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Inteligencia artificial en la asistencia sanitaria

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Inteligencia artificial en la asistencia sanitaria

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Cristina Alfonso

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Transformar el futuro de la medicina

Hace solo unos años hablábamos de la promesa de la inteligencia artificial (IA); hoy en día, se ha convertido en una realidad tangible. A la hora de abordar las complejidades de los retos sanitarios mundiales, la IA aparece no solo como una herramienta, sino como una fuerza transformadora que está remodelando la prestación de la asistencia sanitaria.

Los avances en la tecnología de IA ofrecen oportunidades sin precedentes para revolucionar la asistencia sanitaria, y hacerla más eficaz, accesible y económicamente sostenible. Fomentando la integración de la IA a través de políticas adecuadas, podemos reforzar la equidad, mejorar los cuidados y garantizar que las nuevas tecnologías, tratamientos y medicamentos beneficien a la sociedad en general:

La IA puede facilitar la asignación eficiente de los recursos sanitarios. La modelización predictiva puede predecir las entradas de pacientes y optimizar el uso de camas, personal y equipos hospitalarios. Esto garantiza la disponibilidad de recursos donde y cuando más se necesitan, reduciendo el despilfarro y mejorando la calidad de la asistencia.

La IA también tiene potencial para afrontar algunos de los retos más acuciantes de la asistencia sanitaria, como el aumento de los costes, las ineficiencias y la demanda de una asistencia de mayor calidad.

La IA puede reducir los costes y racionalizar las tareas administrativas, como la programación de pacientes, la facturación y la gestión de historias clínicas electrónicas, automatizando y optimizando las operaciones. Esto puede liberar a los profesionales sanitarios para que se centren más en la atención a los pacientes.

En cuanto al diagnóstico, la IA mejora la precisión y permite una detección más temprana, lo que a menudo supone opciones de tratamiento menos invasivas y más eficientes en términos de costes.

Los planes de tratamiento personalizados basados en la IA pueden complementar los enfoques tradicionales, ya que ofrecen una atención más específica y eficaz, mejoran los resultados de los pacientes y ayudan al mismo tiempo a reducir la carga financiera que pesa sobre los sistemas sanitarios.

Las aplicaciones concretas de la IA en la práctica clínica incluyen:

la detección precoz de la sepsis: los sistemas de IA que se utilizan en las unidades de cuidados intensivos pueden predecir la aparición de una sepsis -una condición potencialmente mortal- unas horas antes de que aparezcan los síntomas clínicos, lo que permite intervenir a tiempo;

detección del cáncer de mama mediante IA: los sistemas de IA utilizados en el cribado de mamografía pueden identificar signos tempranos de cáncer de mama con una notable precisión, superando a menudo las capacidades de los radiólogos humanos.

La IA está transformando el sector farmacéutico en todo el ciclo de vida de los medicamentos, desde su descubrimiento y desarrollo hasta la farmacocinética, la evaluación, la fabricación, la comercialización, la aprobación y la farmacovigilancia.

En lo que se refiere al descubrimiento de medicamentos, la IA acelera el proceso identificando los objetivos y optimizando el diseño de los medicamentos. Durante el desarrollo, la IA mejora las formulaciones y facilita los medicamentos personalizados. En la farmacocinética, las predicciones impulsadas por la IA ayudan a determinar la dosificación óptima, mientras que, en los ensayos clínicos, la IA ayuda con la estratificación de los pacientes, los gemelos digitales y las simulaciones de ensayos. La fabricación se beneficia de la IA a través de la automatización y la mejora del control de calidad.

Además, la IA racionaliza la autorización de medicamentos y la farmacovigilancia, ya que permite la presentación digital y el análisis de datos reales para detectar señales relativas a la seguridad en una fase temprana. Estos avances reducen significativamente el tiempo y los costes mediante la racionalización de la investigación, la optimización de los procesos y la minimización de los fallos de los ensayos clínicos, acelerando así el lanzamiento de medicamentos seguros y eficaces.

