Por: Kees Hertogh, vicepresidente de marketing global de la industria en Microsoft.
Basados en datos fiables, integrados en el flujo de trabajo y en funcionamiento en una infraestructura siempre activa. Lean cómo tres sistemas de salud ponen en marcha a los agentes.
Es martes por la mañana, y el hospital ya va retrasado en aspectos que no se recuperará al final del turno. Una médica lleva 10 pacientes y no ha terminado ni una nota, atrapada en la constante lucha entre la paciente que tiene delante y documentar la que acaba de dejar. Dos pisos más arriba, una enfermera lleva varias horas en un turno de 12 horas y ha pasado más tiempo en un puesto de trabajo que al lado de una cama. Al final del pasillo, los equipos clínicos, de operaciones y financieros persiguen las mismas preguntas urgentes—flujo de pacientes, personal, capacidad y coste—pero las respuestas están dispersas entre sistemas, y cuando los datos se unen, el momento de actuar ya ha pasado. Entonces llega una alerta a TI: la historia clínica electrónica (EHR, por sus siglas en inglés) se ha comenzado a ralentizar, y el CIO sabe que cada minuto que los clínicos no pueden acceder a datos clínicos, de farmacia y de laboratorio en tiempo real, es un minuto que la atención al paciente puede estar en riesgo.
Descubran cómo la IA puede mejorar los resultados reales a gran escala
No son problemas aislados. Son los mismos retos diarios que aparecen en diferentes maneras. Las soluciones desconectadas de proveedores aportan complejidad y coste añadidos, no información ni preocupación.
Las organizaciones sanitarias necesitan soluciones que trabajen en conjunto para evitar la fragmentación.
Una base conectada para la IA agéntica
Microsoft reúne todo lo que la sanidad necesita para desplegar y escalar IA agéntica, reunido en un solo lugar:
- Microsoft Fabric reúne datos de sistemas aislados en una única fuente gobernada de verdad sobre la que los agentes pueden razonar.
- Microsoft Dragon Copilot entrega agentes clínicos que trabajan dentro del flujo de trabajo del clínico.
- Microsoft 365 Copilot y Copilot Studio permiten a cualquier persona de la organización crear y gestionar sus propios agentes empresariales.
- Microsoft Azure y la pila de seguridad de Microsoft proporcionan la infraestructura resiliente y segura que mantiene siempre activos los agentes y el cuidado.
El resultado es un cambio de la fragmentación a la acción coordinada, con agentes que son contextuales, conocedores, fiables y escalables porque están basados en Microsoft IQ —la inteligencia propia de su organización— impulsada por datos de confianza y construida sobre infraestructuras de nivel empresarial.
Como Microsoft IQ es abierto y diversificado en modelos, los clientes construyen sobre su propio IQ y mantienen el control sobre él, en lugar de quedarse atados a la plataforma de otro. Tres sistemas de salud muestran cómo es eso en la práctica.
Los agentes valiosos resuelven problemas reales
Brown University Health, el mayor sistema sanitario de Rhode Island, atiende a un millón de personas y es la columna vertebral de cuidados críticos de la región. Desde 2024 ha crecido con rapidez, ha adquirido dos hospitales en Massachusetts y se ha fusionado con una gran consulta de médicos académicos, todo ello mientras lidia con presiones financieras, escasez de mano de obra y un creciente agotamiento clínico, impulsado en gran parte por la carga documental.
Su primera aplicación de IA, Dragon Copilot, un asistente clínico de IA, abordó esa carga de manera directa, para permitir que los clínicos de todas las especialidades se centraran en el paciente en lugar del teclado, con menos documentación fuera de horario y menor carga cognitiva. Un clínico lo expresó con claridad: «Esto va a prolongar mi carrera.»
Va a devolver la alegría a la práctica de la medicina. Los clínicos entraron en esto porque quieren ayudar a la gente. La mayoría no lo hizo porque quieren interactuar con ordenadores.
