La inteligencia artificial continúa evolucionando en el ámbito de la salud, dando paso a una nueva generación de herramientas conocidas como IA agéntica o agentes autónomos.
A diferencia de los modelos generativos tradicionales, estas soluciones no solo producen contenido a partir de entradas específicas, sino que toman decisiones y ejecutan acciones en función de objetivos definidos, con una mínima intervención humana.
Durante la conferencia HIMSS25, este avance fue uno de los ejes temáticos más discutidos, reflejando tanto el entusiasmo por su potencial como la necesidad urgente de establecer marcos de gobernanza adecuados para su uso clínico.
Más allá del procesamiento de datos: agentes que actúan
Los agentes de IA están comenzando a integrarse en flujos de trabajo clínicos y administrativos, con la promesa de aliviar la carga de trabajo asociada a tareas repetitivas, como la documentación clínica, el seguimiento de pacientes, la programación de citas y la verificación de requisitos preconsulta.
Por ejemplo, Epic está desarrollando agentes que interactúan con pacientes antes de las consultas, identifican tareas pendientes (como análisis de laboratorio) y generan resúmenes legibles para el equipo clínico.
En un caso de seguimiento postoperatorio, un agente multimodal fue capaz de conversar con el paciente, analizar imágenes del proceso de recuperación e, incluso, sugerir la cancelación de una cita de control en función de su evolución, previa confirmación del equipo médico.
Estos avances combinan datos de bases clínicas como Cosmos, entrada por video o texto, algoritmos de lenguaje natural y sistemas de programación integrados, generando una experiencia fluida para el paciente.
Beneficios administrativos: del ciclo de ingresos a la experiencia del paciente
El mayor impacto inmediato de la IA agéntica se está dando en la gestión del ciclo de ingresos (RCM), donde automatiza tareas como verificación de codificación, cumplimiento normativo, tramitación de autorizaciones y extracción de datos de documentos entrantes.
Empresas como eClinicalWorks y athenahealth ya implementan estas soluciones en productos reales, observando aumentos de productividad exponenciales en tareas rutinarias.
Herramientas como healow Genie, capaces de responder preguntas frecuentes de pacientes las 24 horas, o asistentes que generan resúmenes automáticos de historias clínicas y completan códigos de facturación, son ejemplos de esta transición hacia flujos de trabajo más inteligentes y autónomos.
Riesgos y límites: la importancia de la supervisión médica
A pesar del entusiasmo, los líderes del sector coinciden en que la implementación de IA agéntica en decisiones clínicas requiere extrema cautela.
La falta de marcos regulatorios específicos, sumada al riesgo de decisiones sesgadas o errores no detectados, limita hoy su aplicación directa en prescripción médica o diagnóstico.
En el foro de IA en salud de HIMSS25, especialistas como Dennis Chornenky (UC Davis Health) advirtieron que las regulaciones actuales no contemplan el comportamiento autónomo de los agentes, y que avanzar sin mecanismos de supervisión adecuados podría poner en riesgo la seguridad del paciente.
Esto se refleja en la práctica: aunque los agentes pueden sugerir acciones clínicas o cancelar citas según datos objetivos, siempre se requiere verificación humana antes de ejecutar cualquier cambio significativo en el plan de atención.
El equilibrio entre autonomía y supervisión
El verdadero valor de la IA agéntica no está en reemplazar al profesional de salud, sino en liberarlo de tareas mecánicas para que pueda enfocarse en la toma de decisiones complejas y la relación con el paciente.
Para ello, es fundamental distinguir entre flujos de trabajo administrativos —donde la automatización puede ser casi total— y aquellos que requieren juicio clínico, en los que la IA debe actuar como un asistente, no como un sustituto.
La tendencia hacia agentes autónomos en salud seguirá creciendo, con desarrollos que integran entrada multimodal, procesamiento natural del lenguaje y capacidad de aprendizaje continuo.
Sin embargo, su despliegue debe estar guiado por principios de transparencia, seguridad y supervisión profesional, con gobernanza clara y participación activa de los equipos clínicos en su diseño e implementación.
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