Cómo OpenAI planea ganarse a médicos, pacientes y hospitales

Cuando OpenAI quiere vender sus ambiciones en salud a los sistemas hospitalarios más grandes del país, a menudo lleva a una persona que un CEO de hospital no ignorará: Sam Altman.

Altman, de 41 años, es el cofundador multimillonario de OpenAI, su CEO y principal encargado de convertir el escepticismo en órdenes de compra. Ha vendido a inversionistas, juntas directivas y gobiernos la idea de que OpenAI es el motor de la próxima era informática. Ahora está presentando personalmente ese argumento a los hospitales.

La participación de Altman en estas llamadas de venta subraya cuán central es la salud para las ambiciones de OpenAI. En enero, el gigante de la IA anunció que ocho grandes sistemas de salud, incluidos Cedars-Sinai Medical Center y HCA Healthcare, ahora son clientes de sus herramientas de salud de nivel empresarial.

OpenAI también ha recurrido a cientos de médicos para mejorar sus respuestas sobre salud para las más de 230 millones de personas en todo el mundo que acuden a ChatGPT cada semana en busca de consejo. Está lanzando una nueva versión de ChatGPT para clínicos, así como “ChatGPT Health”, una pestaña dentro de la aplicación principal que permite a los consumidores conectar de forma segura sus registros médicos y sus aplicaciones de bienestar, como Apple Health y MyFitnessPal, aunque actualmente solo está disponible mediante lista de espera. Además, sus modelos impulsan herramientas de otras compañías de salud para crear notas clínicas y ayudar a los consumidores a entender sus resultados de laboratorio. OpenAI ha lanzado tres nuevos productos enfocados en salud solo en los últimos seis meses.

“Es una de nuestras verticales más importantes en OpenAI”, dice Nate Gross, quien lidera la estrategia de salud de OpenAI. Gross, quien se unió a OpenAI en 2025, tiene un título de médico de Emory University School of Medicine y un MBA de Harvard, y antes cofundó Doximity, una red de salud con US$4.000 millones de capitalización bursátil. Aunque la compañía también está apostando por otros grandes mercados como educación y finanzas, Gross dice que “todos experimentan problemas de salud y esta es una oportunidad para ayudar a todos”.

“La salud es una de nuestras verticales más importantes en OpenAI”.

Nate Gross, jefe de salud de OpenAI

La salud, después de todo, representa cerca de 18% de toda la economía de Estados Unidos. Y la IA tiene un enorme potencial para ayudar a los consumidores a tomar mejores decisiones sobre su salud, apoyar a los médicos en la prestación de una mejor atención y ayudar a los sistemas de salud a operar de manera más eficiente, si se hace bien.

El amplio avance de OpenAI en salud llega en un momento decisivo para la compañía. Aunque OpenAI encendió 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 generó US$13.000 millones en ingresos en 2025, pero su pérdida neta habría aumentado casi ocho veces, hasta US$39.000 millones el año pasado, desde US$5.000 millones en 2024. En abril, según se informa, OpenAI habría incumplido objetivos importantes de ingresos y usuarios. El gigante, valorado en US$852.000 millones, presentó documentación confidencial para salir a bolsa en junio, pero bajo presión de los inversionistas ahora se dice que está considerando retrasar su IPO hasta el próximo año.

Aunque la compañía no desglosará métricas financieras de sus operaciones en salud antes de su IPO, la salud es claramente clave para su éxito futuro.

Pero OpenAI tendrá que imponerse frente a Anthropic, que se ha enfocado en empresas desde el inicio y tiene su propia suite de productos de salud, así como frente a Google y todas las compañías de tecnología en salud que apuntan al mismo mercado. A medida que las capacidades de los modelos se vuelven cada vez más comoditizadas, también tendrá que competir en precios, ya que los hospitales operan con márgenes muy estrechos. “Soy bastante optimista sobre su capacidad para tener éxito con los consumidores”, dice John Beadle, socio gerente de Aegis Ventures, enfocada en salud. “Estoy menos convencido del lado empresarial”.

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En febrero de 2024, Lauren Bannon comenzó a sentirse mal. Le costaba doblar los dedos por la mañana y por la noche. Durante meses, ignoró el dolor. Luego llegó a su estómago. Después de una serie de pruebas, un médico le dijo que tenía una forma de artritis reumatoide que no aparecería en exámenes de sangre.