Adam Landman, SVP y director de información digital, Brown University Health
Brown pasó entonces de la IA que asiste a la IA que actúa. El equipo creó dos agentes de urgencias integrados en Dragon Copilot: uno que responde a preguntas específicas de políticas y procedimientos del hospital, y otro que muestra horarios y directorios de guardia para que el personal pueda llegar con rapidez al especialista adecuado. Esos son solo dos de más de dos docenas de agentes que el equipo ha construido en toda la organización—y con Copilot Studio, pasaron de la idea al prototipo funcional en un solo día.
La empresa siguió. Brown implementó Microsoft 365 Copilot a nivel organizacional para gestionar las bandejas de entrada, resumir reuniones y analizar contratos. Cuando los líderes necesitaban una política de gobernanza responsable de IA, ponían al agente investigador a trabajar para que estudiara las mejores prácticas e iterara borradores; una política que los líderes esperaban que tardara un año fue ratificada en cuatro meses.
Lean sobre cómo Brown Health escala Microsoft Dragon Copilot
Los agentes de confianza comienzan con datos fiables
Los agentes solo son tan fiables como los datos sobre los que razonan, que es justo donde empezó el Centro Regional de Salud de Peterborough (PRHC, por sus siglas en inglés). Atiende a una población creciente y envejecida frente a presiones conocidas en el sector sanitario: aumento del volumen de pacientes, creciente complejidad clínica y duras limitaciones en personal, financiación y capacidad. Los líderes vieron la oportunidad en la IA y reconocieron que solo funciona cuando se basa en datos sólidos.
Así que empezaron con los datos, no con el modelo. El equipo consolidó 18 sistemas de producción en Microsoft Fabric, una fuente gobernada de verdad para análisis e IA.
Partimos de un lugar de fragmentación e inmadurez de datos bastante significativas. Si alguien necesitaba datos, podía tardar semanas en encontrarlos, y lo que solía aparecer era una hoja de Excel desactualizada que no respondía en verdad a la pregunta.
Lynn Mikula, directora ejecutiva, Centro Regional de Salud de Peterborough
El cambio fue profundo: los equipos pasaron de esperar semanas para informes estáticos y desactualizados a explorar datos en tiempo real juntos, a través de una toma de decisiones más rápidas y seguras en los flujos de trabajo clínicos y operativos. La lección de Mikula refleja un principio fundamental de una estrategia agéntica: la IA escalable no comienza con modelos, comienza con los datos. Con una base gobernada, PRHC creó las condiciones para que los agentes escalen con datos en los que puedan confiar.
Y la recompensa es aparecer donde más importa: en la atención al paciente. PRHC atribuye mejoras en varios departamentos de urgencias y métricas de flujo de pacientes hospitalizados entre enero y marzo de 2026 a este esfuerzo operativo. Menos pacientes esperaban camas de ingreso a las 8 de la mañana, se bajó de 34 a 19, y el tiempo de espera para una cama de ingreso cayó un 43%, de 56,8 a 32 horas. A medida que mejoró el acceso, la proporción de pacientes que se marchaban sin ser atendidos disminuyó del 10% al 8,8%, mientras que las puntuaciones generales de experiencia aumentaron del 77% al 80%. Un nuevo turno de hospitalización mejoró los tiempos de respuesta de las consultas en alrededor de un 20%, lo que ayudó a equilibrar la carga de trabajo hospitalario y la calidad de la atención de apoyo. En conjunto, estos cambios contribuyeron a ganancias a largo plazo en el flujo de pacientes, incluida una reducción aproximada del 70% en los tiempos de descarga de ambulancias.
Exploren cómo PRHC convirtió los datos en información accionable
Agentes fiables se ejecutan sobre infraestructuras resilientes
Los agentes de los que dependen los clínicos no pueden ocultarse. Eso convirtió la infraestructura en la prioridad de Franciscan Health, que migró su Epic EHR a Azure para rendimiento, escalabilidad, recuperación ante desastres y seguridad en una plataforma preparada para el futuro. La apuesta era absoluta. «Si Epic está caído, no tenemos acceso a datos clínicos. No tenemos acceso a farmacia; no tenemos acceso a los resultados de laboratorio», dice el CIO Charles Wagner. «Así que, desde el momento en que eso se cae, la atención al paciente está en riesgo.» El coste es igual de evidente: «nos cuesta entre 10 y 12 millones de dólares al día cada día que nos caemos.»
