El sector tecnológico chino está en plena ebullición, y esta vez no se trata solo de los últimos smartphones o innovaciones en comercio electrónico. El foco está en DeepSeek, un potente modelo de IA que está causando sensación en diversos sectores, desde la programación hasta, aunque parezca increíble, la sanidad. Para quienes vivimos aquí, parece que cada semana hay un nuevo titular sobre la IA revolucionando el juego. Pero, ¿es puro bombo o realidad, especialmente cuando se trata de algo tan crucial como nuestra salud?
Informes recientes sugieren que DeepSeek no es una simple novedad tecnológica; se está implementando en hospitales de toda China, lo que podría marcar un punto de inflexión significativo para la “sanidad con IA”, un campo que ha experimentado altibajos en la última década. Tras años de promesas y algunos reveses, ¿podría DeepSeek ser el avance que finalmente lleve la asistencia médica impulsada por IA a la corriente principal?
Para entender el revuelo, profundicemos en lo que está sucediendo sobre el terreno. Imagínese una concurrida sala de urgencias o una UCI abarrotada en un gran hospital chino. Son lugares donde cada segundo cuenta, y los médicos están constantemente lidiando con casos complejos, tomando decisiones críticas bajo inmensa presión. Tradicionalmente, en estos entornos de alto riesgo, los resultados de los pacientes dependen casi por completo de la experiencia y la rápida respuesta de los médicos humanos. Pero ahora, imagínese esto: médicos equipados con un asistente de IA impulsado por DeepSeek, capaz de analizar instantáneamente grandes cantidades de datos del paciente, examinar historiales médicos complejos y proponer estrategias de tratamiento en tiempo real.
Esto ya no es ciencia ficción. Hospitales como el Hospital Huainan afiliado a la Universidad de Shenzhen, el Primer Hospital del Pueblo de Kunshan y el Segundo Hospital Afiliado de la Universidad Médica del Ejército ya han comenzado a implementar modelos DeepSeek. Med-Go, un modelo médico integrado con el masivo DeepSeek-R1 (con la asombrosa cifra de 671 mil millones de parámetros), se está probando clínicamente en el Hospital del Este de Shanghai y otras instituciones, con validaciones iniciales centradas en sus capacidades dentro del exigente entorno de la UCI.
Para los estadounidenses acostumbrados a largas esperas para citas con especialistas y a navegar por un complejo sistema de salud, la idea de que la IA agilice los procesos médicos resulta increíblemente atractiva. China, con su enorme población y la distribución desigual de los recursos médicos, se enfrenta a retos aún mayores para garantizar una atención sanitaria de calidad para todos. Durante años, la IA en la sanidad se ha presentado como una posible solución a estos mismos problemas, con el objetivo de reducir la brecha en el acceso a médicos experimentados, mejorar la precisión de los diagnósticos y, en última instancia, hacer que la atención sanitaria sea más eficiente y asequible.
Desde el análisis de imágenes médicas con IA hasta el descubrimiento de fármacos, los robots quirúrgicos y ahora los grandes modelos de lenguaje en medicina, numerosas empresas se han aventurado en este espacio con la esperanza de aprovechar la IA para resolver estos problemas sistémicos. Esta primera oleada de entusiasmo, de 2016 a 2023, incluso dio lugar a varios unicornios de la sanidad con IA, empresas valoradas en más de mil millones de dólares. Sin embargo, muchos de estos primeros productos médicos con IA, a pesar de obtener aprobaciones regulatorias como dispositivos médicos, se encontraron con obstáculos en cuanto a su adopción generalizada en los hospitales y la obtención de pagos por parte de los pacientes o los seguros. Como dijo un socio inversor en el sector sanitario, los obstáculos eran dobles: “insuficientes barreras tecnológicas que provocan competencia en el sector y falta de una fuerte demanda clínica debido a modelos de pago poco claros”. En términos más sencillos, la tecnología no era lo suficientemente buena como para destacar, y nadie estaba realmente seguro de quién iba a pagar por ella.
