IA en Medicina
Despliegues concretos (con productos reales y reguladores)
En medicina, la IA no se puede juzgar por “lo bien que suena”. Lo importante es: qué hace, dónde se usa, y cómo se valida.
Despliegue 1: Cribado autónomo de retinopatía diabética (Digital Diagnostics)
Digital Diagnostics ofrece LumineticsCore®, un sistema orientado a automatizar el diagnóstico de enfermedad ocular diabética en flujos clínicos.
Detalles concretos descritos en su web:
Diagnóstico en ~30 segundos tras enviar la imagen.
Notas sobre reembolso (CPT 92229).
Casos de evidencia en mundo real sobre mejora de adherencia a cribado.
Despliegue 2: Triaje por imagen + coordinación asistencial (Viz.ai)
Viz.ai describe una plataforma con algoritmos de IA con autorización FDA que analizan imágenes (p. ej., CT) y ayudan a coordinar equipos y tiempos de respuesta.
- Web: https://www.viz.ai/
- Publicaciones: https://www.viz.ai/publications
La lente regulatoria (por qué esto es “real”)
La FDA publica una lista de dispositivos médicos con IA con enlaces a sus entradas públicas en base de datos.
- Lista FDA: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices
- Visión general FDA (IA en SaMD): https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-software-medical-device
Riesgos típicos en alto riesgo
Sesgos, cambio de distribución y exceso de confianza siguen siendo los problemas duros. “Autorizado por FDA” no significa “sin monitorización”.
Checklist práctico
- Definir la decisión clínica que apoya el sistema.
- Validar entre centros, dispositivos y ventanas temporales.
- Exigir firma humana y vías de escalado.
- Monitorizar drift y equidad tras desplegar.