La reforma de la legislación farmacéutica de la UE es un elemento importante:

prevé la presentación electrónica de solicitudes,

utiliza pruebas reales y datos de salud con fines regulatorios,

aclara la interrelación con los productos sanitarios y otros productos,

introduce el concepto de marcos adaptados y espacios controlados de pruebas.

Estos avances crean un entorno regulatorio que apoya las innovaciones de medicamentos impulsadas por la IA, permitiendo una mayor innovación, una integración eficiente de los datos, una toma de decisiones regulatoria fundamentada y una gestión eficaz del ciclo de vida de los productos. Más allá de la práctica clínica, la IA está impulsando la innovación en la salud pública.

El análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias, lo que permite intervenciones tempranas y estrategias de prevención. Por ejemplo, la IA puede predecir brotes epidémicos mediante el análisis de diversos conjuntos de datos y esto permite dar respuestas de salud pública oportunas y específicas que mitiguen la propagación de enfermedades y reduzcan su impacto económico.

A medida que integramos la IA en la asistencia sanitaria, debemos mantener nuestra atención en el objetivo general: aprovechar esta tecnología transformadora para ofrecer una atención equitativa y de alta calidad a todos. Con las políticas e innovaciones adecuadas, la IA tiene el potencial de impulsar un futuro más saludable y sostenible para todos.

Retos de la integración de la IA en la asistencia sanitaria

La integración de la IA en la asistencia sanitaria conlleva sus propios retos. Para lograr una transformación digital exitosa, en particular en lo que respecta al fomento de la IA, se requieren varios componentes críticos. Para aprovechar todo su potencial, también es esencial generar confianza y aceptación de la IA en la prestación de asistencia sanitaria, así como abordar los retos relacionados con su implantación en la práctica clínica. Entre estos retos figuran el acceso a datos de salud de alta calidad, medidas para fomentar la innovación en IA y garantizar que los sistemas de IA utilizados en medicina sean seguros y fiables.

Además, para la adopción de la IA, es crucial garantizar una financiación sostenible, en particular en los hospitales públicos, al igual que integrarla en los flujos de trabajo clínicos, no como una mera herramienta añadida, sino en el marco de un proceso de asistencia redefinido y más eficiente. Igualmente importante es establecer un marco sólido que permita a las víctimas reclamar de manera efectiva una indemnización a los fabricantes en caso de daños causados por productos defectuosos, incluidos los sistemas de IA.

Legislación de la UE que da forma a la IA en la asistencia sanitaria

El Reglamento de Inteligencia Artificial

El 1 de agosto de 2024, entró en vigor el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial). El Reglamento tiene por objeto fomentar el desarrollo y la implantación responsables de la inteligencia artificial en la UE. Los sistemas de IA de alto riesgo, como los programas informáticos basados en la IA destinados a fines médicos, deben cumplir varios requisitos, como sistemas de reducción del riesgo, conjuntos de datos de alta calidad, información clara al usuario y supervisión humana.

Además, la Comisión espera finalizar un Código de Buenas Prácticas para los proveedores de modelos de inteligencia artificial de uso general a más tardar en abril de 2025. Este Código, previsto por el Reglamento de Inteligencia Artificial, abordará ámbitos críticos como la transparencia, las normas relacionadas con los derechos de autor y la gestión de riesgos. Las disposiciones relativas a la inteligencia artificial de uso general se aplicarán doce meses después de la entrada en vigor del Reglamento de Inteligencia Artificial.

Se ha creado la Oficina Europea de Inteligencia Artificial, que es el centro de conocimientos especializados en materia de IA de toda la UE. La Oficina de IA desempeña un papel clave en la aplicación del Reglamento de Inteligencia Artificial, especialmente en lo que se refiere a la IA de uso general, fomentando el desarrollo y el uso de una IA fiable y la cooperación internacional. La Oficina de IA supervisará la aplicación y el cumplimiento de las normas del Reglamento de Inteligencia Artificial sobre la inteligencia artificial de uso general.