Pero la aparición de DeepSeek y modelos de lenguaje similares podría estar cambiando la narrativa. La capacidad de estos modelos para comprender y razonar en contextos médicos ha encendido una nueva oleada de entusiasmo. La pregunta ahora es: ¿pueden estos avances en la tecnología de la IA superar finalmente los obstáculos anteriores e impulsar la sanidad con IA a una fase de impacto significativo? ¿Puede la “vida basada en silicio” de la IA aliviar realmente los desafíos de la “vida basada en carbono” de una “atención sanitaria difícil y costosa”, como dice el refrán chino?
La inmersión profunda de DeepSeek en las aplicaciones médicas
En febrero, una avalancha de empresas chinas de salud y farmacéuticas, incluyendo nombres como Yidu Tech, Airdoc y Zhiyun Health, anunciaron la integración de DeepSeek en sus operaciones. ¿El objetivo? Mejorar sus servicios existentes en el análisis de datos médicos, el diagnóstico de imágenes impulsado por IA y la gestión de enfermedades crónicas. Una empresa médica que cotiza en Hong Kong, que actualmente está integrando DeepSeek, informó que sus equipos técnicos están desbordados, centrándose en “aterrizar” proyectos lo más rápido posible debido al interés abrumador de los clientes de los hospitales. De manera similar, una empresa de salud en internet respaldada por Tencent indicó que está investigando activamente DeepSeek, con planes de implementación detallada en cuestión de semanas.
Si bien algunos expertos en tecnología podrían argumentar que DeepSeek no es una “innovación disruptiva” en el sentido más puro, su rendimiento refinado en escenarios de razonamiento y toma de decisiones después del “ajuste fino” es indudablemente valioso. Ofrece un impulso significativo a los productos médicos de IA, especialmente en el manejo de datos médicos complejos y en el apoyo a decisiones clínicas precisas. Esto es precisamente lo que las empresas de salud con IA necesitan desesperadamente en este momento.
Zhang Hanxiang, CEO de Shule Information, la empresa que está detrás del modelo médico de IA Med-Go, enfatizó las capacidades críticas de razonamiento y matemáticas de DeepSeek-R1 (671 mil millones). Le dijo a 36Kr Pro que la integración de DeepSeek ha mejorado la precisión del diagnóstico en más del 10%, con mejoras aún más pronunciadas en los diagnósticos de casos complejos. Lanzado en colaboración con el Hospital del Este de Shanghai en noviembre pasado, Med-Go, ahora mejorado con DeepSeek, está demostrando su valía en entornos de alta presión como la UCI.
Imagínese a un paciente con fallo multiorgánico. Los médicos se enfrentan a una gran cantidad de opciones de tratamiento: ventilación mecánica, purificación de sangre, combinaciones de medicamentos y más. Aquí es donde DeepSeek brilla. Al procesar rápidamente los signos vitales, los resultados de laboratorio y los datos de imagen de un paciente, junto con su historial médico y las últimas investigaciones, DeepSeek puede generar un marco integral de apoyo a la decisión para los médicos, ofreciendo múltiples vías de diagnóstico potenciales. No se trata de reemplazar al médico, sino de empoderarlo con un asistente de IA increíblemente eficiente y conocedor que trabaja incansablemente, 24/7.
El impacto no se limita a los entornos hospitalarios. Están surgiendo pruebas anecdóticas en plataformas de redes sociales como Xiaohongshu, una popular plataforma china de redes sociales y comercio electrónico. Durante las recientes vacaciones del Festival de Primavera, los padres supuestamente utilizaron DeepSeek para interpretar los informes de análisis de sangre de sus hijos y buscar consejo médico. En un caso, el diagnóstico de DeepSeek se alineó con el de un médico jefe de un importante hospital público. Si bien una consulta médica en persona a menudo viene con una explicación limitada debido a las limitaciones de tiempo, los modelos médicos de IA pueden proporcionar respuestas continuas y detalladas a las preguntas de los padres preocupados, desmitificando la jerga médica y aliviando las ansiedades.
Por supuesto, el problema de la “alucinación de la IA”, donde los modelos de IA pueden generar información sin sentido o inexacta, sigue siendo un factor con DeepSeek. Si bien el modelo base posee una impresionante capacidad de razonamiento, su base de conocimientos médicos aún no está lo suficientemente especializada. El nivel de detalle en el procesamiento de datos necesita un mayor refinamiento. La aplicación directa en escenarios clínicos graves podría provocar diagnósticos inexactos y recomendaciones de tratamiento o medicamentos potencialmente engañosas.
