ACAMI. Informe Institucional

22 de enero de 2026.

2026: el año en que la innovación en salud va a tener que rendir examen

Si 2025 fue el año en que la tecnología se volvió conversación cotidiana, 2026 va a ser el año en que esa conversación se vuelve exigencia.

La sensación que deja este arranque de 2026 es clara: la salud digital entra en una etapa más adulta. Menos fascinación por la novedad y más presión por demostrar valor, cumplir normas y sostener confianza. Hagamos una breve síntesis:

 1) La IA se muda del laboratorio a la rutina clínica:

Lo que más va a crecer en 2026 no es la IA que “descubre enfermedades mágicamente” en una imagen, sino la IA que hace de infraestructura en el día a día: documentación clínica, resúmenes, mensajes al paciente, detección de brechas de cuidado, soporte administrativo. Esa IA no suele ser espectacular, pero es la que libera tiempo y reduce desgaste.

Distintos análisis de fines de 2025 ya apuntan exactamente a esa dirección: automatizar documentación, sintetizar notas clínicas y escalar comunicaciones como parte del flujo de trabajo.

El punto clave es que esta ola va a traer una discusión menos tecnológica y más sanitaria: ¿cuánto se puede delegar sin perder criterio clínico? La IA que ayuda a escribir es útil, pero también puede empujar a “pegar y seguir” si no se acompaña con reglas internas, auditoría y responsabilidad humana.

En paralelo, se va a ver algo que raramente se discute en medios no técnicos y que en 2026 va a ser central: modelos que funcionan muy bien en un hospital, pero se degradan en otro por diferencias de población, protocolos, calidad de datos o simplemente cultura organizacional. En salud, el contexto importa.

 2) Europa a la vanguardia legislativa:

En 2026 la salud tecnológica se va a mover con un nuevo reloj regulatorio. La Unión Europea ya fijó el marco temporal: el AI Act entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y será plenamente aplicable el 2 de agosto de 2026, con excepciones y períodos de transición. Se trata de la primera ley en el mundo sobre inteligencia artificial, que pretende mitigar los riesgos que supone para la seguridad europea, y los derechos fundamentales de los ciudadanos de la Unión. Su ámbito de aplicación abarca todos los sectores, excepto el militar, y todos los tipos de inteligencia artificial.

3) Dispositivos de consumo con pretensión clínica: el cuerpo como tablero de control

Otra tendencia fuerte para 2026 será la expansión de dispositivos hogareños que buscan medir mucho más que peso o pasos. En CES 2026, por ejemplo, Withings presentó Body Scan 2, una balanza con decenas de biomarcadores y una propuesta de “estación de longevidad” con evaluación de 90 segundos, además de funciones que todavía estarían pendientes de autorización para ciertas capacidades médicas.

Esto ilustra el gran dilema del año: cuanto más “médico” se vuelve el aparato, más se parece a un dispositivo sanitario, y más necesita validación, claridad de límites y una comunicación responsable. El riesgo no es que la gente mida cosas. El riesgo es que se confunda medición con diagnóstico, y sugerencia con tratamiento.

También va a crecer un mercado de suscripciones y puntajes de salud que prometen “trayectorias” o “años de vida saludable”. Ese tipo de narrativa engancha, pero puede volverse tóxica si convierte cualquier variación cotidiana en alarma. La tecnología va a ser buena si ayuda a tomar mejores decisiones, no si crea ansiedad con gráficos.

 4) Atención “donde estás”: crónicos, casa, continuidad:

En 2026 va a haber un empuje más fuerte por modelos de atención que salen del consultorio y se acercan a la vida real del paciente: manejo de crónicos, seguimiento remoto, programas que combinan tecnología con equipos de cuidado. En esa línea, la FDA lanzó TEMPO, un programa piloto mediante el cual la FDA trabajará de manera más estrecha con empresas que desarrollan dispositivos médicos digitales, aplicaciones de monitoreo remoto y herramientas basadas en inteligencia artificial.

El objetivo central es evaluar de forma más rápida, flexible y eficiente estos productos, asegurándose de que realmente mejoren la vida de los pacientes y puedan integrarse de manera segura al sistema sanitario.

5) La palabra que va a definir el año: confianza

Cada ola tecnológica en salud se termina ordenando alrededor de una palabra que parece abstracta, pero es muy concreta: confianza. Confianza en que el dato es correcto, en que el algoritmo no discrimina, en que el flujo de atención no se rompe, en que la privacidad no se negocia como un detalle.

Y 2026 va a tener un efecto “depurador”: algunas herramientas van a consolidarse, otras van a quedar en el camino. Hasta los propios observadores del sector ya anticipan un año con éxitos y fracasos visibles en productos de IA en salud.

La parte sana de este proceso es que obliga a todos a madurar: empresas, sistemas de salud, reguladores y pacientes. La innovación real no es la que promete “reemplazar médicos”, sino la que ayuda a que el sistema funcione mejor, con menos fricción y más humanidad.

 Tres preguntas para cualquier innovación en salud en 2026

¿Qué problema clínico o de cuidado resuelve, de forma medible, y para quién?

¿Qué pasa si se equivoca, quién lo detecta y cómo se corrige sin dañar al paciente?

¿Qué evidencia muestra, qué límites reconoce y qué datos necesita para funcionar bien?

Si una tecnología no responde bien estas tres, probablemente todavía sea una posibilidad. Si las responde con claridad, ahí sí estamos frente a innovación que vale la pena.

Con relación a nuestra realidad en salud, Argentina entra a 2026 con una ventaja silenciosa: varias piezas de salud digital ya no dependen de la moda, dependen de la obligación. La receta electrónica y la digitalización de indicaciones empujan a ordenar sistemas, y el debate se corre hacia lo que realmente cuesta: interoperabilidad entre jurisdicciones, calidad de datos y confianza.

En paralelo, ANMAT empieza a encuadrar el software clínico como producto médico, y el país vuelve inevitable una conversación que antes se ha postergado: privacidad, seguridad y responsabilidad cuando un algoritmo influye en una decisión de salud.