El Reglamento de Inteligencia Artificial tiene por objeto proporcionar a los desarrolladores y los encargados de implantar la IA requisitos y obligaciones claros para aplicaciones específicas de IA y trabajar al mismo tiempo para minimizar las cargas administrativas y financieras, en particular para las pequeñas y medianas empresas (pymes).

El Reglamento de Inteligencia Artificial forma parte de un paquete más amplio de medidas políticas para apoyar el desarrollo de una IA fiable, incluido el paquete de innovación en materia de IA y el Plan Coordinado sobre la IA. En conjunto, estas medidas garantizan la seguridad y los derechos fundamentales de las personas y las empresas en relación con la IA. También refuerzan la adopción, la inversión y la innovación en materia de IA en toda la UE.

El Reglamento de Inteligencia Artificial entró en vigor el 1 de agosto de 2024 y será plenamente aplicable dos años después de esa fecha, con algunas excepciones: las prohibiciones entrarán en vigor transcurridos seis meses, las normas de gobernanza y las obligaciones para los modelos de IA de uso general serán aplicables transcurridos doce meses y las normas para los sistemas de IA -integrados en productos regulados- se aplicarán transcurridos treinta y seis meses.

Para facilitar la transición al nuevo marco regulador, la Comisión ha puesto en marcha el Pacto sobre la Inteligencia Artificial. Esta iniciativa voluntaria tiene por objeto apoyar la futura aplicación e invita a los desarrolladores de IA de Europa y de fuera de ella a cumplir con antelación las obligaciones clave del Reglamento de Inteligencia Artificial.

El Reglamento relativo al Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS)

El desarrollo y la implantación de la IA en la medicina requieren el acceso a datos de salud diversos y de alta calidad para garantizar la precisión, la solidez y la ecuanimidad entre las distintas poblaciones. El Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS) desempeña un papel crucial a la hora de facilitar esto, ya que permite el uso secundario de datos de salud electrónicos para la investigación y la innovación.

Al permitir el entrenamiento, las pruebas y la evaluación de los algoritmos, incluidos los utilizados en productos sanitarios, instrumentos de diagnóstico in vitro, sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas impulsados por la IA y aplicaciones de salud digitales, el EEDS ayudará a impulsar soluciones de IA de vanguardia, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las normas éticas y de protección de datos. Este acceso estructurado a los datos de salud no solo fomentará la innovación, sino que también mejorará la seguridad y la equidad de los pacientes en la asistencia sanitaria impulsada por la IA.

El Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS) será un pilar clave de la sólida Unión Europea de la Salud y es el primer espacio común de datos de la UE en un ámbito específico que surge de la Estrategia Europea de Datos. El EEDS entró en vigor en 2025. El EEDS:

capacita a las personas para asumir el control de sus datos de salud y facilita el intercambio de datos para la prestación de asistencia sanitaria en toda la UE (uso primario de los datos);

fomenta un auténtico mercado único de sistemas de historia clínica electrónica;

ofrece un sistema coherente, fiable y eficiente para la reutilización de los datos de salud en actividades de investigación, innovación, formulación de políticas y reglamentación (uso secundario de datos).

De este modo, el EEDS permite a la UE aprovechar plenamente el potencial de un intercambio seguro y protegido, así como el uso y la reutilización de los datos de salud en beneficio de los pacientes, los investigadores, los innovadores y los reguladores.

La confianza es un factor esencial para el éxito del Espacio Europeo de Datos de Salud. El EEDS ofrecerá un marco fiable para el acceso y el tratamiento seguros de una amplia gama de datos de salud. Se basa en la siguiente legislación:

Estos marcos horizontales ya contienen normas aplicables al sector sanitario. No obstante, el Espacio Europeo de Datos de Salud proporcionará normas sectoriales específicas, habida cuenta de la sensibilidad de los datos de salud.

Directiva sobre responsabilidad por los daños causados por productos defectuosos

La nueva Directiva sobre responsabilidad por los daños causados por productos defectuosos actualiza y adapta las normas de responsabilidad de la UE para las nuevas tecnologías, garantizando una mejor protección de las víctimas y una mayor seguridad jurídica para los operadores económicos.

