El SaaS en el sector sanitario: ¿ascenso, cambio de paradigma o caída?

Desde finales de 2024, cuando un video de Satya Nadella, CEO de Microsoft, se hizo viral en LinkedIn, surgió un rumor: ¿estamos ante el comienzo del fin de los SaaS (Software as a Service)?

En la grabación, Nadella hablaba de sus visiones para el futuro de diversas áreas, siendo una de ellas el segmento de los SaaS, en el cual el CEO enfatizó que veremos una transformación radical debido al ascenso de la Inteligencia Artificial y la llegada de los “Agentes de IA”, herramientas capaces de automatizar tareas complejas.

Según el CEO de Microsoft, los softwares del futuro, con inteligencia artificial generativa integrada, permitirán la integración directa de datos almacenados en diferentes plataformas, como bases de datos y sistemas.

En este contexto, la IA generativa llega como un complemento importante para estas tecnologías, ya que no solo podrá recopilar datos, sino que también los estructurará correctamente para que puedan ser filtrados, analizados e integrados con la demás información de un mismo ecosistema.

Además, la faceta de “Agente de IA” también ayudaría a simplificar la usabilidad de los softwares, con menos pasos y pantallas, como suele ocurrir en diversas aplicaciones.

Pero, al fin y al cabo, ¿qué tiene que ver el sector de la salud con todo esto?

¿Qué es SaaS y cómo lo utiliza el sector de la salud?

La sigla SaaS significa “Software as a Service” (Software como Servicio, en español) y se refiere a plataformas y aplicaciones con almacenamiento en la nube. Estas tecnologías surgieron como una alternativa a los softwares locales tradicionales (on-premise), que requerían instalación, mantenimiento e infraestructura propia.

Actualmente, los servicios por software son buscados principalmente por empresas medianas y grandes, ya que representan una forma de impulsar la escalabilidad del negocio a un costo reducido, en comparación con lo que se gastaría en infraestructuras tradicionales.

En cuanto a su función, la principal ventaja de los SaaS es permitir la interoperabilidad de datos entre los diversos actores de un mismo ecosistema, como enviar información automáticamente de un laboratorio a una clínica.

Entre otros ejemplos de SaaS en el sector de la salud, se pueden mencionar:

• Conexa Saúde – Plataforma para teleconsultas;
• Nuria – Plataforma de interoperabilidad del sistema con enfoque en el compromiso del paciente;
• Closecare – Software para la gestión de documentos;
• Track.co – Software de gestión de la experiencia del cliente;
• Welbe – Software de interoperabilidad enfocado en la salud ocupacional.

Como indica el enfoque de cada una de estas empresas, los SaaS pueden ofrecer diferentes tipos de soluciones. A modo de ejemplo, se pueden destacar tanto las plataformas de telemedicina – que permiten realizar consultas médicas incluso en regiones remotas del país – como la facilitación de procesos de agendamiento y recolección de resultados de exámenes a través de aplicaciones móviles.

En comparación con las tecnologías basadas en IA, los SaaS tradicionales presentan otra ventaja: reglas y protocolos de seguridad en etapas más avanzadas, gracias a la LGPD (Ley General de Protección de Datos) que entró en vigor en 2020 en Brasil.

Sin embargo, cabe señalar que estamos hablando del uso de software a nivel corporativo. Es decir, cuando se aplican en una empresa, están sujetos a la vigilancia de la LGPD (Brasil), HIPAA (legislación estadounidense) y GDPR (legislación europea).

El papel de la IA generativa en la Salud

La llegada de la inteligencia artificial generativa genera un impacto en diversos frentes y nos trae nuevas nomenclaturas para incorporar en la vida cotidiana: Agentes de IA y Co-pilotos de IA.

Son llamados “Agentes de IA” aquellos modelos entrenados para ejecutar tareas de forma autónoma, necesitando poca supervisión humana. En el sector de la salud, este recurso se ha utilizado para facilitar la interacción de las empresas con los pacientes, agilizando el agendamiento de consultas y procedimientos, además de proporcionar orientaciones y ayudar en el monitoreo.

Sin embargo, la preocupación con estos ejecutores está relacionada con la seguridad. Después de todo, ¿quién garantiza que la IA no tendrá alucinaciones y dará alguna orientación peligrosa para el paciente?

Por otro lado, están los asistentes de IA, también llamados “Co-pilotos de IA”. En este caso, el objetivo es ampliar la capacidad humana. Es decir, no están programados para ejecutar ninguna tarea por sí solos, sino que contribuyen con insights y mayor agilidad en los procesos.

