La revolución de DeepSeek en la comunidad médica de China
Casi 100 hospitales de China han anunciado la adopción de DeepSeek en sus procesos, además me fijo en que la inversión en salud digital en EE.UU. se concentra y cierro con numerosas noticias breves.
La inversión en salud digital se concentra
En USA, la inversión en la salud digital experimentó en el 2do trimestre un retroceso, de forma que el volumen de operaciones marcó el nivel más bajo de actividad trimestral en los últimos cinco años, según CBInsights.
La financiación de capital en salud digital cayó un 21 % inter trimestral mientras que el volumen de operaciones se redujo un 18 %.
Y por supuesto la IA se lo está comiendo todo. Las empresas de IA captaron el 69 % de la financiación de salud digital frente al 60 % del primer trimestre. Y se adjudicaron 9 de las 10 mayores operaciones de este trimestre.
El segundo mercado con mayor financiación este trimestre fue el de soluciones de documentación clínica (639 millones de dólares en 5 operaciones). Aquí se incluyen las rondas de Abridge (300M$), Commure (200M$) y Nabla (70M$) todos ellas desarrolladores de herramientas de toma de notas clínicas basadas en IA. El primer mercado lo encabezó la Serie E de 650M$ de Neuralink.
DeepSeek en los hospitales chinos
La noticia de que casi 100 hospitales de China habían anunciado, en febrero, la adopción de DeepSeek en sus procesos, me parece tan interesante que he querido conocer un poco más de esta revolución. Y ojo, son datos de febrero.
De un largo artículo, escrito en chino, en el Economic Observer News podemos extraer la forma de trabajar de estos hospitales con DeepSeek, que se puede definir como una adopción rápida y sistemática, queriendo revolucionar la eficiencia y las capacidades en diversas áreas de la atención médica.
Aunque el uso del chat de forma individual por parte de los profesionales también parece algo universalmente aceptado, la mayoría de los hospitales optan por la implementación local y el desarrollo personalizado de DeepSeek. Evidentemente, la razón principal es garantizar la seguridad de los datos y permitir el entrenamiento del modelo con datos del hospital para ofrecer resultados más precisos.
Este proceso es complejo y requiere una gran asignación de recursos, incluyendo modificaciones en la infraestructura eléctrica, la ubicación y servicios de su infraestructura digital y la coordinación con departamentos de logística y finanzas.
Aunque la integración inicial puede ser rápida, el camino para que cumpla con los estándares de las aplicaciones médicas es largo, incluyendo la depuración de versiones y su integración completa en escenarios que abarquen el ciclo completo asistencial.
Además hay que añadir los costes, la capacitación y soporte para el personal y su imprescindible participación en la creación y evaluación de los modelos.
Los hospitales están implantando DeepSeek con el objetivo de utilizarlo para prácticamente todos los procesos asistenciales:
Ayuda en el diagnóstico y tratamiento clínico apoyado en datos y en literatura publicada.
Control de calidad de las historias clínicas.
Análisis de imágenes e investigación científica.
Gestión hospitalaria.
Sistema de apoyo a la toma de decisiones sobre medicamentos.
Reducción de costes y aumento de la eficiencia.
Estos proyectos les obligan a mejorar sus capacidades de gobernanza de datos, mientras que las dudas de los médicos chinos no son tan diferentes a las de un profesional en cualquier otro país. Esa mezcla entre entusiasmo y nerviosismo donde se ve a la IA como un excelente asistente y no un reemplazo.
Y como punto importante, el artículo aclara que por cuestiones éticas y normativas la IA no puede realizar diagnósticos ni prescribir en China. Una "línea roja" establecida por la Comisión Nacional de Salud donde el juicio y la responsabilidad final recaen en el médico.
Aunque las iniciativas de los hospitales puedan ser individuales, hace unos meses se creó el primer "Consenso de Expertos sobre la Implementación de DeepSeek en Instituciones Médicas" elaborado por 30 instituciones nacionales de investigación médica, sanitaria y académica. Puede sorprender que este escenario nos suene tan conocido, pero seguro que aspectos culturales y sociales lo hacen, al mismo tiempo, muy diferente al nuestro.
Y respecto a la estrategia de las empresas de IA, como dice Grace Shao: el código abierto es una jugada de pragmatismo corporativo, no un plan geopolítico. Han sido tres las fuerzas que han impulsado su adopción: chips, capital y distribución.
El acceso a los chips está limitado, así pues la eficiencia se ha convertido en el factor clave extrayendo el máximo provecho del hardware existente.
Con la escasez de capital riesgo y la persistente necesidad de demostrar que son innovadores, no imitadores, los innovadores chinos deben generar valor rápidamente. Y la mejor forma es cuanto más se utilicen sus modelos.
En un entorno dominado por los grandes servicios de Tencent o Alibaba el software de código abierto actúa como un factor de crecimiento: cero fricción en las licencias e integración instantánea.
Seguro que tú, avezado(a) lector(a) puedes sacar algunas conclusiones sobre todo esto.
En breves
Ha publicado Gartner los “Hype Cycle” para Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa para 2025. Los agentes IA en el pico máximo de expectativas, a la que aún no ha llegado la ingeniería de prompts. Mientras tanto la IA Generativa en descenso al valle de la desilusión. Os dejo enlaces a posts en LinkedIN.
Para muy cafeteros en CNBC escriben sobre la energía necesaria para el proyecto de las “fábricas de IA”. Con estas fábricas se quiere replicar el proceso que se lleva a cabo en las industriales, que transforman las materias primas en bienes y servicios. En una fábrica de IA, los datos sin procesar se incorporan a la entrada, y el resultado esperado son productos de IA avanzados.
Mayo Clinic sigue invirtiendo en IA para patología digital después de crear el modelo Atlas entrenado con más de 1,2 millones de imágenes de portaobjetos completos de histopatología. Ahora en colaboración con NVIDIA y sus sistemas Blackwell quiere acelerar el desarrollo de modelos básicos de patología digital multimodal e IA generativa.
Si en la anterior edición escribí sobre el guidelines de la UE para los modelos de IA de propósito general, ahora han publicado la plantilla y explicaciones para el resumen público del contenido con que se ha entrenado los modelos. Es decir los conjuntos de datos. Y también los datos de usuario recopilados por todos los servicios y productos. Y los datos sintéticos. 🙌
Otro nuevo actor para los escribas médicos. En el Hospital Universitario del Sureste han testado Fluency Direct como dictado para las especialidades de medicina interna, enfermería, digestivo y oftalmología. En vista del éxito probarán Fluency Aling, la herramienta que escucha pasivamente la consulta mediante reconocimiento de voz y análisis contextual.
El uso de este tipo de herramienta es reclamada por los facultativos, como se desprende de un webinar organizado por el Instituto #SaludsinBulos para presentar la iniciativa de humanización Mírame a los Ojos. Aquí la Organización Médica Colegial (OMC), que ha requerido que herramientas como los escribas digitales “se prueben en profesionales y se pongan en marcha para una mejor salud emocional y para medir mejor con indicadores no solo de actividad sino de calidad”.
La interoperabilidad europea de la receta electrónica ofrece la posibilidad de retirar medicamentos en diversos países. Os dejo los números desde abril de 2023 a junio de 2025 en las oficinas de farmacia andaluzas: 3.359 dispensaciones de medicamentos a ciudadanos de otros países europeos que viven o visitan Andalucía realizadas en 311 farmacias.
“Stay in touch” porque igual hay otro artículo antes de que acabe el mes. Gracias por el seguimiento y la lectura.