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"Daniel Vreeman en las Jornadas de Informática en Salud: cómo los estándares de HL7 están habilitando la innovación en salud digital en la era de la IA"
Mg. Fernando Campos
Desde la transparencia de los algoritmos hasta agentes conversacionales interoperables, su visión traza la hoja de ruta indispensable para que América Latina no solo adopte, sino que lidere con solidez la próxima ola de la salud digital.
No todos los días Buenos Aires recibe, aunque sea de manera virtual, a una de las figuras más influyentes del mundo en estándares de datos en salud e inteligencia artificial. Y mucho menos en el marco de unas jornadas donde la tecnología, la clínica y la gestión dialogan de igual a igual. Eso fue exactamente lo que ocurrió en las últimas Jornadas de Informática en Salud del Hospital Italiano, organizadas junto a HL7 Argentina, donde el Dr. Daniel Vreeman participó como keynote speaker dentro del track de Interoperabilidad y Estándares liderado por Fernando Campos.
El título de su presentación fue tan directo como ambicioso: “Enabling digital health innovation with HL7 standards in the AI era” (Habilitando la innovación en salud digital con estándares HL7 en la era de la inteligencia artificial).
Para quienes están metidos de lleno en el mundo de la interoperabilidad, Dan no necesita presentación. Pero para el resto, vale decirlo claro: estamos hablando de uno de los grandes arquitectos invisibles detrás de cómo se intercambian hoy los datos de salud por el mundo. Fisioterapeuta de formación, informático biomédico por vocación, y referente global en estándares de datos por impacto real. Actualmente, es Chief Standards Development Officer y Chief Artificial Intelligence Officer de HL7 International, además de presidente del board de la HL7 FHIR Foundation. Nada menos.
Durante su presentación, seguida por cientos de profesionales desde Argentina y otros países de la región, Dan no solo habló de tecnología. Habló de visión estratégica, esa que se necesita cuando la inteligencia artificial ya no es una promesa, sino una realidad concreta en hospitales, sistemas de gestión, investigación clínica y salud pública.
La Oficina de Inteligencia Artificial de HL7: el nuevo “cerebro” de los estándares
Uno de los ejes centrales de su presentación fue el trabajo que hoy lidera desde la Oficina de Inteligencia Artificial de HL7, una estructura relativamente nueva, pero clave para el futuro digital de la salud. Su misión es clara: impulsar el desarrollo de estándares de interoperabilidad pensados específicamente para la era de la IA, con foco en confiabilidad, escalabilidad y uso responsable.
En palabras simples: ya no alcanza con que los sistemas “hablen entre sí”. Ahora también tienen que dialogar con algoritmos, modelos de lenguaje, agentes inteligentes y sistemas de soporte a decisiones clínicas basados en aprendizaje automático. Y ese diálogo tiene que ser seguro, trazable y ético.
La Oficina de IA de HL7 cumple un rol de orquestador central, coordinando iniciativas de inteligencia artificial entre distintos grupos de trabajo, aceleradores y afiliados de todo el mundo. Funciona, además, como puente global entre HL7 y reguladores, industrias, universidades y otras organizaciones internacionales de estándares. Todo esto, con un objetivo claro: construir un stack de interoperabilidad preparado para IA, sin improvisaciones.
Durante su presentación, Dan recorrió los cuatro grandes flujos de trabajo que hoy estructuran esta transformación global:
- Estándares: construir un marco de interoperabilidad específicamente diseñado para que la IA pueda operar sobre datos de salud de forma confiable.
- Liderazgo global y alianzas: posicionar a HL7 como convocante internacional legítimo para ordenar este ecosistema.
- Laboratorio de innovación en IA: incubar aplicaciones reales, no solo teorías.
- Excelencia comunitaria: empoderar a la comunidad global de TI en salud para que estas herramientas no queden encerradas en pocos centros de poder.
Lejos del marketing vacío, estos ejes están bajando a tierra en proyectos concretos. Entre ellos, se destacaron varios desarrollos que ya están en marcha.
De la teoría a la práctica: transparencia, calidad y agentes inteligentes
Uno de los desarrollos que más interés despertó en el track de Interoperabilidad y Estándares fue la Iniciativa de Transparencia de IA en FHIR, un framework que busca que los sistemas basados en inteligencia artificial puedan explicar qué hacen, cómo toman decisiones y con qué datos fueron entrenados. En tiempos donde los algoritmos empiezan a sugerir diagnósticos o tratamientos, esto no es un detalle menor.
Otro proyecto clave es el trabajo sobre estándares para el ciclo de vida completo de datos de IA y Machine Learning, desde la recolección hasta el despliegue clínico. Acá entra en juego algo fundamental: gobernanza del dato, validación de modelos, control de sesgos y actualización continua.
También se presentó el marco PIQI (Patient Information Quality Improvement), enfocado en mejorar la calidad de los datos del paciente desde su origen. Porque no hay inteligencia artificial “inteligente” si los datos de base están incompletos, duplicados o mal codificados.
Y quizás uno de los temas que más comentarios generó fue la interoperabilidad conversacional (COIN): agentes inteligentes que pueden “hablar” entre sistemas clínicos usando estándares FHIR. Una especie de “asistentes digitales interoperables” que pueden consultar historias clínicas, pedir estudios, interpretar resultados y asistir al profesional en tiempo real.
Un mensaje claro para América Latina
Más allá del despliegue técnico, su paso virtual por las Jornadas dejó un mensaje potente para la región: América Latina no llega tarde a la transformación digital en salud, pero sí necesita orden, estrategia y estándares sólidos. La IA en salud no es solo una cuestión de presupuesto, sino de bases correctas: interoperabilidad, calidad de datos, gobernanza y formación.
La sensación que quedó luego de su charla fue que lo que Dan presentó no es ciencia ficción. Es agenda activa. Es trabajo en curso. Es infraestructura que se está construyendo ahora mismo y que en pocos años va a impactar directamente en cómo se registran datos, cómo se entrenan algoritmos clínicos y cómo se toman decisiones médicas.
Te invitamos a ver la charla completa acá.