En el marco del 31° Congreso Institucional de Investigación de la Universidad El Bosque, celebrado durante el Festival CTeI Reconocernos 2025, el Lab IAx abrió un espacio para reflexionar sobre el papel que juegan los datos, la inteligencia artificial y la genómica en la transformación de la investigación clínica. La charla, titulada “AWS Genómica e Inteligencia Artificial: nuevas fronteras de la investigación clínica”, estuvo a cargo de Gustavo Martínez Casanova, Healthcare Specialist for LATAM en Amazon Web Services (AWS), y reunió a grupos de ciencias de la salud y áreas clínicas de la Universidad.
La conversación abordó un desafío urgente: ¿cómo aprovechar la información que generamos para impulsar modelos de salud más precisos, eficientes y equitativos? Según Martínez, el paciente del futuro no puede ser un receptor pasivo, sino protagonista activo de su cuidado. Sin embargo, los altos costos, la fragmentación de los sistemas y la repetición innecesaria de exámenes siguen limitando la sostenibilidad de los modelos actuales. A esto se suma una brecha crítica en los datos genómico, ya que, la mayoría proviene de Europa y Estados Unidos, lo que subraya la necesidad de generar datos propios que respondan a las realidades sociales, ambientales y genéticas de América Latina.
El panel introdujo también el concepto de medicina profunda (deep medicine), que exige integrar múltiples capas de información —biológica, clínica, tecnológica y social— para ofrecer un abordaje más personalizado y predictivo. Esta transición enfrenta tres grandes retos:
-
Interoperabilidad real para conectar datos hoy atrapados en silos.
-
Seguridad robusta que garantice la protección de la información y el cumplimiento normativo.
-
Acceso equitativo para que la innovación tecnológica no amplíe las brechas en salud.
Las plataformas de AWS, como HealthLake y Omics, abren nuevas posibilidades para analizar datos genómicos a gran escala, descentralizar ensayos clínicos y acelerar el desarrollo de medicamentos. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente, se requiere un marco de colaboración interdisciplinaria entre médicos, ingenieros, bioinformáticos, reguladores y líderes del sistema de salud para convertir los datos en conocimiento accionable.
La inteligencia artificial (IA) aparece como un habilitador clave para el futuro de la investigación clínica. Desde la interpretación de imágenes médicas hasta la generación automatizada de reportes, la IA y el aprendizaje automático permiten ganar precisión, eficiencia y escalabilidad. No obstante, el avance trae consigo desafíos éticos y regulatorios, como la protección de datos sensibles, la ciberseguridad —en un panorama donde los ciberataques al sector salud aumentaron un 60% interanual a nivel global— y la necesidad de marcos normativos claros, como el Habeas Data en Colombia.
Para INNOS, estos espacios son esenciales para impulsar la conversación pública sobre el ecosistema de innovación en salud y traducirla en impacto real. Nuestro propósito es producir conocimiento que incida en las políticas públicas y crear encuentros que conecten a la academia, la industria, el gobierno y la sociedad civil. La charla evidenció que la convergencia entre inteligencia artificial, genómica y datos transforma la investigación científica y abre nuevas oportunidades para garantizar un acceso equitativo a la salud, avanzar hacia una prevención más personalizada y fortalecer la sostenibilidad de los sistemas de atención en Colombia y América Latina.
La salud del futuro no se construye únicamente con tecnología, sino con la capacidad de convertir datos en decisiones y decisiones en equidad. El reto está en transformar la información en impacto real, generando sistemas más humanos, eficientes y sostenibles.
