Alejandro Ylla

Cómo Singapur está construyendo confianza en la IA para mejorar el cuidado del paciente

Hace unos días leí una frase que resume la filosofía de Singapur respecto a la IA en salud: “No se trata de acelerar la tecnología, sino de acelerar la confianza.” Y esa mentalidad está marcando la diferencia.

Mientras otros países experimentan con IA en entornos limitados, Singapur ha construido un ecosistema coordinado donde hospitales, startups, universidades, laboratorios y reguladores trabajan juntos desde el inicio. El objetivo no es introducir herramientas de IA porque sí, sino garantizar que mejoran realmente la atención al paciente y lo hacen de forma segura.

La clave: tratar la IA no como un producto tecnológico, sino como un componente estratégico del sistema de salud que requiere gobernanza, ética, supervisión y evidencia clínica.

Aquí están cinco maneras concretas en que Singapur está construyendo confianza en la IA para transformar la salud:

1. Regulatory sandboxes: probar antes de escalar

Singapur habilita entornos controlados donde startups y hospitales pueden experimentar con IA sin riesgo para los pacientes. Un ejemplo es Holmusk, que probó un sistema para detectar señales tempranas de depresión usando datos reales, con supervisión de médicos y reguladores. Estos sandboxes permiten detectar sesgos, evaluar privacidad y ajustar modelos antes de un despliegue completo.

2. Pilotos reales en hospitales: IA que ya mejora la atención

En Ng Teng Fong General Hospital, proyectos como ENTenna integran IA y datos reportados por pacientes para personalizar tratamientos, mejorar adherencia y optimizar derivaciones. Los resultados son significativos:

• +45% de derivaciones adecuadas a atención primaria
• +25% en adherencia a medicación
• Altas más eficientes y menos visitas innecesarias

Un ejemplo de cómo implantar IA con seguridad, valor clínico y supervisión humana.

3. Datos inclusivos y control de sesgos: IA más justa

La iniciativa National Precision Medicine está construyendo bases de datos diversas y representativas para más de 1 millón de personas. Esto evita que los modelos reproduzcan sesgos y permite diagnósticos y tratamientos más precisos, especialmente en poblaciones heterogéneas. Además, estas bases se monitorizan y actualizan constantemente para reflejar comportamientos y realidades de salud cambiantes.

4. Colaboración intersectorial: ciencia, clínica, tecnología y regulación juntos

Laboratorios como A*STAR colaboran con SingHealth para desarrollar IA capaz de detectar cáncer de forma temprana o identificar nuevos biomarcadores. Estas alianzas permiten pasar de la investigación al impacto clínico real, alineando innovación y seguridad.

5. Compartir conocimiento a nivel regional: elevar estándares para todos

A través del ASEAN AI Health Working Group, Singapur está ayudando a diseñar estándares éticos y de gobernanza en IA para toda la región. Transparencia, equidad y responsabilidad son principios centrales que buscan que la IA en salud beneficie a cuantos más pacientes posible.

El resultado de este enfoque es un modelo que otros países ya están observando de cerca: innovación sin prisa, pero sin pausa; tecnología con propósito; IA desarrollada con seguridad, supervisión y visión sanitaria, no solo tecnológica.

La experiencia de Singapur demuestra que, si se hace bien, la IA no es sinónimo de sustituir a los profesionales: sino de potenciarlos, reduce carga asistencial y crea sistemas más predictivos, eficientes y humanos. El futuro de la salud no será solo digital: será digital, ético y centrado en el paciente.

Fuente: World Economic Forum — “5 ways Singapore is building trust in AI for better patient care”

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