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Presentan FLARE, un marco para evaluar la rentabilidad de la IA médica más allá de la precisión

Investigadores proponen FLARE, un marco sistemático para evaluar el impacto económico y operativo real antes de incorporar IA a los sistemas sanitarios

Mientras el uso de la inteligencia artificial (IA) en la sanidad crece rápidamente, la mayoría de las evaluaciones se centran más en la precisión del modelo que en su rentabilidad económica y su aplicación real en centros médicos. Un estudio publicado en arXiv el 24 de agosto de 2026 presenta FLARE, un marco sistemático que contempla la incertidumbre (Uncertainty-Aware Framework) para evaluar el impacto financiero y operativo de la IA médica.

FLARE combina tres tecnologías y herramientas económicas: lógica difusa (Fuzzy logic), cálculo de costes basado en actividades y tiempo (Time-driven activity-based costing o TDABC) y análisis del retorno de la inversión (ROI). El método permite estimar los costes de los servicios clínicos, del desarrollo y la operación de la IA, así como los posibles resultados económicos de integrarla en flujos de trabajo reales.

Para demostrar su viabilidad, los investigadores aplicaron FLARE en un estudio prospectivo de evaluación temprana de tecnologías sanitarias (Early health technology assessment). El caso analizó el uso de IA para detectar oclusiones de grandes vasos (Large Vessel Occlusion) en la atención del ictus isquémico agudo, ofreciendo una visión más clara de su rentabilidad.