La IA en salud mejora la síntesis de evidencia y la identificación de pacientes — Juan Carlos Alandete, Sanofi
Arkangel y Sanofi: Evidencia basada en IA e identificación de pacientes: generando confianza para ampliar el impacto
Mejorando la salud con Arkangel AI y Sanofi
Descubra cómo Arkangel AI y Sanofi están impulsando la inteligencia artificial en salud para transformar la generación de evidencia, la identificación de pacientes y su implementación práctica en el sector farmacéutico.
Redefiniendo el acceso: Inteligencia artificial en salud con Arkangel AI y Sanofi
Este episodio explora cómo la inteligencia artificial en salud, impulsada por lecciones prácticas de Sanofi, está optimizando la evidencia, la confianza y los resultados de los pacientes, en una conversación con Laura Velasquez de Arkangel AI.
Resumen
La presentadora Laura Velasquez (Arkangel AI) conversa con Juan Carlos Alandete de Sanofi sobre el uso de la inteligencia artificial en salud para mejorar la identificación de pacientes, la consolidación de evidencia y la eficiencia de los procesos. El debate plantea desafíos prácticos y enfoques viables para la industria farmacéutica, las aseguradoras y los proveedores, especialmente en Latinoamérica.
Resumen del episodio
- Invitados: Juan Carlos Alandete — Líder de Acceso al Mercado, Sanofi
- Temas: Medición del valor real, Generación de evidencia impulsada por IA, Identificación de pacientes, Generación de confianza en las alianzas digitales, Escalado de casos de uso en la industria farmacéutica
- Por qué es importante la inteligencia artificial en la salud: La colaboración real entre Arkangel AI y Sanofi destaca las oportunidades inmediatas y las barreras culturales para la adopción de herramientas de IA que mejoren los resultados y la eficiencia operativa.
Resumen
La inteligencia artificial en la salud es ahora fundamental para brindar la terapia adecuada al paciente adecuado en el momento oportuno, especialmente en un momento en que los sistemas de salud tienen dificultades para procesar la gran cantidad de datos clínicos. En este episodio, Laura Velásquez de Arkangel AI y Juan Carlos Alandete de Sanofi analizan cómo los modelos de IA ya están acelerando la síntesis de evidencia y apoyando a los médicos, utilizando ejemplos prácticos globales y latinoamericanos. Su conversación examina las barreras persistentes de la industria, como la desconfianza, las prioridades en conflicto y las habilidades limitadas en el manejo de datos, y contrasta la adopción en EE. UU. y Latinoamérica. Aprovechando los avances reales de Sanofi en la generación de evidencia basada en IA, identifican estrategias prácticas para los líderes del sector salud que buscan mejorar el acceso, demostrar valor y hacer que las herramientas de IA sean sostenibles para instituciones de todos los tamaños.
Conclusiones clave
- La inteligencia artificial en salud puede reducir meses de revisión de evidencia a horas, liberando tiempo crucial para la toma de decisiones clínicas.
- El éxito de la implementación de la IA depende de la confianza entre los proveedores de tecnología y las instituciones de salud, como se observa en las colaboraciones con Sanofi.
- Los programas piloto centrados en afecciones específicas, como la oncología, aclaran rápidamente qué funciona y fomentan la alineación del equipo para una mayor escalabilidad.
- Equilibrar las presiones diarias de la atención médica con la inversión en capacitación y evaluación de IA es esencial para obtener un rendimiento sostenible de la innovación.
Marcadores del capítulo
- [00:00] El papel de la IA y los desafíos de valor en salud Sistemas
- [05:12] Consolidación de la evidencia: la revisión sistemática se une a la IA generativa
- [14:37] Identificación de pacientes: predicción del riesgo y compatibilidad de terapias
- [22:09] Lecciones de la adopción global vs. regional, confianza y escalabilidad
Ideas Destacadas
- “Los modelos de IA sirven como puente entre las necesidades del mundo real y las terapias innovadoras al consolidar datos médicos masivos.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi
- “El principal obstáculo para la adopción de la IA no es la tecnología, sino generar una confianza genuina en todo el sistema.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi
- “Las instituciones que no consideren seriamente la IA ahora corren el riesgo de quedarse atrás.” — Juan Carlos Alandete, Sanofi
Por qué es importante
Los sistemas de salud de todo el mundo se enfrentan a una creciente complejidad para adaptar las terapias a las necesidades de los pacientes en tiempo real. La inteligencia artificial en salud, como lo analizan Arkangel AI y Sanofi, aborda directamente estos puntos críticos al permitir un procesamiento más rápido de la evidencia y la identificación de los pacientes, lo que genera impactos mensurables en la calidad de la atención, la eficiencia y la asignación de recursos.
Para los profesionales clínicos y los equipos de asuntos médicos, estos conocimientos destacan medidas prácticas para mejorar los flujos de trabajo, obtener valor de los datos ya recopilados y fomentar la confianza con socios farmacéuticos como Sanofi. Al alinear la adopción de la IA con resultados claramente definidos y una colaboración transparente, incluso las instituciones con recursos limitados en América Latina pueden impulsar avances operativos y clínicos a gran escala.
Acerca de Arkangel AI
Arkangel AI es una empresa innovadora en inteligencia artificial en salud, enfocada en empoderar a las organizaciones de atención médica en América Latina y más allá. Al crear soluciones de IA para la síntesis de evidencia, la monitorización de pacientes y la optimización de procesos, Arkangel AI apoya a líderes de la salud, equipos médicos y aseguradoras a acelerar el acceso, mejorar los resultados e impulsar un cambio sostenible.
Preguntas frecuentes
P: ¿Cómo mejora la inteligencia artificial en salud la generación de evidencia?
R: Como explicó Juan Carlos Alandete (Sanofi), las herramientas de IA agilizan la revisión de una vasta literatura clínica, consolidando la evidencia para los tomadores de decisiones. Sistemas como los analizados con Arkangel AI pueden reducir el tiempo de revisión de meses a horas, haciendo que los resultados basados en datos sean más accesibles y prácticos.
P: ¿Qué barreras frenan la adopción de la IA en la atención médica latinoamericana?
R: Según este episodio, los obstáculos incluyen las altas exigencias diarias de los líderes de la salud, la falta de capacitación sobre los beneficios de la IA y la desconfianza generalizada. Los enfoques destacados por Arkangel AI y Sanofi incluyen educación específica y proyectos piloto minuciosos para generar confianza y demostrar el valor antes de escalar.