Sin embargo, esta limitación también crea una oportunidad para la “personalización profunda”. Las empresas pueden aprovechar la naturaleza de código abierto de DeepSeek y mejorarlo con conjuntos de datos anotados por expertos, incorporar los procesos de razonamiento diagnóstico de equipos médicos experimentados y ajustar el modelo para mejorar la precisión. Aquí es donde la experiencia acumulada durante años de las empresas de salud con IA existentes se vuelve invaluable.
Otra ventaja significativa del enfoque de DeepSeek es su capacidad para abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, un problema de larga data que obstaculiza la adopción de la IA en la atención médica. El modelo de código abierto de DeepSeek, junto con la opción de implementación localizada, ofrece una solución viable. Los agentes de IA se pueden implementar dentro de las redes hospitalarias, garantizando la privacidad de los datos en la fuente y reduciendo la dependencia de las plataformas en la nube de terceros, lo que también se traduce en ahorro de costos.
Más allá del diagnóstico y el tratamiento, DeepSeek está mostrando promesas en el sector de la distribución médica empresarial (B2B). Shangyao Cloud Health, una empresa centrada en la venta minorista de farmacias, le dijo a 36Kr Pro que ya está aplicando DeepSeek en áreas como preguntas y respuestas inteligentes, capacitación de farmacéuticos y gestión personalizada de pacientes. Por ejemplo, en la verificación de recetas, DeepSeek podría ayudar a los farmacéuticos a identificar rápidamente posibles interacciones medicamentosas o errores de dosificación, reduciendo así los riesgos de medicación.
La búsqueda de la “aplicación asesina” médica
La IA en la atención médica en China ha estado en una montaña rusa durante una década. ¿Recuerdan el revuelo en torno a la victoria de AlphaGo sobre Ke Jie en Go? Se han organizado en China competiciones similares de “IA contra médico”, generando entusiasmo e inversión iniciales. Durante estos diez años, las herramientas de IA han evolucionado de “juguetes” a asistentes de médicos y ahora, con avances como DeepSeek, nos estamos acercando al concepto de un “médico de IA” verdaderamente inteligente.
En 2024, la evaluación del mercado de los grandes modelos de lenguaje médicos está cambiando de la simple evaluación de las capacidades del modelo a un enfoque más orientado a los negocios. El enfoque ahora está en identificar “aplicaciones asesinas”: casos de uso que no solo son tecnológicamente impresionantes, sino también prácticamente valiosos y comercialmente viables. La creación de una “aplicación asesina” exitosa en la IA médica requiere un enfoque holístico que aborde la tecnología, el diseño del producto, la educación de médicos y pacientes, los modelos de negocio, el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas: un ecosistema complejo que debe funcionar en armonía.
El valor de DeepSeek reside no solo en su destreza tecnológica, sino también en su amplia visibilidad pública. Su atención generalizada sirve como una “educación sobre el uso de la IA” crucial tanto para médicos como para pacientes. Si bien algunos médicos, especialmente las generaciones más jóvenes, están ansiosos por adoptar nuevas tecnologías, una parte significativa de la comunidad médica sigue siendo conservadora. Las capacidades demostradas de DeepSeek están comenzando a convencer a más médicos para que adopten la IA. Para los pacientes, a medida que las herramientas de IA se integran cada vez más en la vida diaria y el trabajo, el uso de la IA para consultas de salud, análisis de imágenes e incluso diagnósticos iniciales se siente como una progresión natural.
Actualmente, incluso los populares chatbots chinos como Ernie Bot (豆包) de Baidu han integrado asistentes de consulta de salud, como el “Asistente de Consulta de Salud con IA” lanzado por Xiaohe Health, que guía a los usuarios en diálogos relacionados con la salud. Sin embargo, a diferencia de las conversaciones casuales en otros contextos, las consultas médicas y las pruebas de detección del cáncer exigen una alta precisión y tienen una baja tolerancia a las “alucinaciones” de la IA o la información inventada. Imagínese a un asistente de salud con IA haciendo un diagnóstico erróneo y un paciente siguiendo su consejo de medicación, lo que lleva a consecuencias negativas para la salud. Esto plantea serias preguntas sobre la responsabilidad y la responsabilidad médica, lo que subraya la necesidad de una precisión sólida y marcos regulatorios estrictos.