El corte fue el primer punto de prueba. «Una vez que hicimos el cambio de paso, creo que no recibimos ni una sola llamada. Los clínicos y el personal ni siquiera sabían que había ocurrido», dice Wagner. «Así es como definimos el éxito.» Luego, los resultados se sumaron en rendimiento, coste y recuperación: Franciscan puede ahora poner en funcionamiento su entorno de recuperación ante desastres en menos de una hora, desde las 8 a 12 horas que antes tardaba, para mantener la continuidad de la atención incluso en un incidente grave.
Como migramos a Azure, podemos hacer un conmutador por error y estar listos en 30 minutos. Esto es algo que nunca podríamos hacer en nuestro entorno anterior.
Charles Wagner, CIO, Franciscan Health
La migración a Azure de Franciscan ofreció:
- 45 millones de dólares en ahorros durante cinco años.
- Un 33% menos en los costes de infraestructura.
- Respuesta a la solicitud un 50% más rápida.
Y como Epic se basa en tecnología de Microsoft, Franciscan obtuvo la ventaja de un solo proveedor que facilita la puesta en marcha al siguiente agente, al siguiente modelo, a la siguiente carga de trabajo—la diferencia entre luchar contra tu infraestructura y construir sobre ella.
Franciscan Health utilizó la IA para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia
Una plataforma. IA en la que puedes confiar
Tres sistemas de salud, tres puntos de partida, un patrón. El valor no está en herramientas aisladas: está en una plataforma conectada donde los agentes están conectados, embebidos y fiables.
- Brown Health puso a trabajar agentes clínicos y empresariales en dos docenas de departamentos.
- El Centro Regional de Salud de Peterborough construyó la base de datos de los agentes de confianza para razonar sobre ella.
- Franciscan Health estableció la infraestructura resiliente que mantiene en funcionamiento a los agentes y la atención.
Todo funciona en conjunto, lo que facilita llevar nuevas soluciones online y obtener más valor de nuestras inversiones.
Charles Wagner, CIO, Franciscan Health
Ese es el cambio: no más herramientas, sino un sistema que funciona como uno solo, con datos, flujos de trabajo e inteligencia que entienda el contexto, sus procesos de negocio y las interacciones de sus equipos, para permitir a los agentes pasar de la señal a la acción. Fabric deja a la organización lista para IA. Dragon Copilot transforma el flujo de trabajo clínico. Copilot conecta equipos, decisiones y ejecución. Copilot Studio permite a cualquiera crear flujos de trabajo agénticos, escalables y repetibles. En conjunto, estas capacidades están basadas en Microsoft IQ y funcionan en Azure, parar brindar la resiliencia, seguridad y escala de las que dependen las organizaciones sanitarias. Desde el analista que usa Fabric, hasta el clínico que utiliza Dragon Copilot, el resto de sus empleados que usan Copilot, para pasar por los constructores que crean en Copilot Studio, la organización por fin funciona con la misma inteligencia y los mismos agentes, para convertir señales fragmentadas en acciones coordinadas y datos en mejor atención al paciente.
Así, cuando empiece el siguiente turno, los clínicos pueden dedicar más tiempo a atender a los pacientes, los líderes pueden tomar decisiones con confianza y las organizaciones pueden actuar según las ideas antes de que pase el momento de actuar.
Descubran cómo la IA agéntica genera un impacto real a lo largo del continuo de atención
Desde reducir la carga documental y mejorar el flujo de pacientes hasta modernizar las plataformas de datos y fortalecer infraestructuras críticas, las organizaciones sanitarias han puesto la IA a trabajar de manera práctica. Exploren las estrategias, las lecciones aprendidas y los resultados detrás de estas transformaciones reales.
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