En este sentido, según el informe de 2024 del Centro Regional de Estudios para el Desarrollo de la Sociedad de la Información (CETIC), 17% de los médicos y 16% de los enfermeros brasileños ya utilizan inteligencia artificial generativa en su trabajo.

Además, aunque el número de usuarios aún sea bajo, una encuesta del portal Medscape – realizada con profesionales de Brasil, Argentina y México – indica que 79% de los médicos de América Latina consideran la inteligencia artificial como una aliada del sector, aunque todavía existen preocupaciones.

Estas nuevas posibilidades presentadas por la IA generativa posiblemente se incorporarán a los softwares tradicionales. No obstante, estos recursos aún presentan diversos riesgos. Por ejemplo:

• Alucinaciones – La IA generativa puede generar respuestas creíbles pero incorrectas o imprecisas, lo que podría llevar a diagnósticos erróneos o decisiones clínicas inadecuadas, sugiriendo un tratamiento no validado científicamente o incluso contraindicado para un paciente.
• Quebrantamiento del secreto médico – Las plataformas de chatbots suelen almacenar la información proporcionada. De este modo, el uso de IA generativa puede facilitar fugas y manipulación de datos sensibles de los pacientes. La memoria de los datos proporcionados podría incluso contribuir a que estos agentes tengan alucinaciones.
• Dificultades regulatorias y responsabilidad legal – En Brasil, aún no hay una regulación clara sobre quién será responsable cuando la IA cometa un error. Si un paciente sufre daños debido a una recomendación errónea realizada por la IA, ¿quién será responsable? ¿El desarrollador, el hospital o el médico?

El mercado de SaaS y el sector de la Salud

De acuerdo con el informe "State of Health Tech 2024" de la gestora de inversiones estadounidense Bessemer Venture Partners, las empresas de software en la nube se encuentran entre los modelos de negocio más atractivos para la inversión en el último año. Las plataformas y aplicaciones SaaS han sido utilizadas por pagadores, proveedores e incluso en investigación y desarrollo.

Según un análisis de Fortune Business Insights, en 2024 el mercado de SaaS estaba valorado en 266 mil millones de dólares. Para este año, se espera que alcance un valor de 315 mil millones de dólares, además de consolidar una tasa de crecimiento anual (CAGR) del 20%, lo que hasta 2032 representará un monto de más de 1 billón de dólares.

Dentro de este contexto, se estima que el sector de la Salud represente entre 15% y 18% de toda la cuota de mercado de SaaS en el mundo. Impulsado y consolidado por la pandemia de Covid-19, se espera que el CAGR sea aún mayor en el sector de la salud.

Ahora, considerando las transformaciones tecnológicas promovidas por el ascenso de la IA generativa y tecnologías relacionadas, podríamos estar ante el inicio de una nueva era.

El nuevo SaaS y una visión para el sector de Salud

La incorporación de agentes y co-pilotos de IA en los softwares puede ayudar en, al menos, dos importantes cuestiones del sistema de salud: alfabetización digital de los profesionales y de los pacientes, y en interoperabilidad.

A través de una interfaz simple, profesionales y pacientes poco familiarizados con tecnología pueden tener más facilidad en utilizar recursos digitales. Además, una posibilidad de mayor integración entre diferentes plataformas ayudará a reducir la fragmentación de los datos.

También llamado “silos de datos”. Este término se refiere al conjunto de información de una empresa que termina aislada del resto. Esto ocurre por diversos motivos, a veces porque son datos controlados por un departamento específico (que no desea compartir lo que tiene), otras veces porque están alojados en otra plataforma que no posee integración con las demás.

Como resultado de esta fragmentación, muchos negocios presentan dificultades para acceder a información relevante o tienen documentos incompletos. Al final del día, esto tiende a traducirse en pérdida de oportunidades, descontrol sobre los datos y daños a la imagen de la empresa.

Volviendo a las visiones de Satya Nadella, la llegada de la IA no debería causar la muerte del SaaS, sino su renacimiento. El famoso acrónimo quizás adquiera una nueva faceta, dejando de ser “software as a service” para convertirse en “service as a software”, una versión que proporcionará una gama mayor de servicios ofrecidos.

Pero, por ahora, se trata más de una posibilidad que de un hecho consumado. Hasta que las tecnologías de IA alcancen una mayor capacidad, sumado a la necesidad de que las empresas logren integrar estos recursos adecuadamente a sus softwares, puede pasar un tiempo.