La discusión sobre sustentabilidad en el sector salud empieza a incorporar una nueva variable: la tecnología. Mientras hospitales y centros de diagnóstico buscan responder a una demanda creciente y, al mismo tiempo, administrar recursos cada vez más exigidos, la inteligencia artificial (IA) y otras soluciones digitales aparecen como herramientas capaces de mejorar la eficiencia y reducir parte del impacto ambiental de la actividad.

De acuerdo con información de la WHO Foundation, la atención sanitaria representa cerca del 5% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Una parte importante de esa huella está vinculada con el consumo energético de hospitales, quirófanos, unidades de cuidados críticos y áreas de diagnóstico, además de la cadena de suministro necesaria para sostener la atención médica.

En este escenario, optimizar procesos puede tener un efecto que va más allá de lo operativo. Un estudio que debe repetirse, un equipo que permanece encendido más tiempo del necesario, una agenda mal coordinada o un traslado adicional también implican un consumo de energía, infraestructura e insumos que podría evitarse.

La inteligencia artificial aplicada a la salud puede intervenir precisamente sobre esas ineficiencias. En el diagnóstico por imágenes, por ejemplo, estas herramientas permiten mejorar la calidad de las imágenes desde el momento de la adquisición, acelerar su procesamiento y colaborar en la priorización de estudios de acuerdo con criterios clínicos.

El impacto potencial no se limita entonces a obtener resultados más rápidos. Si un estudio se realiza correctamente desde el primer intento, se evita utilizar nuevamente el equipo, consumir energía y destinar tiempo del personal sanitario a repetir un procedimiento. De la misma manera, una gestión más eficiente de turnos, equipos y flujos de trabajo permite aprovechar mejor la capacidad instalada.

Algunos casos ya muestran resultados concretos. Según experiencias recopiladas por el Foro Económico Mundial, la utilización de sistemas inteligentes para gestionar quirófanos y optimizar el consumo energético permitió alcanzar reducciones de hasta un 25% en el uso de energía en salas de operaciones.

Para los sistemas de salud, la discusión adquiere una relevancia particular en contextos donde existen restricciones de recursos, dificultades para acceder a especialistas y una demanda creciente de atención. En esos escenarios, mejorar la productividad de los equipos y utilizar de manera más eficiente la infraestructura disponible puede tener un doble beneficio: contribuir a la sostenibilidad económica del sistema y, al mismo tiempo, reducir su impacto ambiental.

La relación entre tecnología médica y sustentabilidad, de todos modos, recién comienza a ocupar un lugar más relevante dentro de la agenda del sector. La incorporación de herramientas capaces de procesar información, anticipar necesidades y optimizar operaciones plantea una oportunidad para repensar cómo se utilizan los recursos en hospitales y centros de atención.

En ese camino, la inteligencia artificial no aparece únicamente como una tecnología asociada al diagnóstico o a la automatización. Su capacidad para mejorar procesos puede convertirse también en una herramienta para construir sistemas de salud más eficientes y sostenibles, en los que una mejor utilización de la infraestructura, la energía y los insumos forme parte de la estrategia de atención.

Para la industria de tecnología médica y el ecosistema sanitario, el desafío será demostrar que innovación y sustentabilidad pueden avanzar en la misma dirección. En un sector con una demanda creciente y una importante huella ambiental, cada proceso optimizado puede significar no solo una mejora operativa, sino también un paso hacia un modelo de atención más sostenible.

 

Fuente: Curecompass.

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