Cuando OpenAI quiere convencer a los sistemas de salud más importantes del país de sus ambiciones en materia de atención médica, a menudo recurre a una persona que ningún director ejecutivo de hospital puede ignorar: Sam Altman.
Altman, de 41 años, es el multimillonario cofundador, director ejecutivo y principal artífice de la transformación del escepticismo en demandas. Ha convencido a inversores, consejos de administración y gobiernos de que OpenAI es el motor de la próxima era informática. Ahora, defiende personalmente esta postura ante los hospitales.
La participación de Altman en estas reuniones de ventas subraya la importancia fundamental que tiene el sector sanitario para las ambiciones de OpenAI. En enero, el gigante de la IA anunció que ocho importantes sistemas sanitarios, entre ellos el Centro Médico Cedars-Sinai y HCA Healthcare, son ahora clientes de sus herramientas sanitarias empresariales.
OpenAI también ha colaborado con cientos de médicos para mejorar sus respuestas de salud para los más de 230 millones de personas en todo el mundo que recurren a ChatGPT en busca de consejos cada semana. Está lanzando una nueva versión de ChatGPT para profesionales de la salud, así como “ChatGPT Health”, una pestaña dentro de la aplicación principal que permite a los usuarios conectar de forma segura sus historiales médicos con sus aplicaciones de bienestar, como Apple Health y MyFitnessPal (actualmente solo hay lista de espera). Además, sus modelos impulsan las herramientas de otras empresas de salud para crear notas clínicas y ayudar a los usuarios a comprender los resultados de sus análisis. OpenAI ha lanzado tres nuevos productos centrados en la atención médica solo en los últimos seis meses.
“Es uno de nuestros sectores verticales más importantes en OpenAI”, afirma Nate Gross, líder de la estrategia de salud de la compañía. Gross, quien se unió a OpenAI en 2025, es doctor en medicina por la Facultad de Medicina de la Universidad de Emory y posee un MBA de Harvard. Anteriormente, cofundó Doximity, una red de salud con una capitalización de mercado de 4 mil millones de dólares. Si bien la empresa también busca expandirse a otros mercados importantes como la educación y las finanzas, Gross señala: “Todos experimentamos problemas de salud y esta es una oportunidad para ayudar a todos”.
“La salud es uno de nuestros sectores verticales más importantes en OpenAI”: Nate Gross, director de salud de OpenAI
Al fin y al cabo, el sector sanitario representa aproximadamente el 18% de la economía estadounidense. Y la IA tiene un enorme potencial para ayudar a los consumidores a tomar mejores decisiones sobre su salud, a los médicos a brindar una mejor atención y a los sistemas sanitarios a gestionar sus operaciones de forma más eficiente, siempre que se implemente correctamente.
La agresiva incursión de OpenAI en el sector sanitario llega en un momento crucial para la compañía. Si bien OpenAI impulsó la revolución de la IA con ChatGPT hace tres años, parece haber cedido parte de su ventaja frente a rivales de rápido crecimiento como Anthropic y Google. La compañía obtuvo ingresos de 13,000 millones de dólares en 2025, pero sus pérdidas netas se dispararon casi ocho veces, pasando de 5,000 millones de dólares en 2024 a 39,000 millones de dólares el año pasado. En abril, OpenAI no alcanzó importantes objetivos de ingresos y usuarios. El gigante, valorado en 852,000 millones de dólares, presentó confidencialmente su solicitud para salir a bolsa en junio, pero, bajo la presión de los inversores, ahora se dice que está considerando retrasar su salida a bolsa hasta el próximo año.
Si bien la compañía no desglosará las métricas financieras de sus operaciones de atención médica antes de su salida a bolsa, es evidente que la atención médica es clave para su éxito futuro.
Pero OpenAI tendrá que imponerse a Anthropic, que desde sus inicios se ha centrado en el sector empresarial y cuenta con su propia gama de productos sanitarios, así como a Google y a todas las empresas de tecnología sanitaria que compiten por el mismo mercado. A medida que las capacidades de los modelos se estandarizan, también tendrá que competir en precio, dado que los hospitales operan con márgenes de beneficio muy ajustados. «Soy bastante optimista sobre su capacidad para triunfar con los consumidores», afirma John Beadle, socio director de Aegis Ventures, empresa especializada en el sector sanitario. «Estoy menos convencido en el ámbito empresarial».
En febrero de 2024, Lauren Bannon empezó a sentirse mal. Le costaba doblar los dedos por la mañana y por la noche. Durante meses, ignoró el dolor. Luego, este se extendió a su estómago. Tras una serie de pruebas, un médico le dijo que tenía una forma de artritis reumatoide que no se detectaba en los análisis de sangre.
Pero la fundadora de una agencia de marketing de 42 años, residente en Carolina del Norte, no estaba convencida y, como tantos otros, recurrió a ChatGPT en busca de respuestas. Bannon introdujo una serie de preguntas sobre sus síntomas, y la IA sugirió que podría tener la enfermedad de Hashimoto, una afección en la que el sistema inmunitario ataca la tiroides. Una ecografía de su tiroides confirmó el diagnóstico, y los médicos encontraron dos pequeños bultos. Bannon tenía un cáncer de tiroides agresivo. En enero de 2025, los cirujanos le extirparon la glándula tiroides, así como dos ganglios linfáticos donde el cáncer se había extendido.
