La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el sistema de salud ha sido revolucionada, prometiendo avances clave en el diagnóstico, tratamiento, cuidado del paciente, tareas administrativas y eficiencia operativa. Utilizando un análisis profundo de la extensa cantidad de investigaciones sobre inteligencia artificial y cómo podría ayudar a la industria médica, este estudio identificó once barreras y desafíos. El modelado estructural interpretativo (ISM) se utilizó como enfoque metodológico para determinar la relación entre las dificultades extraídas y sus poderes de dependencia y conducción. Resultó en un modelo de cinco niveles, con la introducción de herramientas innovadoras y de nueva generación encabezando la lista como el desafío más dependiente. Del mismo modo, la Insuficiencia de Datos, la Adquisición de Datos, el Uso Incorrecto de Datos y la Falta de Compasión fueron los impulsores clave. Por lo tanto, durante la implementación de la inteligencia artificial en la medicina, estos desafíos deben ser considerados. Aunque la inteligencia artificial (IA) posee el poder innovador para mejorar el cuidado del paciente y la eficiencia operativa en el sector de la salud, existen varios problemas clave que deben abordarse para que la implementación sea fructífera. El orden de estos desafíos se determinó a través del modelado estructural interpretativo, subrayando la importancia de la innovación y los problemas relacionados con los datos. Los sistemas de salud pueden optimizar los beneficios de la IA y mejorar el diagnóstico, el cuidado del paciente y la gestión general del hospital al eliminar agresivamente sus obstáculos.