Fragmentación de datos frena avance de la inteligencia artificial en el sector salud mexicano

Depurar la información administrativa y generar bases de datos de pacientes de manera estratégica, podría reducir hasta 30% los costos operativos de los hospitales.

Por Deyanira Vázquez | Reportera                                        

La inteligencia artificial está ganando terreno en el sector salud a nivel global, con un mercado que podría pasar de US$11.000 millones en 2021 a US$187.000 millones en 2030, de acuerdo con Statista. Sin embargo, en México, su adopción enfrenta un reto estructural que va más allá de la disponibilidad tecnológica: la calidad, organización e interoperabilidad de los datos.

Aunque instituciones como la Secretaría de Salud han comenzado a explorar el potencial de la IA para mejorar la eficiencia del sistema sanitario, la realidad operativa muestra que gran parte de la información clínica y administrativa sigue fragmentada entre múltiples sistemas, áreas y formatos. Esa fragmentación limita la trazabilidad, dificulta la integración y reduce la capacidad de convertir los datos en decisiones útiles y sostenibles.

El contexto financiero tampoco ayuda. Según el informe Panorama de la Salud 2025 (Health at a Glance 2025) de la OCDE, México destina apenas el 5,9% de su PIB a salud, frente al 9,3% promedio de la OCDE, con un gasto per cápita de US$1.588 frente a US$5.967. Esto refleja un sistema con restricciones estructurales para invertir en transformación digital de fondo, por lo que hablar de innovación sin hablar de eficiencia, priorización y capacidad real de implementación deja incompleta la discusión. –sn–

Cama de hospital

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