En salud, la discusión sobre una “IA mexicana” no se reduce al origen nacional del software, sino a la localización clínica, lingüística, regulatoria y organizacional de los sistemas de inteligencia artificial (IA).

La evidencia internacional muestra una expansión acelerada de la adopción de IA entre profesionales de la salud, sobre todo en documentación, búsqueda de información y apoyo administrativo, mientras que los beneficios sobre resultados clínicos y seguridad siguen siendo variables y, en muchos casos, insuficientemente evaluados.

En México, el argumento a favor de herramientas locales se refuerza por la fragmentación del sistema sanitario, la interoperabilidad incompleta del expediente clínico, la brecha de recursos e infraestructura y las exigencias de protección de datos sensibles.

Aunque los modelos globales ya muestran un buen desempeño en algunas tareas médicas en español, la literatura también documenta caídas de desempeño fuera del inglés y la necesidad de adaptación al contexto local. En este marco, la Fundación Mexicana para la Salud, A.C. (FUNSALUD) aparece como un actor de articulación entre evidencia, formación, regulación y desarrollo aplicado. 

Desde la perspectiva institucional, FUNSALUD no aparece solo como una entidad que “promueve tecnología”, sino como un intermediario entre evidencia, política pública, academia y práctica clínica.

Su misión y objeto estatutario incluyen apoyar investigación en salud, desarrollar capacidades científicas y tecnológicas, identificar problemas de salud en México y generar proyectos específicos tendientes a su solución.

Esa combinación de funciones es especialmente relevante en IA para salud, porque el principal cuello de botella no es únicamente técnico: es de articulación entre datos, regulación, talento clínico, evaluación y adopción; y la actividad pública reciente de FUNSALUD sugiere que la institución ha intentado intervenir precisamente en esos cuellos de botella.