En la era de la salud digital, la integración de datos médicos heterogéneos provenientes de registros electrónicos, laboratorios, imágenes, genómica y dispositivos portátiles es crucial pero desafiante, debido a la fragmentación de sistemas y la diversidad de formatos y estándares. El vacío identificado por esta investigación radica en la limitada adaptabilidad y la falta de armonización semántica en los sistemas actuales, que no logran abordar integralmente los retos de interoperabilidad, privacidad y gobernanza. La pregunta central plantea: ¿qué tendencias y tecnologías semánticas están facilitando la integración efectiva de datos médicos y cuáles son los desafíos técnicos, éticos y organizativos a superar? El objetivo es analizar críticamente las tendencias emergentes en tecnologías semánticas aplicadas a la integración de datos médicos, identificar desafíos y proponer una visión estructurada del futuro de la interoperabilidad en salud. Metodológicamente, se empleó una revisión documental y análisis de casos, abordando ontologías, lenguajes semánticos (OWL, RDF), procesamiento de lenguaje natural, estándares como HL7 FHIR y arquitecturas híbridas de IA. Los principales hallazgos muestran que las tecnologías semánticas mejoran la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa, pero su éxito depende de la capacitación, la actualización de infraestructuras y la gobernanza ética.