Ya está disponible Evolution of artificial intelligence at Hospital Italiano de Buenos Aires: A retrospective review of experience and lessons learned, un artículo recientemente publicado en International Journal of Medical Informatics por referentes de los departamentos de Informática, Dermatología y Diagnóstico de Imágenes; el estudio recorre la manera en que nuestra institución integró la inteligencia artificial en la práctica clínica a lo largo de más de dos décadas. El objetivo de la investigación fue describir el proceso de adopción de tecnologías de inteligencia artificial en el Hospital, realizando una periodización, identificando las herramientas utilizadas en cada una y las lecciones aprendidas a lo largo del tiempo. Para ello, los autores realizaron una revisión retrospectiva institucional, estructurando la evolución en cuatro etapas secuenciales, definidas según el tipo de tecnología predominante, sus aplicaciones clínicas y su grado de integración en los flujos de trabajo.
 

Etapas
La primera etapa (1997 - 2009) se centró en la construcción de las bases digitales y el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión clínica (CDSS). Durante este período se implementaron alertas farmacológicas y recomendaciones clínicas estructuradas, contribuyendo principalmente a mejorar la seguridad del paciente.

En una segunda etapa (2010 - 2017), el foco se desplazó hacia el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y las tecnologías de reconocimiento de voz. Estas herramientas permitieron extraer información estructurada a partir de textos clínicos no estructurados y avanzar en el desarrollo de sistemas de dictado médico automatizado.

La tercera etapa (2018 - 2022) estuvo marcada por la incorporación de aplicaciones de visión por computadora en imágenes médicas. Entre los desarrollos destacados se incluyen redes neuronales convolucionales para la evaluación de densidad mamaria y sistemas de triage en radiografías de tórax. En esta fase, los autores destacan la importancia de la validación iterativa y la integración efectiva en los flujos clínicos.

Finalmente, la etapa actual (2023 - presente) se caracteriza por la exploración de modelos de inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje de gran escala. Un ejemplo concreto es el chatbot institucional TANA, diseñado para apoyar la toma de decisiones clínicas, el triage digital y la interacción con pacientes.

Resultados y conclusiones
A lo largo de estas cuatro etapas, el estudio identifica una serie de aprendizajes clave. Entre ellos, la importancia de la calidad de los datos, la colaboración interdisciplinaria, la validación rigurosa de los modelos, la capacitación de los usuarios y la incorporación de resguardos éticos. Asimismo, se enfatiza la necesidad de una implementación responsable de la inteligencia artificial, alineada con los procesos clínicos y centrada en la seguridad del paciente.

En sus conclusiones, los autores destacan que la adopción sostenida de inteligencia artificial en salud requiere no solo avances tecnológicos, sino también estrategias institucionales claras, infraestructura adecuada y una integración real en la práctica clínica. La experiencia del Hospital Italiano se presenta así como una hoja de ruta valiosa para otras instituciones que buscan incorporar inteligencia artificial de manera estructurada, segura y escalable.

Autores
Daniel Roberto Luna
Carlos Martín Otero
Alfredo Hernán Cancio
Luis Daniel Mazzuoccolo 
Victoria Rodríguez Kowalczuk
José Martín Rabellino
Martina Aineseder
Eliana Ludmila Frutos
Marco Iván Esposito
Ana Beatriz Rusconi Lagarrigue
Agustina Saguier
Francisco Ernesto Marin
Agustin Segalini
Fernando Andrés Campos
José Manuel Castaño
Luciana Rubin
Sonia Elizabeth Benitez

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