Cuántica vs. IA en salud: Sus diferencias y el camino hacia la convergencia tecnológica

Un paciente cardíaco ingresa a urgencias con dolor torácico. En cuestión de minutos, un sensor de magnetocardiografía cuántica detecta anomalías eléctricas sutiles que los electrocardiogramas (ECG) tradicionales no logran captar. Esto permite identificar una afección potencialmente mortal antes de que ocurra un daño irreversible.

No hablamos de una visión futurista: esto ya se está validando en la Clínica Mayo y representa un nuevo punto de inflexión en la medicina.

Mientras la inteligencia artificial (IA) ya transforma la primera línea de la atención sanitaria, las tecnologías cuánticas emergen para resolver los desafíos científicos y computacionales que superan la capacidad de los sistemas clásicos.

Para los líderes del sector salud, la pregunta ya no es si la tecnología cuántica remodelará la medicina, sino si sus organizaciones estarán preparadas para liderar esta transformación.

La IA se ha integrado con rapidez en las operaciones clínicas. Desde la automatización de la documentación hasta el análisis de imágenes y el triaje predictivo, las herramientas impulsadas por IA están optimizando los flujos de trabajo y aliviando la carga administrativa.

Esta tecnología no solo mejora la exactitud diagnóstica, sino que permite una gestión de recursos más inteligente, aportando valor en todos los niveles del sistema de salud.

Hoy en día, la IA genera valor a través de:

No obstante, la IA aún enfrenta los límites de la computación clásica. Aunque es capaz de analizar patrones de datos masivos, no puede modelar las interacciones a nivel cuántico que rigen la biología ni simular comportamientos moleculares complejos. Tampoco logra identificar señales ultratempranas de enfermedades que se sitúan por debajo de los umbrales de medición convencionales.

Es aquí, precisamente, donde la tecnología cuántica entra en juego.

Las tecnologías cuánticas —que comprenden la computación, la detección y las comunicaciones— avanzan para abordar desafíos fundamentales en la investigación biomédica y la atención sanitaria.

El informe del Foro Económico Mundial, Tecnologías cuánticas: imperativos estratégicos para los líderes del sector salud, describe los cuatro pilares de valor donde esta tecnología gana terreno:

Aunque la IA ha agilizado el descubrimiento de fármacos, aún no puede predecir la toxicidad, modelar mecanismos biológicos complejos ni identificar los primeros signos de una enfermedad. Las tecnologías cuánticas vienen a cubrir estas deficiencias.

La química cuántica tiene el potencial de simular sistemas moleculares y biológicos con exactitud absoluta. La detección cuántica permite captar señales magnéticas y bioeléctricas de forma no invasiva y en tiempo real. Además, la comunicación cuántica garantiza la protección de los registros médicos electrónicos, los flujos de trabajo clínicos y los procesos de IA frente a las amenazas de la era poscuántica.

Estas capacidades expanden exponencialmente el alcance y los logros de la IA por sí sola.

Las primeras implementaciones ya están transformando la práctica médica. IBM y la Cleveland Clinic avanzan en la investigación biomédica impulsada por la computación cuántica, mientras que la Clínica Mayo valida el uso de la magnetocardiografía cuántica para optimizar el triaje cardíaco. Por su parte, la Universidad de Chicago y Wellcome Leap exploran el descubrimiento de biomarcadores potenciados por la cuántica, al tiempo que diversos consorcios europeos desarrollan infraestructuras de comunicaciones cuánticas seguras para proteger la integridad de los datos de salud.

La colaboración entre Moderna e IBM ilustra la sinergia entre la IA y la cuántica en la investigación de fármacos basados en ARNm. Mientras la IA clásica acelera la optimización de candidatos, aún enfrenta dificultades para modelar la complejidad del plegamiento del ácido ribonucleico (ARN). La computación cuántica permite evaluar estas interacciones moleculares críticas, mientras que la IA interpreta los resultados y coordina el flujo de trabajo híbrido.

En las primeras pruebas piloto, los algoritmos cuánticos generaron una mayor "diversidad de soluciones", revelando diseños terapéuticos viables que los sistemas clásicos pasaban por alto y reduciendo los plazos de modelización de semanas a solo horas. En este ecosistema, la cuántica expande el horizonte científico, mientras que la IA viabiliza su aplicación práctica.

La IA y la tecnología cuántica operan en horizontes de adopción fundamentalmente distintos:

Esta asimetría no representa una tensión, sino una oportunidad. Mientras la IA refuerza las bases digitales y operativas de la atención sanitaria, la tecnología cuántica expande los límites de la ciencia y la computación. Su convergencia permitirá una detección más temprana, terapias de mayor precisión, infraestructuras de datos resilientes y capacidades científicas inéditas.

Que esta integración sea fluida o fragmentada depende de las decisiones actuales de los líderes: la estructuración de los marcos de datos, la evolución de los estándares de interoperabilidad, la adaptación de los modelos de gobernanza y ciberseguridad, y la preparación de la fuerza laboral.

El sector solo estará listo si los cimientos actuales de la IA son sólidos y están proyectados hacia el futuro.

Tanto la IA como la tecnología cuántica enfrentan desafíos sistémicos que exigen una acción coordinada.

Tal como destaca la figura 4 del libro blanco del Foro Económico Mundial, el avance de la IA y la tecnología cuántica requiere pilares habilitadores. Abordar estos habilitadores para la IA hoy acelerará la preparación para la era cuántica del mañana.

Para afrontar la inminente convergencia entre la inteligencia artificial y la computación cuántica, los líderes deben priorizar tres ejes de acción:

Evaluar qué sistemas dependen de cifrados vulnerables a futuros ataques cuánticos y alinear las estrategias de ciberseguridad con los nuevos estándares poscuánticos.

Explorar casos de uso de alto valor —como la detección cuántica en el diagnóstico o la modelización molecular avanzada— mediante alianzas con la industria, el sector académico o consorcios. Estos pilotos fomentan el aprendizaje organizacional y ayudan a definir los estándares del sector.

Integrar el conocimiento cuántico en el desarrollo del liderazgo, los criterios de contratación y las estrategias de I+D. Es fundamental fomentar equipos multifuncionales que comprendan los modelos híbridos de IA y cuántica para orientar una adopción responsable.

Durante décadas, la innovación en la atención sanitaria ha llegado en oleadas. La IA es la ola que hoy remodela nuestros sistemas; la cuántica es la que surge con fuerza tras ella. Juntas, pueden crear un ecosistema de salud más predictivo, preventivo y seguro, dotado de una capacidad científica sin precedentes.

No es momento para la vacilación, sino para actuar con deliberación y visión de futuro. Los líderes que se preparen hoy —reforzando sus cimientos, invirtiendo en proyectos piloto y configurando marcos de gobernanza— no solo adoptarán el futuro de la medicina, sino que ayudarán a definirlo.

Estas decisiones determinarán si las tecnologías cuánticas profundizan la equidad sanitaria global o amplían las brechas existentes, y si los avances llegan a los pacientes a tiempo para transformar sus vidas.