Además, persiste el desafío perenne de la comercialización. Para los productos de IA destinados al diagnóstico y tratamiento clínicos, el modelo de “pago por uso” parece ser el camino más sostenible para generar ingresos continuos al tiempo que se satisfacen las necesidades de los pacientes. En el pasado, muchas empresas de salud con IA ofrecían servicios similares, lo que provocó una competencia intensa y una carrera hacia el fondo, a menudo resultando en un modelo de negocio de “venta única de software” que tuvo dificultades para generar ganancias para la industria en su conjunto.
Sin embargo, los fracasos pasados son simplemente prólogos. Los rápidos avances tecnológicos, particularmente en modelos como DeepSeek, están abriendo nuevos potenciales para la IA en la atención médica, tanto dentro de los hospitales como en toda la cadena de suministro farmacéutico. La industria está preparada para una mayor evolución, y los próximos años serán cruciales para determinar si la IA realmente puede revolucionar la atención médica en China y más allá.
Escepticismo del paciente y “colapso” del médico: el elemento humano permanece
Curiosamente, la incursión de DeepSeek en la atención médica no está exenta de drama humano, incluso un poco de comedia. El reciente revuelo en línea destaca una dinámica fascinante: pacientes que usan DeepSeek para cuestionar los diagnósticos de sus médicos. Un médico con sede en Guangdong, conocido en línea como “Lone Ranger Appreciation”, compartió una experiencia humorística pero estimulante en línea. Después de recetar un plan de tratamiento, el paciente, armado con el análisis de DeepSeek, desafió las recomendaciones del médico. Inicialmente molesto, el médico volvió a verificar las pautas médicas y, para su sorpresa, descubrió que las pautas se habían actualizado: ¡DeepSeek tenía razón! El médico lamentó en broma en línea sentirse como si su “mundo se hubiera derrumbado”. Esta anécdota se volvió viral, obteniendo más de 150,000 me gusta y miles de comentarios, lo que provocó un amplio debate sobre el papel de la IA en la atención médica.
Este escenario no está aislado. Muchos médicos en línea han compartido experiencias similares. Un médico comentó: “Ayer, durante mi consulta externa, un paciente me mostró los resultados de DeepSeek, que eran idénticos a mi diagnóstico. ¡El paciente en realidad me elogió por ser profesional!” Otro médico bromeó: “Siento que mi jubilación se acerca”.
Sin embargo, el mismo médico que inicialmente sintió que su “mundo se derrumbaba” luego aclaró que el diagnóstico de DeepSeek era correcto. Admitió que el hospital estaba usando un medicamento ligeramente diferente debido a la disponibilidad local, pero esto se le había explicado al paciente. Este incidente destaca un punto crítico: la IA puede ser una herramienta poderosa para los pacientes, lo que los empodera para estar más informados y comprometidos con su atención médica.
Otro médico, “Phantom Space” en línea, compartió la experiencia de un paciente que solicitó directamente una receta basada en el diagnóstico de DeepSeek. Recetó el medicamento, que era para una afección menor, y luego consultó DeepSeek él mismo, encontrando sus recomendaciones razonables. Destacó la importancia de la comunicación y la divulgación de riesgos cuando se trata de pacientes que presentan diagnósticos generados por IA.
Estas anécdotas, aunque divertidas, subrayan un cambio crucial: los pacientes se están volviendo más proactivos e informados, aprovechando la IA como una segunda opinión. Sin embargo, los expertos advierten contra la confianza ciega de los pacientes en la IA. El Dr. Hu Wei, médico asistente del Hospital de Niños de la Universidad Médica de Chongqing, enfatiza que las decisiones de tratamiento deben basarse en diagnósticos precisos. Si bien la IA sobresale en ciertas áreas como el análisis de imágenes, diagnosticar con precisión afecciones complejas y sus etapas sigue siendo un desafío. Señala que los exámenes físicos dependen en gran medida de la experiencia e intuición de un médico, habilidades que la IA actualmente carece. Por ejemplo, diagnosticar la apendicitis requiere un examen táctil y un juicio clínico, que la IA no puede replicar completamente.
