La inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa futurista para convertirse en el motor de una transformación profunda y acelerada del sector de la salud. Así lo evidenció la Jornada de Innovación “Inteligencia artificial y cambio de paradigma en el sector salud”, organizada por la Fundación IDIS en colaboración con Farmaindustria y Fenin (Federación Española de Empresas de Tecnología Sanitaria).
El evento, que reunió a gestores, profesionales, pacientes e industria, puso de manifiesto que la IA «es uno de los principales impulsos de un cambio que transformará la sanidad en los próximos diez años más de lo que lo ha hecho en los últimos cincuenta». El potencial es inmenso: desde la personalización de tratamientos y terapias dirigidas hasta diagnósticos más rápidos y precisos. No obstante, el consenso de los expertos es que esta revolución debe gestionarse con rigor, ética y una clara vocación humanista.
La IA como acelerador y coadyuvante
Los ponentes trazaron el mapa de oportunidades y los riesgos regulatorios esenciales. Adolfo Fernández-Valmayor, secretario general de la Fundación IDIS, destacó que «la IA facilita el diseño de políticas basadas en datos, la mejora en la eficiencia de los sistemas, y la investigación». Utilizó como ejemplo un caso en radiología «donde una herramienta de IA ayudó a detectar una lesión que el ojo humano no percibía», salvando a la paciente.
Fernández-Valmayor enfatizó que la IA «no busca sustituir, sino complementar y hacer evolucionar la práctica clínica». Por su parte, Pablo Crespo, secretario general de FENIN, subrayó el enorme potencial de la IA para incrementar la productividad y avanzar hacia una medicina más personalizada y preventiva. Sin embargo, alertó sobre la «necesidad de rigor regulatorio, ya que la seguridad del paciente es la máxima prioridad».
Crespo reveló que se están utilizando cerca de 1.000 algoritmos de IA en el sistema sanitario que carecen del Marcado CE de producto sanitario, «una certificación indispensable para cualquier software o dispositivo que asista en la prevención, diagnóstico o tratamiento de enfermedades». En el ámbito farmacéutico, Amelia Martín Uranga, directora del Departamento de Investigación Clínica y Traslacional de Farmaindustria, equiparó la actual explosión tecnológica con el Proyecto Genoma Humano de los años 90. «La IA está transformando la I+D, optimizando los ensayos clínicos y mejorando la selección de pacientes a lo largo de toda la cadena de valor del medicamento», explicó Martín Uranga, que también insistió en la necesidad de desarrollar principios de “tecnoética” que aborden la confidencialidad, la transparencia y la gobernanza de los datos.
Superpoderes para el cuidado: la IA al servicio de un trato más humano
También se puso el foco en cómo la tecnología está redefiniendo la relación médico-paciente. Jesús Jerónimo, director de Salud Digital de Sanitas, explicó que «la IA ha permitido al sector pasar de ser reactivo a proactivo, abriendo la puerta a la prevención personalizada».
Jerónimo tiene una visión optimista: «la IA dota a los médicos de ‘superpoderes’ para potenciar la parte de curar, liberando al profesional para dedicarse de lleno a la parte más íntima e insustituible, el cuidado del paciente». Mencionó proyectos como EDOTOR, que utiliza IA para el prediagnóstico dermatológico, permitiendo una atención inmediata y más ágil. Antonio Herrero, director de IA/Big Data Analytics en Quirónsalud, ilustró cómo la IA elimina barreras físicas. Presentó la herramienta Scribe, que graba y resume la conversación en la consulta, sugiriendo diagnósticos y pruebas. «Esto permite al facultativo recuperar el contacto visual con el paciente, lo que se traduce en una humanización de la atención. Además, la IA agiliza la selección de candidatos para ensayos clínicos, un proceso que antes requería meses y ahora se completa en horas», aseguró.
Desde la perspectiva de los usuarios, Andoni Lorenzo, presidente del Foro Español de Pacientes, reconoció que la IA genera una mezcla de «incertidumbre y esperanza» en los pacientes del SNS. Su principal preocupación es que la IA se enfoque excesivamente en la productividad, olvidando la humanización, enfatizando que «debe defender la relación médico-paciente«. Como ejemplo relató cómo la monitorización predictiva de glucosa en pacientes con diabetes ha transformado la calidad de vida, pasando de la revisión manual de libretas a la posibilidad de predecir en tiempo real como va a evolucionar el nivel de glucosa, anticipando posibles riesgos. Respecto al datos que estas herramientas manejaría, destacó que «los pacientes son muy favorables a su uso secundario, pues ven en ello la esperanza de la investigación».
El desafío de la escalabilidad y la regulación
Además, se abordó la difícil tarea de llevar la innovación tecnológica del laboratorio a la cabecera del paciente, manteniendo el rigor ético y clínico. Víctor Quirós, director de Planificación y Estrategia en el Hospital 12 de Octubre, fue categórico al señalar que «el desafío principal no es la tecnología, sino la innovación organizativa«. Quirós explicó que «más de la mitad de las iniciativas de su hospital se centran en el diagnóstico, desde ómicas hasta sistemas de ayuda a la decisión».