Pero la fundadora de una agencia de marketing de 42 años, con sede en Carolina del Norte, no estaba convencida y, como tantos otros, recurrió a ChatGPT en busca de respuestas. Bannon ingresó una serie de consultas sobre sus síntomas, y la IA sugirió que podría tener enfermedad de Hashimoto, una condición en la que el sistema inmunitario ataca la tiroides. Una ecografía de su tiroides confirmó que era cierto, 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 a los que el cáncer se había extendido.

“Honestamente 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 salud y bienestar no están en la posición de Bannon. Hacen preguntas simples, como “¿por qué me duele la rodilla al subir escaleras?” o “¿qué ejercicios ayudarán a mantener mi densidad ósea?”. Lo usan para descifrar jerga médica, analizar reportes de laboratorio y entender los efectos de medicamentos. Pero otros le consultan sobre síntomas extraños que a veces resultan ser enfermedades graves.

“Hoy, la salud es uno de los casos de uso más activos de ChatGPT”, dice Karan Singhal, jefe de IA en salud de OpenAI. “Existe el potencial de hacer bien y el potencial de causar daño, pero el potencial de hacer bien es enorme”.

En Estados Unidos, la escasez de clínicos y la sobrecarga administrativa han dejado a los médicos agotados y a los pacientes luchando por conseguir las citas que necesitan. En áreas rurales, más de un tercio de los adultos usa la sala de emergencias para recibir atención que podría haberse brindado en una práctica de atención primaria, mientras que 86% de los condados rurales no tiene un solo cardiólogo en ejercicio.

“El acceso a la atención médica es un problema realmente grande. Muchos cientos de millones de personas están teniendo una experiencia en la que Chat les da información crítica. Tal vez faltan seis meses para que puedan ver a un médico. Tal vez están aterrados y no saben qué sigue”, dice Ashley Alexander, jefa de productos de salud de OpenAI. “No es un reemplazo de la atención, y somos muy claros al respecto. Pero lo que hace es darte esa información en un momento que, de otro modo, sería debilitante y aterrador”.

“Tratar de deshacer o desenredar la información de estas búsquedas le quita tiempo a profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento”.

Dra. Jinsey Andrews, NYU Langone

Pero usar ChatGPT para orientar y diagnosticar extraoficialmente nuestras dolencias, como antes ocurría con Dr. Google, ha sido un arma de doble filo. Claramente puede ayudar. Pero también puede ofrecer información errónea, enviar pacientes a urgencias cuando no es necesario o llevarlos a ignorar síntomas que requieren atención.

Un estudio de ChatGPT Health, la nueva herramienta de salud para consumidores de OpenAI, publicado en la revista Nature Medicine en febrero, encontró que no recomendó una visita al hospital cuando era médicamente necesaria en más de la mitad de los casos. También no identificó a pacientes con ideación suicida si mencionaban un medio de autolesión, aunque se desempeñó mejor en aquellos que no lo hacían. Para casos no urgentes, 65% fue enviado a recibir atención que no necesitaba, lo que podría saturar aún más un sistema de salud ya tensionado. OpenAI publicó una refutación detallada en X, y Gross dice que “había algunos elementos bastante defectuosos en la metodología y se estaba usando una versión más antigua del modelo”.

Según se informa, OpenAI habría recibido citaciones de varios estados, incluidas algunas relacionadas con su manejo de datos de salud y seguridad. Una mujer canadiense demandó a la compañía por la muerte por suicidio de su hija de 24 años, alegando que ChatGPT la alentó. OpenAI ha dicho que toma “en serio” las preocupaciones de los fiscales generales estatales y responderá “constructivamente”.

Los médicos ven los pros y los contras de primera mano. La doctora Jinsy Andrews, neuróloga de NYU Langone cuya práctica se enfoca en ELA, dice que los pacientes a menudo llegan a su consulta con impresiones de ChatGPT. A veces, dice, ayuda a las personas a buscar ayuda médica y ser diagnosticadas antes con esta enfermedad neurológica progresiva e incurable. Pero ChatGPT también puede crear complicaciones innecesarias. Una persona llegó a su consulta con miedo de tener ELA porque ChatGPT sugirió que era una razón para sus fasciculaciones musculares. No lo era, pero “alimentó su ansiedad”, dice Andrews. Otro paciente pidió probar terapias experimentales sugeridas por ChatGPT, pero la investigación a la que hacía referencia era inventada. “Tratar de deshacer o desenredar la información de estas búsquedas le quita tiempo a profundizar en el problema real y hablar sobre un plan de tratamiento”, dice.