El Dr. Hu reconoce que la IA puede proporcionar opciones de tratamiento precisas y actualizadas, pero enfatiza la necesidad de atención personalizada. Los médicos adaptan los planes de tratamiento en función de las condiciones individuales del paciente, el historial médico y otros factores. Seguir ciegamente las recomendaciones generadas por IA sin considerar estos matices puede ser riesgoso.
Paisajes regulatorios y los límites de la IA
A medida que la IA se integra más en la atención médica, los marcos regulatorios están poniéndose al día. La provincia de Hunan emitió recientemente una estricta prohibición a los hospitales de Internet que utilizan IA para generar recetas, lo que refleja las preocupaciones sobre la seguridad del paciente y el potencial de uso indebido. Esto sigue a “líneas rojas” similares trazadas en otras regiones. Las regulaciones en China, como las “Medidas de gestión del diagnóstico y tratamiento por Internet (implementación de prueba)”, prohíben explícitamente el uso de IA para generar recetas, enfatizando que las recetas deben ser emitidas por médicos calificados después de una consulta adecuada.
Expertos como Wei Zining enfatizan que la IA actualmente no tiene autoridad para recetar. Permitir que la IA recete medicamentos sería legal y éticamente problemático, ya que la IA no puede ser considerada responsable de los resultados adversos. Sin embargo, la IA puede ser una herramienta valiosa para los médicos, ayudando con el análisis de imágenes, la interpretación de informes y las recomendaciones de tratamiento. Pero, como enfatiza Wei Zining, la IA debe seguir siendo una herramienta de apoyo, no un reemplazo de la experiencia médica humana. “Durante al menos las próximas décadas, la IA solo será una asistente de los médicos, no un sustituto”, afirma.
Abogados como Fu Jian señalan que los acuerdos de usuario actuales para herramientas médicas de IA como DeepSeek establecen explícitamente que sus recomendaciones son solo para referencia y no constituyen asesoramiento médico profesional. Si los pacientes usan DeepSeek para el autodiagnóstico y el tratamiento y experimentan efectos adversos, es poco probable que DeepSeek sea considerado legalmente responsable. La responsabilidad recae en última instancia en la persona que toma decisiones de atención médica basadas en información generada por IA.
Zhang Qihuai, otro abogado, refuerza este punto, destacando que las recetas médicas en China deben ser emitidas por instituciones médicas con licencia y médicos calificados. Los pacientes que se autotratan basándose en las recomendaciones de DeepSeek sin confirmación médica profesional lo hacen bajo su propio riesgo. También observa que Beijing tiene regulaciones que prohíben a los médicos usar IA para generar recetas, lo que subraya aún más la precaución regulatoria en torno a la IA en la atención médica.
El futuro es colaborativo, no competitivo
En conclusión, DeepSeek y modelos de IA similares representan un avance significativo en la atención médica con IA en China. Ofrecen el potencial de mejorar la precisión del diagnóstico, agilizar los flujos de trabajo clínicos y empoderar tanto a los médicos como a los pacientes con mejor información. Sin embargo, es crucial reconocer que la IA es actualmente una herramienta para aumentar, no para reemplazar, la experiencia médica humana. Si bien la IA puede analizar datos y ofrecer información, el juicio matizado, la empatía y la atención personalizada que brindan los médicos humanos siguen siendo indispensables.
El camino a seguir para la IA en la atención médica probablemente será colaborativo. La IA puede manejar tareas intensivas en datos, ayudar con el diagnóstico y brindar apoyo a la toma de decisiones, liberando a los médicos para que se centren en casos complejos, la comunicación con los pacientes y los aspectos humanos de la atención. Para los pacientes, la IA puede ser un recurso valioso para obtener información y segundas opiniones, pero no debe reemplazar las consultas médicas profesionales. A medida que la tecnología de la IA continúa evolucionando, la clave será aprovechar su poder de manera responsable, ética y de una manera que mejore, en lugar de disminuir, el elemento humano en el corazón de la atención médica. Por ahora, el sueño de que la IA revolucione la atención médica en China todavía se está desarrollando, y DeepSeek juega un papel fascinante y potencialmente transformador.
评论