Entre sus «12 criterios clave» para priorizar procesos, destacó la escalabilidad de las soluciones. Insistió en la necesidad de mantener el rigor metodológico y la agilidad, sin sacrificar la validación de lo que realmente se está modificando: la tecnología o el proceso asistencial. Beatriz Fernández-Montells, gestora de Proyectos en el Digital Health Validation Center del Sant Pau Campus Salut, coincidió en que «la estrategia de priorización debe nacer de las necesidades reales de los equipos clínicos«.
También subrayó la importancia de validar no solo el impacto clínico, sino la usabilidad de la herramienta y su impacto en la mejora de los procesos asistenciales y los tiempos de planificación. En el campo tecnológico, Raúl Rubio, Business Unit Manager Healthcare IT Solutions en Werfen, confirmó que la tecnología de diagnóstico ya está lista en áreas como la validación automática de resultados de laboratorio o la detección temprana de patologías críticas. Sin embargo, «el problema para la adopción masiva reside en la falta de un modelo de implantación y financiación, claro».
Jorge Robles, socio en Cuatracases Abogados, señaló que la legislación In Vitro (IVDR) «busca elevar el nivel de calidad, pero ha generado un cuello de botella significativo en los largos plazos de certificación, especialmente perjudicial para las startups». Robles se mostró pesimista respecto a la nueva regulación HTA (Evaluación de Tecnologías Sanitarias): «aunque establece un marco metodológico, no resuelve el problema estructural de la financiación y el acceso a las prestaciones públicas, cuyo marco de 2006 necesita repensarse».
Ecosistemas, datos y confianza: la batalla por el conocimiento
La última mesa se centró en cómo las alianzas tradicionales deben evolucionar para impulsar la innovación biomédica. Ricard Castellet, director de Transformación Digital en Gebro Pharma, elevó el concepto de colaboración a «un ecosistema de innovación, donde la industria farmacéutica debe integrar hospitales, grandes centros de investigación y startups».
Castellet ve la IA como un «gran acelerador del conocimiento» y describió el nuevo paradigma como un triángulo: «el profesional, las personas y la máquina conversacional (la IA), que actuará como mediadora aportando valor».
«El gran reto que afronta la industria es convencer a la ciudadanía de ceder sus datos para mejorar la medicina, rompiendo el miedo social en un entorno regulado y ético», concluyó. María Luaces, cardióloga y coordinadora de la Unidad de Innovación del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Clínico San Carlos, confirmó que «el éxito reside en la cocreación, asegurando que la solución propuesta se alinee con la definición clara del problema clínico».
Luaces enfatizó que «la privacidad de los datos está tecnológicamente resuelta, ya que existen herramientas para pasar del dato personal al dato anónimo. Anunció el próximo lanzamiento de Epistemai, una plataforma de IA diseñada para ayudar a los investigadores en todos los pasos del conocimiento científico». Fernando Olleros, CEO en Tucuvi, cuya agente conversacional LOLA hace un seguimiento de cientos de miles de pacientes cada mes, identificó la confianza como «la principal barrera para escalar su solución. A pesar de contar con la certificación de producto sanitario (Clase 2B) y demostrar resultados como la reducción de urgencias, la desconfianza institucional ralentiza su adopción».
Alberto Rodríguez, Innovation Business Developer en el Barcelona Supercomputing Center (BSC), recordó que «los algoritmos de supercomputación no son nada sin datos. El reto crucial sigue siendo el acceso a datos de calidad, ya que los hospitales a menudo operan como silos de información». Destacó la importancia de adaptar los modelos de IA genéricos al lenguaje y la realidad de cada organización.
El mañana aumentado
La jornada concluyó con una visión optimista, enfocada en la Inteligencia Aumentada. Ricard Castellet visualiza un futuro cercano donde los profesionales aumentarán su capacidad con un «copiloto» que automatizará las tareas más rudimentarias, permitiendo al sanitario «dedicarse a un trabajo más cualificado, estratégico y empático». Fernando Olleros espera que la IA «resuelva el déficit proyectado de profesionales sanitarios para 2030, dotando de mayor capacidad de asistencia a los que sí están disponibles».
Finalmente, María Luaces resumió el anhelo de que la IA actúe como «ese asistente que libere tiempo y energía, permitiendo al médico retomar el contacto visual con el paciente, volver a tocarle y entender todo su contexto, elevando así el valor y los resultados clínicos de la asistencia».
El camino, insistieron los expertos, es la colaboración público-privada en materia de datos, asegurando que la evolución médica no se frene. La IA es inevitable, pero su utilidad y humanización dependerán de la confianza y el marco ético que seamos capaces de construir.