Otro médico, de Albany Med Health System, que pidió no ser identificado, relata múltiples casos de pacientes que usan ChatGPT para cuestionar los diagnósticos de los médicos y proponer planes de tratamiento sin base científica. Un paciente, por ejemplo, ingresó sus síntomas en ChatGPT, que indicó que podría tener una condición autoinmune. “No quería seguir ningún otro estudio diagnóstico para establecer un diagnóstico”, dice el médico. “Simplemente insistía: ‘Esto es lo que tengo. Esto es lo que ChatGPT dijo que necesito obtener’”.

“Honestamente creo, y no lo digo a la ligera, que ChatGPT literalmente me salvó la vida”.

Lauren Bannon

OpenAI es muy consciente de estos riesgos y ha reunido un grupo de más de 260 médicos para mejorar los consejos de salud de ChatGPT. Estos médicos califican las respuestas de ChatGPT a consultas, analizan casos específicos y, algo importante, entrenan a los modelos para saber cuándo no tienen suficiente información para dar consejos.

“Cuando empecé, no pensé que fuera muy bueno”, dice Rebecca Soskin Hicks, pediatra formada en Stanford que OpenAI reclutó para probar, o hacer red-team, sus modelos hace unos dos años y medio, y que ahora lidera su red de médicos. “Francamente, no era tan difícil hacer que se equivocara”.

Desde entonces, el equipo ha revisado más de 700.000 respuestas de ejemplo para mejorar drásticamente la precisión del modelo tanto para consumidores como para clínicos. OpenAI dice que millones de clínicos ahora usan ChatGPT cada semana. HealthBench, el propio benchmark de OpenAI que clasifica el desempeño del modelo en 48.000 criterios diferentes, como escalar emergencias y expresar incertidumbre cuando se requiere, mostró que los modelos más nuevos de OpenAI tuvieron un desempeño significativamente mejor en tareas de salud que versiones anteriores, pero todavía tuvieron dificultades para pedir información faltante.

Pero sus modelos son más confiables cuando se trata de operaciones de salud. Advent Health, con sede en Florida y propietario de más de 50 hospitales, dice que vio ahorros de tiempo de 80% al usar los modelos de OpenAI para tareas administrativas. Memorial Sloan Kettering, en Nueva York, implementó una prueba piloto para 1.000 personas, pero es demasiado pronto para medir el impacto de OpenAI. “Las señales iniciales son excelentes”, dice Ophelia Chiu, vicepresidenta de innovación estratégica de MSK. “Las organizaciones de salud están muy temprano en su curva de aprendizaje, pese a todo el bombo de marketing de los últimos 36 meses”, dice.

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Gross, de OpenAI, dice que gran parte de la misión de la compañía en salud se realizará a través de las startups y compañías que construyen nuevos productos sobre sus modelos.

Tomemos a Labcorp, el gigante de diagnósticos con US$23.000 millones de capitalización bursátil. Aunque las personas ya están usando IA para interpretar resultados de laboratorio, 41%, según una encuesta reciente de Labcorp, las herramientas varían en su capacidad para ofrecer información precisa. Así que en mayo se asoció con OpenAI en una nueva aplicación móvil impulsada por IA para ayudar a los consumidores a entender sus resultados de laboratorio y seguir tendencias a lo largo del tiempo.

“Soy bastante optimista sobre su capacidad para tener éxito con los consumidores. Estoy menos convencido del lado empresarial”.

John Beadle, socio gerente de Aegis Ventures, enfocada en salud

“Pedimos a médicos que han intentado romperla que la prueben, y la precisión es extremadamente alta”, dice Bola Oyegunwa, directora de información y tecnología de Labcorp.

Miles de organizaciones y startups como Abridge, Ambience y EliseAI también usan los modelos de OpenAI.

Tomemos a Abridge, conocida principalmente por tecnología que escucha conversaciones entre pacientes y médicos y las convierte en notas clínicas. Davis Liang, quien lidera el equipo de machine learning de la compañía, dice que depende de modelos de frontera de OpenAI y Anthropic y usa sus propios modelos internos para construir el mejor producto para clínicos. Los modelos de OpenAI son especialmente útiles para tomar notas y tareas generales de usuarios, pero tienen un peor desempeño al evaluar síntomas de un paciente y generar códigos diagnósticos, que también se usan para facturación. “Esta es una tarea difícil porque requiere alta especificidad”, dice. “OpenAI dirá que este paciente tiene diabetes mellitus. En realidad, el paciente tiene diabetes mellitus con retinopatía miópica”.

Aun así, la IA avanza tan rápido que es difícil saber cómo será el campo en seis meses, y mucho menos en cinco años.

“No hay una bala mágica para 20% del PIB”, dice Gross, de OpenAI. “Solo tenemos que asegurarnos de que nuestros modelos puedan ser útiles para las personas”.

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US

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