Entrevistas

/ Publicado el 17 de mayo de 2026

De los datos a la decisión clínica

Cómo Christus Muguerza está escalando la innovación en salud a través de la inteligencia artificial

Francisco Andrés Álvarez Alvarado, Gerente de Salud Digital en Christus Muguerza, explica cómo construyeron un ecosistema en donde más del 90 % de las decisiones clínicas se apoyan en datos estructurados.

En Christus Muguerza aprendieron que digitalizar no alcanza si el dato que entra al sistema es deficiente. Por eso, cuando en 2019 conectaron expediente clínico, cadena de suministro y servicios auxiliares en un solo ecosistema, el trabajo más difícil no fue técnico: fue cultural.

Hoy, ningún colaborador puede estar al frente de un paciente si no domina las herramientas digitales. Los sistemas analizan en segundos matrices de alergias, interacciones medicamentosas y ajustes de dosis que serían imposibles de procesar manualmente.

Pero Álvarez advierte que el verdadero cuello de botella en México no está dentro de los hospitales: está en la fragmentación de un sistema que guarda su información en silos, sin estándares de interoperabilidad ni gobernanza compartida. Su diagnóstico es algo incómodo: no podemos correr sin antes haber aprendido a caminar.

IntraMed (IM): ¿Cómo evolucionó la estrategia digital en Christus Muguerza y cuál fue el momento exacto donde dejaron de solo “digitalizar procesos” para empezar a tomar decisiones clínicas basadas en datos?

Andrés Álvarez (AA): Aunque llevamos años basando nuestras decisiones en datos, el verdadero punto de inflexión ocurrió en 2019 con el inicio de nuestra transformación digital. No se trató simplemente de implementar un expediente clínico electrónico (ECE), sino de construir un ecosistema digital integral.

Este ecosistema conectó el ciclo de ingresos, la cadena de suministro y los servicios auxiliares (RIS, PACS, LIS, Patología, Imagenología, Laboratorio y Banco de Sangre). Antes de esto, teníamos el dato, pero enfrentábamos un stopper crítico: la recolección manual. Recabar, procesar y analizar la información tomaba días. Con la implementación en 2019, la data comenzó a fluir en tiempo real.

Sin embargo, esto trajo una curva de aprendizaje organizacional bajo una premisa que siempre comparto: garbage in, garbage out. Si el dato de entrada es deficiente, la decisión resultante no tendrá valor. Entendimos que transformar no es solo digitalizar; es un proceso de introspección sobre cómo operamos para asegurar que el impacto del dato sea real. El mindset cambió: ahora cada proceso se diseña con conciencia de la data que generará.

IM: Ante estos cambios tan acelerados, ¿cómo se están actualizando los profesionales de su red para adoptar estas herramientas y qué porcentaje de las decisiones hoy se apoya en datos estructurados vs. el criterio médico tradicional?

AA: Para que un ecosistema digital sea realmente efectivo, la implementación técnica debe ir acompañada de una alfabetización digital profunda. No basta con enseñar el uso de una herramienta; capacitamos a nuestro personal clínico en la terminología y la lógica detrás de los datos. En proyectos de Inteligencia Artificial, la transparencia es clave: involucramos a los médicos en el origen y desarrollo de los algoritmos para que comprendan su valor y confíen en su aplicación.

En nuestro proceso de onboarding, tanto el personal clínico como el administrativo deben superar una etapa de certificación en el dominio de los procesos y las herramientas. Nuestra política es clara: si un colaborador no domina el ecosistema digital, no puede estar al frente de la atención de un paciente o de un proceso administrativo crítico. Esta es nuestra garantía de seguridad y eficiencia operativa.

Hoy, gracias a la robustez de nuestro ecosistema, la toma de decisiones basada en datos estructurados supera el 90 %. Incluso los datos que históricamente han sido difíciles de procesar —como las notas de evolución— ya no son un impedimento. La tecnología actual nos permite analizar datos no estructurados, procesarlos y convertirlos en información accionable para su explotación.

Esta infraestructura de datos permite una medicina de precisión en el día a día. Por ejemplo, ante una alergia conocida, el sistema analiza en segundos una matriz compleja de variantes:

  • Interacciones: Medicamentos que pueden comprometer la absorción.
  • Personalización: Ajuste de dosis según peso, sexo y diagnóstico.
  • Integralidad: Cruce de información entre la dieta y los antecedentes del paciente.

Analizar estas variables manualmente en cada consulta sería imposible. Los sistemas de soporte a la decisión clínica que hemos implementado actúan como una red de seguridad que garantiza una atención de alta calidad y, sobre todo, la seguridad del paciente.

IM: Desde su experiencia, ¿qué le falta al sistema de salud en México para aprovechar plenamente el potencial de los datos y la IA? ¿Qué rol estratégico deberían jugar plataformas como IntraMed y Bamberg Health para fortalecer su participación en este nuevo ecosistema?

AA: El panorama de la salud en México enfrenta un reto estructural: la fragmentación del ecosistema. Actualmente, la información reside en silos aislados entre los sectores público y privado, y en los distintos niveles de atención. Esta desarticulación, sumada a la limitada adopción de estándares internacionales de interoperabilidad y a la falta de un marco normativo robusto, dificulta la creación de un sistema de salud conectado. A esto debemos añadir las brechas en infraestructura y la necesidad urgente de una alfabetización digital que homologue el conocimiento técnico en todos los niveles.

Espacios de diálogo y difusión son fundamentales para cerrar estas brechas. Estas plataformas no solo permiten compartir avances, sino que invitan a quienes aún no han iniciado su transición tecnológica a dar ese primer paso. La colaboración es el único camino; la Inteligencia Artificial requiere volumen y calidad de datos para funcionar es su combustible esencial y eso solo se logra mediante la integración.

Es común que las organizaciones aspiren a implementar IA predictiva o modelos avanzados sin haber consolidado las bases. No podemos acelerar el paso sin antes asegurar la calidad del dato, la capacitación del personal y una gobernanza sólida. Debemos respetar el proceso orgánico de maduración tecnológica: no pretendamos correr sin antes haber aprendido a caminar.

Cada institución en México, ya sea pública o privada, debe realizar un ejercicio de introspección. Una autoevaluación no es una calificación punitiva, sino un punto de referencia necesario para trazar una hoja de ruta con metas alcanzables.

Existen unidades con avances tecnológicos notables y otras que apenas inician su camino; el reto país consiste en encontrar un punto de convergencia. Solo mediante esfuerzos conjuntos, normativas alineadas y una visión de ecosistema, lograremos que la salud digital en México deje de ser una aspiración y se convierta en una realidad fidedigna en beneficio del paciente.

 

 

* Dr. Andrés Alvarez. Gerente de Salud Digital del grupo Christus Muguerza. Cuenta con una maestría en Gestion directiva en Salud y una de Salud Digital e Inteligencia Artificial. Ha liderado el proyecto de transformación digital en Christus Muguerza, convirtiendo 13 Hospitales con ecosistema digital a nivel nacional, impulsando la innovación tecnológica y los sistemas de soporte a las decisiones para mejorar la atención clínica.