UTMB incorpora la IA de OpenEvidence dentro de su registro electrónico de salud

La Universidad de Texas Medical Branch (UTMB) y OpenEvidence anunció una colaboración el 22 de septiembre de 2026, que incorpora la plataforma de IA basada en evidencia de OpenEvidence dentro del registro electrónico de salud de UTMB, con más de la mitad de los médicos de UTMB reportados como usuarios activos de la herramienta para soporte de decisiones clínicas.

El anuncio, con fecha de Miami, Florida, indicó que la integración brinda a los médicos de UTMB y a otros usuarios clínicos acceso seguro a evidencia médica citada desde el registro electrónico de salud.

Cómo funciona la integración

La integración se puso en marcha en UTMB en marzo de 2026 y fue diseñada para colocar recursos de información habilitados por IA dentro de los flujos de trabajo clínicos ya en uso. OpenEvidence está integrado en el entorno del registro electrónico de salud de UTMB, y los clínicos inician sesión con sus credenciales empresariales estándar de UTMB en lugar de crear cuentas separadas o desplazarse entre aplicaciones desconectadas. El arreglo mantiene la plataforma dentro del flujo de trabajo clínico y el perímetro de seguridad empresarial existentes de UTMB.

Después de iniciar sesión, un clínico puede escribir una pregunta clínica en lenguaje natural y recibir una respuesta que incluye citas a la literatura médica, guías clínicas y otras fuentes. Según el anuncio, el diseño combina la accesibilidad de una interfaz de IA generativa con la base de evidencia que requiere la toma de decisiones clínicas.

UTMB opera hospitales en cuatro campus, además de más de 100 clínicas en el sureste de Texas. El anuncio describe el acceso rápido al conocimiento médico actual como particularmente valioso en esa extensión, indicando que los clínicos que trabajan en cualquier parte de la red de UTMB pueden acceder a las mismas capacidades de IA basadas en evidencia sin importar su ubicación física.

Adopción reportada desde el lanzamiento de marzo

El anuncio informa un fuerte crecimiento desde marzo tanto en la cantidad de clínicos que utilizan OpenEvidence como en el volumen de consultas clínicas que envían. Más de la mitad de los clínicos de UTMB son usuarios activos de OpenEvidence para soporte de decisiones clínicas, y los datos de adopción reportados muestran que muchos clínicos han incorporado la herramienta a su flujo de trabajo.

Peter McCaffrey, MD, MS, FCAP, vicepresidente y director de Digital y IA en UTMB, dijo que la atención médica cuenta con muchas herramientas de IA prometedoras, y que la tarea más difícil es hacerlas realmente utilizables en la práctica clínica mientras se mantiene la seguridad, la gobernanza y la confianza que exige el sector salud. “El crecimiento en la utilización desde el lanzamiento sugiere que, cuando se elimina la fricción y se coloca IA útil donde los clínicos realmente trabajan, la usan”, afirmó, y añadió que la implementación de UTMB brinda a los clínicos información generada por IA que incluye citas a la literatura médica y a las guías.

Estrategia más amplia de IA de UTMB

El anuncio enmarca el despliegue como parte de la estrategia más amplia de UTMB para incorporar IA en la prestación de servicios de salud. Según esa estrategia, el anuncio indica que el enfoque de UTMB es establecer un entorno empresarial —en lugar de una colección de aplicaciones independientes— en el que las capacidades de IA validadas se integren de forma segura en los flujos de trabajo clínicos y operativos, con la gobernanza adecuada y evaluadas según su uso e impacto en el mundo real.

Página del programa de inteligencia artificial de UTMB documenta ese esfuerzo institucional, incluido el lanzamiento del UTMB Artificial Intelligence Council y el nombramiento de McCaffrey como el primer Director de IA de la institución. La página lo describe como vicepresidente y director digital que lidera las iniciativas de IA de UTMB para mejorar la educación, la investigación, los resultados clínicos y la eficiencia operativa. Ha estado en UTMB desde 2018, desempeñándose como Director de Servicios de Información de Laboratorio, Informática de Patología, Bioinformática e IA y como profesor asistente en los Departamentos de Patología y Radiología. Según la página, posee un título de médico de Johns Hopkins University, una maestría en ciencia de datos biomédicos de Stanford University y un certificado de posgrado en inteligencia artificial de Stanford, y copreside el University of Texas Healthcare AI Collaborative, que trabaja para avanzar la IA en la atención médica en todo el Sistema UT. La página también señala que ha sido reconocido como Texas Monthly SuperDoctors Rising Star durante cuatro años consecutivos y es autor de Una introducción a la informática de salud: Construyendo herramientas basadas en datos.

Entre los elementos del programa enumerados en la página se encuentran una política conjunta, una lista aprobada de herramientas de IA generativa, procesos de incorporación externa de IA y de solicitud interna de proyectos de IA, y el Centro de Aprendizaje de IA de UTMB.

Travis Zack, MD, PhD, director médico de OpenEvidence, dijo que el enfoque de UTMB refleja una comprensión clara de que la tecnología clínica tiene éxito cuando se alinea con la forma en que los clínicos ya trabajan. “Al integrar OpenEvidence en el entorno clínico y simplificar el acceso seguro, UTMB está demostrando cómo los sistemas de salud pueden transformar la IA basada en evidencia de una tecnología interesante a una capacidad clínica cotidiana”, afirmó.

El anuncio también indica que el despliegue brinda a UTMB la oportunidad de estudiar, a gran escala, cómo los clínicos trabajan con una nueva generación de herramientas de conocimiento habilitadas por IA. A medida que la adopción crezca, UTMB seguirá evaluando la utilización y la experiencia de los clínicos y buscará oportunidades para mejorar la entrega de evidencia e inteligencia clínica en el punto de atención.