En los últimos años, el uso de agentes conversacionales basados en modelos de lenguaje (LLMs) ha cobrado gran relevancia en salud. Sin embargo, más allá de responder preguntas o asistir en tareas básicas, existe un potencial mucho mayor que está empezando a explorarse: capturar información clínicamente valiosa, directamente desde el paciente.

En la atención sanitaria, el tiempo es uno de los recursos más valiosos. La sobrecarga administrativa que enfrentan médicos y personal sanitario ha llevado a la incorporación de soluciones tecnológicas como los escribas médicos con inteligencia artificial (IA): asistentes virtuales que transcriben automáticamente las conversaciones médico-paciente para generar notas clínicas.

En Kainos creemos que el futuro de la salud no se construye solo con tecnología, sino con decisiones valientes y estrategias claras. Por eso, queremos compartir algunas claves extraídas del reciente informe "The Future of Healthcare: AI, Cybersecurity, and Value-Based Care".

Hoy el enfoque RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que los modelos LLM respondan preguntas no solo desde su memoria entrenada, sino con datos actualizados desde fuentes externas.

En Latinoamérica, hablar de innovación en salud muchas veces se asocia a traer tecnología de países desarrollados o a digitalizar procesos viejos. Pero la verdadera oportunidad no está en solo copiar modelos ajenos.

En pleno auge de la transformación digital en salud, seguimos viendo noticias que no deberíamos normalizar. Uno de los casos más sonados ocurrió en Perú, cuando se filtraron datos clínicos confidenciales ...

Imagina un agente de inteligencia artificial que trabaje junto al médico, en tiempo real, ayudando a interpretar imágenes, resultados de laboratorio, datos de wearables y notas clínicas. Un copiloto médico asistencial ...