Pablo Malo Segura
Ana Fernández Agüero (fotografías)
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa en sanidad. El reto ahora es identificar dónde puede generar valor real, cómo integrarla en los procesos asistenciales y con qué criterios evaluar sus resultados. Así se puso de manifiesto en la mesa de expertos organizada por iSanidad en colaboración con el Instituto para el Desarrollo e Integración de la Sanidad (Fundación IDIS).
“La inteligencia artificial requiere un cambio cultural”, afirmó Marta Villanueva, directora general de Fundación IDIS. Desde su punto de vista, integrarla exige rediseñar procesos, priorizar inversiones y transformar la forma de trabajar en las organizaciones sanitarias. “Un proyecto como NEXO IA, que permite compartir casos de uso y resultados que ya han funcionado, es algo muy potente para el sector”, señaló. Su objetivo es reducir la incertidumbre, orientar mejor las inversiones y acelerar una adopción responsable en la sanidad privada y en el conjunto del sistema sanitario.
Compartir experiencias permite identificar qué aporta valor, reducir la incertidumbre y acelerar una adopción responsable de la IA en la sanidad privada y en el conjunto del sistema sanitario
Confianza, formación y transparencia
Uno de los principales frenos a la adopción es la complejidad de la propia tecnología. “Si no entiendo la fiabilidad del algoritmo, no lo puedo utilizar”, explicó Elena Torrente, directora de desarrollo estratégico y salud digital de DKV. Este desafío afecta tanto a profesionales como a decisores. La confianza se convierte en un elemento central para impulsar la adopción. “Es fundamental trabajar la transparencia, así como la formación y la capacitación de los profesionales sanitarios para que la usen”, añadió.
Además, la IA plantea retos éticos y de seguridad que requieren atención. “El potencial de la IA es grande, pero hay que garantizar la privacidad de los datos y generar confianza en el sistema”, subrayó. David Labajo, Head Digital & Automation SEU de Siemens Healthineers, enfatizó que “en la práctica clínica la IA tiene que estar completamente integrada en los flujos de trabajo (workflows), de forma que sea casi transparente para el profesional”.
Cómo decidir qué IA incorporar
El proceso de selección de tecnologías y decisión de compra de la IA representa uno de los grandes desafíos. “¿Quién decide qué inteligencia artificial se incorpora al sistema y bajo qué criterios?”, plantea Torrente. Los modelos tradicionales de evaluación tecnológica resultan insuficientes ante una innovación que evoluciona de forma exponencial. “Antes se tardaban años en evaluar un equipamiento médico y ahora generamos IA nueva cada mes”, señaló Labajo.
Este cambio obliga a adoptar modelos más ágiles, flexibles y dinámicos, donde la reevaluación constante sea parte del proceso. “Se puede decidir que voy a utilizar una determinada IA, pero igual en dos años tengo que cambiar y tomar una decisión diferente”, añadió.
La confianza, la transparencia y la formación de los profesionales sanitarios son claves para acelerar la adopción de la IA
Del diagnóstico temprano a la gestión de recursos
Los expertos coinciden en que la IA ofrece oportunidades en tres grandes ámbitos: prevención, eficiencia operativa y práctica clínica. En prevención, el potencial es especialmente elevado. “Existen herramientas capaces de detectar arritmias o fibrilación auricular a través de un smartphone”, explicó Elena Torrente. Marta Villanueva incidió en la medicina predictiva, con especial impacto en áreas como la genómica, donde la IA tiene un potencial. “Cerca del 50% de nuestra salud depende de nosotros”, recordó, apuntando hacia un modelo más proactivo.
En el ámbito operativo, la IA ya está generando mejoras en la gestión de recursos, desde la planificación de quirófanos hasta la optimización de agendas. Sin embargo, es en el ámbito clínico donde se concentra el mayor impacto potencial. “Hay distintos grados de madurez. Radiología es el área más madura, y cardiología está avanzando rápidamente”, precisó David Labajo.
Los expertos destacaron que la IA debe centrarse en aquellas áreas clínicas con mayor consumo de recursos e impacto en salud. “Oncología y cardiología son ámbitos prioritarios y pueden tener mucho beneficio”, explicó Labajo. El diagnóstico temprano puede transformar el pronóstico del paciente y reducir significativamente el uso de recursos.
“Diagnosticar antes estas enfermedades con ayuda de la IA en estadio I, en lugar de hacerlo en estadio IV, tiene un impacto enorme tanto en la supervivencia del paciente como en la eficiencia del sistema, debido al importante ahorro que supone en la demanda de recursos sanitarios”, precisó.
Oncología y cardiología son áreas prioritarias donde el diagnóstico temprano con IA puede tener un gran impacto en supervivencia y eficiencia
Sanidad pública y privada: avanzar desde la complementariedad
La adopción de la IA no avanza al mismo ritmo en todos los ámbitos. “El sector privado es más ágil y tiene mayor capacidad de decisión”, reconoció Villanueva. Sin embargo, insistió en la necesidad de colaboración. “El sistema sanitario es uno solo. Tenemos que generar cohesión, complementariedad y confianza”. Por su parte, Labajo añadió la importancia de aprender de otros países para acelerar la implantación. “No miramos suficiente lo que se está haciendo fuera”, advirtió.
La llegada de la inteligencia artificial requiere replantear la práctica clínica y la forma de gestionar el sistema sanitario. “La aplicación de la IA ya no es una opción, es una obligación”, afirmó Labajo. Pero este proceso debe hacerse de forma responsable. “El potencial de la IA es evidente, pero como sistema no podemos dejar a nadie atrás”, recalcó Torrente. Para los participantes, la IA ha alcanzado un punto de no retorno. “Si todo se regula adecuadamente, las aportaciones en materia de generación de salud y de vida son extraordinarias”, concluyó la directora general de la Fundación IDIS.
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