La inteligencia artificial (IA) se está adentrando cada vez más en las operaciones diarias de los hospitales en China, ya que más instituciones médicas desarrollan sus propios modelos de lenguaje de gran escala e incorporan IA para mejorar la calidad y la eficiencia de los servicios de atención médica, según un reportaje publicado el 9 de octubre por el periódico en inglés China Daily.
En el Hospital del Este, afiliado a la Universidad de Tongji, en la municipalidad oriental china de Shanghai, el médico Duan Tao ahora trabaja con lo que describe como un “tercer participante” en la consulta.
Mientras Duan habla con los pacientes, Med-Go, un modelo de lenguaje de gran tamaño liderado por médicos del hospital, puede recuperar historias médicas, identificar información relevante y ofrecer sugerencias para casos complejos.
Para Duan, quien dirige tanto el departamento de obstetricia y ginecología del hospital como su centro de innovación en inteligencia artificial médica, la mayor oportunidad radica en desarrollar agentes de IA para tareas clínicas específicas, en lugar de simplemente construir otro modelo de propósito general.
Zhang Haitao, director del departamento de emergencias y cuidados críticos del hospital y uno de los principales desarrolladores de Med-Go, dijo que la característica definidora del modelo es que fue “desarrollado por médicos para médicos”.
“Al manejar la recopilación preliminar de información y los controles de referencia, Med-Go está diseñado para liberar a los médicos de manera que puedan pasar más tiempo comunicándose con los pacientes y haciendo valoraciones clínicas”, dijo. El sistema está destinado a apoyar a los especialistas en el manejo de casos complejos, al mismo tiempo que ayuda a los médicos de base a fortalecer sus capacidades de diagnóstico.
El hospital está desarrollando más de 40 agentes de este tipo para tareas que van desde la consulta ambulatoria y la revisión de registros médicos hasta el apoyo a la investigación.
Med-Go también se ha expandido fuera de las paredes del hospital, habiendo sido desplegado en 46 centros de servicios de salud comunitarios en la Nueva Área de Pudong de Shanghai y en más de 30 hospitales principales en otros lugares del país, según el equipo del hospital y datos de las autoridades locales.
Una iniciativa similar está en marcha en otros hospitales de renombre. En Chengdu, capital de la provincia suroccidental de Sichuan, el Hospital del Oeste de China, dependiente de la Universidad de Sichuan, ha desarrollado su propio modelo de IA médica, Huaxi Hongyi, integrando más de 10 modelos generales y más de 50 modelos especializados. Su agente de documentación médica generó más de 1,1 millones de registros médicos en 2025, ahorrando a los médicos más de 300.000 horas de tiempo de papeleo, de acuerdo con fuentes del hospital.
Tales aplicaciones muestran cómo la IA médica desarrollada por hospitales está pasando de las pruebas de modelos a los flujos de trabajo clínicos reales.
La firma de investigación de mercados IDC estima que el mercado de “software” de aplicaciones de atención médica impulsado por IA de China alcanzó los 3.540 millones de yuanes (528 millones de dólares) en 2025 y podría expandirse a los 14.000 millones de yuanes para 2030, a medida que los hospitales adoptan cada vez más agentes de IA para tareas operacionales y clínicas más complejas.
El apoyo de políticas está reforzando ese cambio. Directrices nacionales emitidas en noviembre piden el uso generalizado de atención primaria, apoyo a las decisiones de los especialistas y servicios al paciente, todos asistidos por IA, para 2027, y se prevé que la asistencia inteligente en los centros médicos de base alcance una cobertura casi universal para 2030. Shanghai ha fijado por separado un objetivo para los escenarios de aplicación “IA más atención médica” para cubrir todas las instituciones médicas, también para 2030.
Sin embargo, en ocasiones la transición de la IA de los proyectos de demostración al uso clínico de rutina sigue presentando desafíos.
En el Hospital del Este de Shanghai, algunos médicos dudaron al principio a la hora de utilizar Med-Go, porque las respuestas del sistema podrían tardar entre 20 y 40 segundos. La adopción también variaba según el departamento, dependiendo en parte de si los directores de cada uno de ellos se decidían a adoptar la tecnología o no. En términos más generales, los sistemas de IA de grado hospitalario requieren de recursos informáticos sustanciales, integración con los sistemas de información existentes y validación clínica continua.
La fragmentación de los datos también supone un obstáculo importante para un despliegue más amplio.
Zhang Qi, decana asociada de la Escuela de Inteligencia Artificial y Ciencias de Datos de la Universidad de Negocios Internacionales y Economía, dijo en una entrevista con China Daily que la falta de estándares de datos unificados, las preocupaciones por la privacidad y el alto costo del etiquetado y almacenamiento de datos están entre las mayores limitaciones para la IA médica.
De acuerdo con la educadora, los hospitales disponen de grandes cantidades de valiosos datos clínicos, pero las preocupaciones sobre la privacidad de los pacientes y la seguridad de los datos pueden hacer que las instituciones sean reacias a compartirlos. Su esperanza, dijo, es que los modelos de base general y los modelos médicos especializados coexistan, haciendo que las interfaces comunes y los protocolos de comunicación sean cada vez más importantes si diferentes sistemas quieren intercambiar datos y trabajar juntos.
Zhang indicó que cualquier aceleración en la innovación debe ir acompañada de requisitos claros para la validación de la seguridad y la revisión ética, así como de un seguimiento continuo, una vez que los sistemas de IA se incorporen al uso clínico. Las autoridades nacionales de salud también han hecho hincapié en que la IA debe apoyar y complementar, en lugar de reemplazar, a los profesionales médicos.
Por ahora, cuando Med-Go y un médico llegan a conclusiones diferentes, el médico tiene la última palabra. Duan dijo que el objetivo en esta fase no es excluir a los médicos de la cadena de toma de decisiones, y señaló que los errores médicos existieron incluso antes de la llegada de la IA.
No obstante, el especialista espera que, a medida que la tecnología se vuelva más capaz, ese equilibrio cambie. La participación humana representa actualmente casi todo el proceso de toma de decisiones médicas, pero eventualmente podría caer por debajo del 10 % en algunos flujos de trabajo, de modo que los médicos se centren en las decisiones críticas y en la supervisión, vaticinó el galeno.
CGTN 10-10-2026.
