Transformación del sector salud en Perú hacia 2030: Un estudio prospectivo sobre el impacto y desafíos de la Inteligencia Artificial - Sanca Valeriano, Silvia Noelia (2025)
La presente tesis desarrolla un estudio prospectivo que explora los escenarios futuros de implementación de inteligencia artificial (IA) en el sistema de salud peruano hacia el año 2030. Su objetivo general es identificar oportunidades y desafíos para el desarrollo sostenible mediante el análisis de factores clave que condicionan dicha implementación. Para ello, se aplicó un enfoque prospectivo y exploratorio, que combina técnicas como el análisis STEEP, el método Delphi y los ejes de Schwartz. La evaluación se complementó con el método PDG (Probabilidad, Deseabilidad y Gobernabilidad) para jerarquizar los escenarios. Se identificaron 59 factores de cambio, de los cuales ocho se destacaron por su alta importancia e incertidumbre, formando los ejes clave: gobernanza ética y confianza pública y capacidad de innovación y adopción tecnológica. A partir de ellos, se construyeron cuatro escenarios plausibles, siendo el más deseable y gobernable el de una “transformación ética e innovadora del sistema de salud”. Entre las principales conclusiones, se destaca que la IA puede optimizar diagnósticos, personalizar tratamientos y mejorar la gestión hospitalaria; sin embargo, su adopción enfrenta barreras como la limitada infraestructura digital, la falta de regulación específica y la escasa capacitación profesional. Se enfatiza que el éxito de su integración dependerá de inversiones sostenidas en innovación y desarrollo (I+D), marcos regulatorios robustos y una cultura de innovación. Asimismo, se recomienda fomentar la alfabetización digital y la participación multisectorial para garantizar una implementación ética, equitativa y sostenible.