“Sinceramente creo, y no lo digo a la ligera, que ChatGPT literalmente me salvó la vida”, dice Bannon.
La mayoría de los millones de personas que recurren a ChatGPT para consultas relacionadas con la salud y el bienestar no se encuentran en la misma situación que Bannon. Hacen preguntas sencillas, como “¿Por qué me duele la rodilla al subir las escaleras?” o “¿Qué ejercicios me ayudarán a mantener la densidad ósea?”. Lo usan para descifrar jerga médica, analizar informes de laboratorio y comprender los efectos de los medicamentos. Pero otros lo consultan sobre síntomas extraños que a veces resultan ser enfermedades graves.
“Hoy en día, la salud es uno de los casos de uso más activos de ChatGPT”, afirma Karan Singhal, director de IA para la salud de OpenAI. “Existe la posibilidad de que sea beneficioso y la posibilidad de que sea perjudicial, pero la posibilidad de que sea beneficioso es enorme”.
En Estados Unidos, la escasez de personal clínico y la sobrecarga administrativa han provocado el agotamiento de los médicos y dificultades para que los pacientes consigan las citas que necesitan. En las zonas rurales, más de un tercio de los adultos acuden a urgencias para recibir atención que podría haberse brindado en un centro de atención primaria, mientras que el 86 % de los condados rurales no cuentan con un solo cardiólogo en ejercicio.
“El acceso a la atención médica es un problema muy grave. Cientos de millones de personas están recibiendo información crucial a través de chat. Quizás tengan que esperar seis meses para ver a un médico. Quizás estén aterrorizadas y no sepan qué hacer después”, afirma Ashley Alexander, directora de productos de salud de OpenAI. “No sustituye la atención médica, y lo tenemos muy claro. Pero lo que sí hace es brindar esa información en un momento que, de otro modo, sería angustioso y difícil”.
“Intentar deshacer o desenredar la información obtenida de estas búsquedas nos quita tiempo para profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento”: Dra. Jinsey Andrews, NYU Langone
Pero usar ChatGPT para guiarnos y diagnosticar extraoficialmente nuestras dolencias —como antes lo hacía el Dr. Google— ha sido un arma de doble filo. Sin duda puede ser útil, pero también puede ofrecer información errónea, enviar a los pacientes a urgencias innecesariamente o llevarlos a ignorar síntomas que requieren atención.
Te puede interesar: Pekín estudia restringir el acceso a usuarios extranjeros a los mejores modelos de IA chinos
Un estudio sobre ChatGPT Health, la nueva herramienta de salud para el consumidor de OpenAI, publicado en la revista Nature Medicine en febrero, reveló que no recomendaba una visita al hospital cuando era médicamente necesaria en más de la mitad de los casos. Además, no detectó a pacientes con tendencias suicidas que habían identificado un método para autolesionarse, aunque su rendimiento fue mejor con aquellos que no lo habían identificado. En los casos no urgentes, el 65 % de los pacientes fueron derivados a atención médica innecesaria, lo que podría saturar un sistema sanitario ya sobrecargado. (OpenAI publicó una refutación detallada en X, y Gross afirma que «la metodología presentaba fallos importantes y que se estaba utilizando una versión antigua del modelo»).
Según se informa, OpenAI ha recibido citaciones judiciales de varios estados, entre otros motivos, por su gestión de datos de salud y seguridad. Una mujer canadiense demandó a la empresa por el suicidio de su hija de 24 años, alegando que ChatGPT la incitó a ello. (OpenAI ha declarado que toma en serio las preocupaciones de los fiscales generales estatales y que responderá de forma constructiva).
Los médicos ven de primera mano las ventajas y desventajas. La Dra. Jinsy Andrews, neuróloga de NYU Langone cuya práctica se centra en la ELA, comenta que los pacientes a menudo llegan a su consulta con impresiones de ChatGPT. A veces, explica, ayuda a las personas a buscar ayuda médica y a obtener un diagnóstico más temprano de esta enfermedad neurológica progresiva e incurable. Pero ChatGPT también puede generar complicaciones innecesarias. Una persona acudió a su consulta con miedo a tener ELA porque ChatGPT sugería que era la causa de sus espasmos musculares. No lo era, pero “alimentó su ansiedad”, afirma Andrews. Otro paciente pidió probar terapias experimentales sugeridas por ChatGPT, pero la investigación a la que hacía referencia era inventada. “Intentar descifrar o interpretar la información de estas búsquedas nos quita tiempo para profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento”, concluye.
