IA 2026: del dato sucio a la alerta temprana en salud pública
Al cerrar 2025, en SINNETIC venimos trabajando con expertos sectoriales para anticipar cómo puede evolucionar la inteligencia artificial en el sector público durante los próximos 12 meses.
Recientemente consolidamos un set de predicciones de IA para gobierno y salud pública. La mía es la siguiente:
La extracción automatizada de información y la resolución de entidades lideradas por IA seguirán optimizando los sistemas de reporte en salud pública, fortaleciendo la base de la vigilancia epidemiológica.
¿Qué significa esto, en términos prácticos?
En 2026 veremos herramientas de IA aún más sólidas para extraer señales útiles desde datos clínicos desordenados (texto libre, formatos mixtos, registros incompletos) y para reconocer cuándo diferentes registros pertenecen a la misma persona, lugar o evento, incluso si aparecen con variaciones.
En otras palabras: menos fricción operativa para integrar información, más velocidad para convertir datos “sucios” en inteligencia accionable.
Estado actual y cómo evolucionará
El status quo (hoy)
Hoy, la IA ya se usa para:
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extraer y depurar datos provenientes de múltiples fuentes;
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emparejar registros de la misma persona/evento/instalación cuando están digitados de forma diferente.
Sin embargo, típicamente funciona como un asistente intermitente: apoya etapas aisladas del proceso, con validación humana en cada paso, en vez de operar de forma verdaderamente end-to-end.
¿Qué impide que sea una herramienta más fluida?
En el mundo real, los cuellos de botella suelen ser estructurales:
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Alta “ruidosidad” del dato clínico (heterogeneidad, texto no estandarizado, campos faltantes).
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Fragmentación de fuentes entre instituciones, regiones y sistemas.
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Infraestructura desigual para desplegar modelos avanzados a escala.
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Adopción cultural aún en maduración: clínicos, equipos de salud pública y ciudadanía están apenas consolidando confianza y criterios de uso.
El cambio esperado en 2026
Sin asumir magia instantánea, es razonable esperar mejoras concretas:
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IA más competente para interpretar datos ruidosos, elevando su utilidad operativa.
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Extracción más precisa de hechos clave (síntomas, diagnóstico, ubicación) desde fuentes complejas, incluso notas manuscritas o formatos difíciles de leer.
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Resolución de entidades más automatizada: en lugar de revisar manualmente coincidencias, la IA podrá reconocer que:
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“Gabriel Contreras”, “Contreras Gabriel” y “G. Contreras” se refieren a la misma persona (con criterios probabilísticos y trazabilidad).
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| Caso de uso | Qué hace la IA | Impacto operativo | Resultado esperado |
| Detección más rápida de brotes | Extrae síntomas, resultados, ubicaciones y vincula reportes del mismo caso | Reduce retrasos por formatos mixtos (papel/fax/errores) | Detección de señales días antes (crítico en brotes) |
| Análisis casi inmediato en emergencias | Armoniza datos de múltiples IPS/labs en tiempo real | Evita “foto borrosa” durante picos (incendios, influenza, COVID-like) | Mejor conciencia situacional por zona/tiempo |
| Planeación de recursos | Conecta datos depurados para identificar necesidades por territorio | Priorización más fina de insumos, brigadas y capacidad instalada | Respuesta más eficiente y focalizada |
| Seguimiento longitudinal | Vincula registros de una persona a través de múltiples prestadores | Disminuye duplicados y pérdidas de continuidad | Tendencias más confiables, menos ruido estadístico |
Mirando hacia adelante
El intercambio de información entre entidades y sistemas seguirá siendo un desafío estructural. Aun así, mejoras sostenidas en extracción y resolución de entidades continuarán simplificando los flujos de reporte, reforzando la vigilancia y habilitando respuestas de salud pública más oportunas y precisas.
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