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mayor número de pacientes perciban el valor de estas innovaciones. Respecto a los retos que enfrenta Améri- ca Latina en relación con la adopción de estas tecnologías, conversamos con Martín Cruz, CEO de Keirón , quien nos compartió su perspectiva sobre estos desafíos. Según Cruz, uno de los princi- pales desafíos es la brecha tecnológica. En América Latina, existe una diferencia significativa en el acceso a internet en- tre las áreas urbanas y rurales. Según el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), el 74.8% de los hogares urbanos cuentan con acceso a internet, mientras que sólo el 35.8% de los hogares rurales están conectados. Esta disparidad limita la posibilidad de implementar soluciones de IA que de- pendan de una conectividad estable, tanto en hospitales como en pacientes que requieran monitoreo remoto. Otro obstáculo clave es la falta de reg-

Actualmente, muchos profesionales del sector ven la IA como una amenaza en lugar de un aliado que puede aumentar la capacidad de los sistemas de salud. La falta de programas de formación es- pecializados limita la capacidad de los médicos para colaborar en la creación de bases de datos centralizadas y en- trenar modelos de IA. IA Y LA PERSONALIZACIÓN DE LOS TRATAMIENTOS El potencial de la IA para personalizar tratamientos es uno de los mayores avances en el sector salud. Los modelos de IA pueden analizar datos genéticos, históricos médicos y hábitos de vida para ofrecer recomendaciones espe- cíficas a cada paciente. A medida que el análisis genético se democratiza, la IA será capaz de ajustar tratamientos y medicación de manera proactiva, basándose en los datos históricos de cada persona y comparando perfiles similares. Un ejemplo es el uso de la plataforma IBM Watson for Oncology , que ya se utiliza para sugerir opciones terapéuti- cas personalizadas en casos de cáncer, basándose en investigaciones científi- cas y datos clínicos. De igual manera, algoritmos de aprendizaje automático pueden ajustarse en tiempo real para mejorar el tratamiento de enferme- dades crónicas, como la diabetes, mon- itoreando niveles de glucosa y adaptan- do la administración de insulina.

ulación adecuada. Las normativas ac- tuales no han sido actualizadas para permitir el despliegue seguro y efecti- vo de la IA en salud. Esta incertidumbre regulatoria afecta la implementación de soluciones, especialmente por las preocupaciones en torno a la privaci- dad de los datos. Los marcos legales aún no están preparados para manejar el uso masivo de información sensible, lo que frena el desarrollo y la expansión de estas tecnologías, aseguró Cruz. Finalmente la formación del personal de salud es otro de los grandes retos.