Otro médico del Albany Med Health System, que prefirió permanecer en el anonimato, relata varios casos de pacientes que utilizan ChatGPT para refutar los diagnósticos médicos y proponer planes de tratamiento sin fundamento científico. Un paciente, por ejemplo, introdujo sus síntomas en ChatGPT, que indicó que podría padecer una enfermedad autoinmune. «No quería someterse a ninguna otra prueba diagnóstica para confirmar el diagnóstico», afirma el médico. «Simplemente insistía en que «esto es lo que tengo. Esto es lo que ChatGPT me recomendó».
“Sinceramente creo, y no lo digo a la ligera, que ChatGPT literalmente me salvó la vida”: Lauren Bannon
OpenAI es plenamente consciente de estos inconvenientes y ha reunido a un grupo de más de 260 médicos para mejorar los consejos de salud de ChatGPT. Estos médicos evalúan las respuestas de ChatGPT a las consultas, analizan casos específicos y, lo que es más importante, entrenan los modelos para que sepan cuándo no tienen suficiente información para ofrecer ningún consejo.
«Cuando empecé, no me parecía muy bueno», dice Rebecca Soskin Hicks, pediatra formada en Stanford a quien OpenAI reclutó hace unos dos años y medio para probar sus modelos, o realizar pruebas de estrés, y que ahora dirige su red de médicos. «Francamente, no era tan difícil conseguir que fallara».
Desde entonces, el equipo ha revisado más de 700,000 ejemplos de respuestas para mejorar drásticamente la precisión del modelo tanto para consumidores como para profesionales de la salud. OpenAI afirma que millones de profesionales de la salud utilizan ChatGPT cada semana. HealthBench , la herramienta de evaluación comparativa de OpenAI que clasifica el rendimiento de los modelos según 48,000 criterios diferentes, como la escalada de emergencias y la expresión de incertidumbre cuando es necesario, demostró que los modelos más recientes de OpenAI obtuvieron resultados significativamente mejores en tareas de atención médica que las versiones anteriores, pero aún presentaban dificultades para solicitar información faltante.
Pero sus modelos son más fiables en lo que respecta a las operaciones sanitarias. Advent Health, con sede en Florida y propietaria de más de 50 hospitales, afirma haber logrado un ahorro de tiempo del 80% al utilizar los modelos de OpenAI para tareas administrativas. Memorial Sloan Kettering, en Nueva York, implementó un programa piloto con 1,000 personas, pero aún es pronto para cuantificar el impacto de OpenAI. «Las primeras señales son muy prometedoras», afirma Ophelia Chiu, vicepresidenta de innovación estratégica de MSK. «Las organizaciones sanitarias están en una fase muy temprana de su curva de aprendizaje, a pesar de toda la publicidad de los últimos 36 meses», añade.
Gross, de OpenAI, afirma que gran parte de la misión de la empresa en el sector sanitario se materializará a través de las empresas emergentes y las compañías que desarrollen nuevos productos basados en sus modelos.
Tomemos como ejemplo Labcorp, el gigante del diagnóstico con una capitalización de mercado de 23,000 millones de dólares. Si bien el 41% de las personas ya utiliza la IA para interpretar los resultados de laboratorio, según una encuesta reciente de Labcorp, las herramientas varían en su capacidad para ofrecer información precisa. Por ello, en mayo, se asoció con OpenAI para desarrollar una nueva aplicación móvil con IA que ayuda a los consumidores a comprender sus resultados de laboratorio y a realizar un seguimiento de las tendencias a lo largo del tiempo.
“Soy bastante optimista sobre su capacidad para triunfar con los consumidores. En el ámbito empresarial, estoy menos convencido”: John Beadle, socio gerente de Aegis Ventures, empresa centrada en el sector salud.
“Preguntamos a los médicos que han intentado descifrarlo, y la precisión es extremadamente alta”, afirma Bola Oyegunwa, directora de información y tecnología de Labcorp.
Miles de organizaciones y empresas emergentes como Abridge, Ambience y EliseAI también utilizan los modelos de OpenAI.
Tomemos como ejemplo Abridge, conocida por su tecnología que escucha las conversaciones entre pacientes y médicos y las transcribe como notas clínicas. Davis Liang, líder del equipo de aprendizaje automático de la empresa, explica que se basan en modelos de vanguardia de OpenAI y Anthropic, además de utilizar sus propios modelos internos para crear el mejor producto para los profesionales clínicos. Los modelos de OpenAI son especialmente útiles para tomar notas y realizar tareas generales de usuario, pero no son tan eficaces a la hora de evaluar los síntomas de un paciente y generar códigos de diagnóstico, que también se utilizan para la facturación. «Es una tarea compleja debido a su alta especificidad», afirma. «OpenAI dirá que este paciente tiene diabetes mellitus. En realidad, el paciente tiene diabetes mellitus con retinopatía miópica».
Sin embargo, la IA avanza tan rápido que es difícil saber cómo será este campo dentro de seis meses, y mucho menos dentro de cinco años.
“No existe una fórmula mágica para alcanzar el 20% del PIB”, afirma Gross, de OpenAI. “Simplemente tenemos que asegurarnos de que nuestros modelos puedan ser útiles para la gente”.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
Síguenos en Google Noticias para mantenerte siempre informado
