La inteligencia artificial está transformando la manera en que utilizamos los datos de salud. Sin embargo, su verdadero potencial dependerá de algo menos visible, pero igualmente importante: contar con estándares, gobernanza y una arquitectura empresarial que permitan construir sistemas confiables, interoperables y sostenibles.
Cada 14 de octubre celebramos el Día Mundial de los Estándares, una fecha que reconoce el trabajo de miles de especialistas e instituciones que, mediante la colaboración internacional, construyen acuerdos técnicos para que tecnologías, organizaciones y sistemas puedan funcionar juntos. Este año, la conmemoración adquiere una relevancia particular. Vivimos una transformación tecnológica acelerada por la inteligencia artificial (IA), cuyas capacidades para interpretar información, automatizar procesos y generar conocimiento están modificando profundamente nuestras expectativas sobre lo que la tecnología puede hacer.
En el sector salud, estas posibilidades resultan especialmente prometedoras. Hoy contamos con modelos capaces de analizar documentos clínicos, identificar patrones en grandes volúmenes de información y apoyar decisiones complejas. Sin embargo, mientras la IA avanza a una velocidad extraordinaria, buena parte de nuestros sistemas de información continúa operando de manera fragmentada, con datos dispersos, procesos desconectados y capacidades limitadas para intercambiar información de forma confiable.
Esta contradicción plantea una pregunta fundamental: ¿puede la inteligencia artificial resolver los problemas estructurales de interoperabilidad que durante décadas no hemos logrado superar?
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de estándares
La capacidad de los modelos de IA para interpretar lenguaje natural y procesar información no estructurada ha llevado a cuestionar si todavía necesitamos invertir en estandarización. Después de todo, si una máquina puede leer documentos clínicos, extraer información y establecer relaciones entre conceptos, parecería razonable pensar que las integraciones tradicionales perderán relevancia.
Pero interpretar información no equivale necesariamente a comprender su significado clínico, garantizar su procedencia o asegurar que pueda utilizarse de manera segura en diferentes contextos asistenciales.
Un modelo puede identificar un resultado de laboratorio dentro de un documento, pero para interpretarlo correctamente necesita conocer la prueba realizada, sus unidades de medida, el contexto clínico y las condiciones bajo las cuales se obtuvo. De igual manera, reconocer el nombre de un medicamento no garantiza comprender su principio activo, concentración, vía de administración o relación con otros tratamientos.
Los estándares proporcionan precisamente ese lenguaje compartido. No sustituyen la inteligencia humana o artificial, pero establecen las condiciones para que la información pueda interpretarse, intercambiarse y reutilizarse de forma consistente.
La interoperabilidad requiere mucho más que conectar sistemas
Uno de los errores recurrentes en los procesos de transformación digital en salud consiste en reducir la interoperabilidad a un problema de conectividad tecnológica. Implementar interfaces, desarrollar APIs o adoptar un determinado estándar representa solamente una parte del desafío.
La interoperabilidad debe abordarse desde distintas capas complementarias. La capa técnica permite que los sistemas se comuniquen; la sintáctica establece estructuras comunes para representar información; la semántica asegura que los datos compartidos conserven su significado; y la organizacional define procesos, responsabilidades y acuerdos para utilizarlos adecuadamente. A estas dimensiones debemos incorporar las condiciones jurídicas, regulatorias y de gobernanza que determinan quién puede acceder a la información, bajo qué circunstancias y con qué propósito.
En este ecosistema, estándares como HL7 FHIR, HL7 v2 y CDA permiten estructurar e intercambiar información clínica. Terminologías como SNOMED CT y LOINC contribuyen a preservar su significado, mientras que DICOM facilita la interoperabilidad de las imágenes médicas. Otros marcos y estándares, relacionados con seguridad, calidad, protección de datos y gestión de inteligencia artificial, complementan estas capacidades.
Ninguno resuelve individualmente todos los desafíos. Su verdadero valor aparece cuando forman parte de una arquitectura coherente.
Arquitectura empresarial: la pieza que conecta tecnología y propósito
Una arquitectura empresarial para el sector salud permite comprender cómo se relacionan las capacidades institucionales, los procesos asistenciales, la información, las aplicaciones y la infraestructura tecnológica con los objetivos estratégicos del sistema sanitario.
Desde esta perspectiva, la selección de estándares deja de responder exclusivamente a decisiones tecnológicas y comienza a formar parte de una visión integral de transformación.
No se trata simplemente de implementar FHIR o incorporar herramientas de inteligencia artificial. Se trata de comprender qué problema sanitario buscamos resolver, qué información necesitamos, cómo debe circular entre las organizaciones, qué capacidades institucionales hacen falta y cuáles son las reglas que garantizarán su utilización responsable.
La arquitectura empresarial también permite evitar que cada nueva tecnología se convierta en otro componente aislado. Sin esta visión, corremos el riesgo de reproducir con inteligencia artificial la misma fragmentación que hemos construido durante décadas mediante sistemas de información independientes.
Una oportunidad estratégica para Centroamérica y República Dominicana
Nuestra región enfrenta desafíos importantes relacionados con la fragmentación institucional, las brechas de capacidades técnicas, la sostenibilidad de las inversiones y la ausencia de mecanismos suficientemente consolidados de gobernanza de información en salud.
La expansión de la inteligencia artificial abre nuevas oportunidades, pero también puede profundizar estas brechas si su adopción ocurre sin una estrategia integral.
Necesitamos fortalecer las capacidades nacionales y regionales para desarrollar arquitecturas interoperables, establecer acuerdos de intercambio, adoptar estándares internacionales y formar profesionales que comprendan tanto sus dimensiones tecnológicas como organizacionales.
Desde HL7 Centroamérica y República Dominicana promovemos precisamente esta visión: entender la interoperabilidad basada en estándares como una capacidad estratégica del sistema de salud y no simplemente como un requisito técnico de sus plataformas digitales.
Estandarizar para innovar
En este Día Mundial de los Estándares conviene recordar que la estandarización no representa un obstáculo para la innovación. Por el contrario, proporciona las bases necesarias para que nuevas tecnologías puedan integrarse, evolucionar y generar beneficios sostenibles.
La inteligencia artificial seguirá transformando nuestra relación con la información. Pero en salud, donde una decisión puede afectar directamente la vida de una persona, no basta con disponer de sistemas capaces de producir respuestas. Necesitamos garantizar que esas respuestas se construyan sobre información confiable, comprensible, trazable y disponible cuando realmente se necesita.
El futuro de la salud digital no dependerá solamente de qué tan inteligentes sean nuestros sistemas, sino de qué tan capaces seamos de hacerlos trabajar juntos.
Aviso legal: Este artículo tiene fines exclusivamente informativos y de divulgación técnica. Las opiniones y reflexiones expresadas buscan contribuir al debate sobre la adopción de estándares, la interoperabilidad, la arquitectura empresarial y el uso responsable de la inteligencia artificial en salud. Su contenido no constituye asesoramiento técnico, clínico, jurídico ni regulatorio, ni representa necesariamente una posición oficial de Health Level Seven International (HL7®). Las imágenes utilizadas son ilustraciones conceptuales generadas mediante inteligencia artificial. HL7 Centroamérica y República Dominicana (HL7 CAM) promueve la adopción de estándares internacionales y recomienda evaluar su implementación conforme al contexto, las necesidades institucionales y la normativa aplicable.