privacidad de los pacientes.
• Se sugiere un programa de formación híbrido para cardiólogos, farmacólogos, ingenieros biomédicos y técnicos en salud, con estándares de calidad establecidos por la SECIHTI y evaluación académica a cargo de la ANUIES, y certificación reconocida por la SEP.
• El TecNM ha diseñado el plan de estudios de la Maestría en Inteligencia Artificial, con un área clave enfocada en Sistemas Inteligentes Orientados a la Salud.
• En 2023, las enfermedades del corazón causaron 189 210 muertes y la diabetes mellitus provocó 110 059 más en México, según el INEGI.

Lo malo y lo bueno 👎👍

¿Qué desafíos o riesgos potenciales se identifican en el texto al implementar la IA en el sector salud en México?

La principal preocupación radica en la necesidad de contar con datos clínicos integrados y representativos de toda la población mexicana, incluyendo comunidades indígenas, rurales y urbano-marginales. La falta de datos representativos podría generar sesgos en los algoritmos de IA, afectando la precisión y equidad de los tratamientos. Además, se requiere garantizar el anonimato de los pacientes y la protección de su privacidad al consolidar y estandarizar los historiales electrónicos.

¿Qué beneficios concretos se esperan de la implementación de la IA en el sector salud en México, según el autor?

Se esperan varios beneficios concretos, como un mejor control de enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes, con tratamientos personalizados que reducen complicaciones y costos. La IA también podría acelerar y optimizar los ensayos clínicos, mejorando la inclusión de pacientes y reduciendo los tiempos de investigación. Además, se espera una mayor equidad en salud, al integrar a toda la población en los modelos predictivos, beneficiando a quienes viven en zonas rurales o con acceso limitado a hospitales de alta especialidad.