La Directiva sobre responsabilidad por los daños causados por productos defectuosos garantiza que las víctimas puedan reclamar una indemnización a los fabricantes cuando sufran daños causados por estos productos.

Esta Directiva se basa en dos principios fundamentales:

el fabricante debe compensar los daños causados por un producto defectuoso suyo,

la víctima debe demostrar el carácter defectuoso del producto y el daño causado y establecer que ese defecto fue la causa del daño.

Los programas informáticos, como los sistemas operativos, los microprogramas, los programas de ordenador, las aplicaciones o los sistemas de IA, son cada vez más comunes en el mercado y desempeñan un papel cada vez más importante en la seguridad de los productos. Con arreglo a la nueva Directiva, un programa informático es un producto al que se aplica la responsabilidad objetiva, independientemente de su modo de suministro o uso.

Un desarrollador o productor de programas informáticos, incluidos los proveedores de sistemas de IA en el sentido del Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo (Reglamento de Inteligencia Artificial), debe ser tratado como un fabricante. Para evaluar el carácter defectuoso de un producto, se tendrán en cuenta todas las circunstancias, incluido el efecto en el producto de cualquier capacidad para seguir aprendiendo o adquiriendo nuevas características después de su introducción en el mercado o puesta en servicio.

Además, se presumirá el carácter defectuoso del producto cuando el demandante demuestre que el producto no cumple los requisitos obligatorios de seguridad establecidos en el Derecho de la Unión o nacional destinados a proteger contra el riesgo del daño sufrido por la persona perjudicada.

AICare@EU (implantación de la IA en la asistencia sanitaria)

A pesar de los importantes avances en la investigación y el desarrollo de productos sanitarios basados en IA/aprendizaje automático, su presencia en el mercado sigue siendo relativamente limitada y la integración de la IA en la práctica clínica avanza lentamente. El Reglamento de Inteligencia Artificial, el EEDS y la Directiva sobre responsabilidad por los daños causados por productos defectuosos tienen el objetivo de fomentar la investigación, el desarrollo y la implantación de la IA en el ámbito de la asistencia sanitaria. Sin embargo, aún deben abordarse varios retos para garantizar la aplicación efectiva y eficiente de las herramientas de IA y aumentar su adopción equitativa y justa en la práctica clínica.

Para afrontar estos retos, la DG Salud y Seguridad Alimentaria está avanzando en varias iniciativas interconectadas en el marco de AICare@EU. Esta iniciativa aprovecha la base proporcionada por los marcos legislativos mencionados y se centra en abordar los principales obstáculos para la implantación de la IA en la asistencia sanitaria, en particular en la práctica clínica.

AICare@EU incluye varios esfuerzos coordinados, entre ellos:

estudio sobre la implantación de la IA en la asistencia sanitaria: Esta iniciativa de la DG Salud y Seguridad Alimentaria pretende investigar los retos y los factores que facilitan la implantación de la IA en la práctica clínica. Los retos detectados se clasifican en cuatro ámbitos clave: retos tecnológicos y relacionados con los datos, barreras jurídicas y reglamentarias, obstáculos organizativos y empresariales y factores sociales y culturales.

UEproSalud (PT2024) - Convocatoria de propuestas sobre el fomento de la adopción de la IA en el ámbito de la salud: Esta convocatoria, que se cerró en enero de 2025, tiene como objetivo acelerar la implantación segura y eficaz de los sistemas de IA en entornos clínicos, contribuyendo así a una mayor integración de la IA en la asistencia sanitaria.

IA y organismos de acceso a datos de salud - Proyecto SHAIPED (financiado por el Programa Europa Digital): A partir de marzo de 2025, pilota el desarrollo, la validación y la implantación de modelos y herramientas de IA utilizando la infraestructura HealthData@EU del EEDS.

explorar las prioridades clave de la IA en consonancia con las orientaciones políticas de la nueva Comisión para 2024-2029:

aplicar una estrategia de IA: estrategia para impulsar nuevos usos industriales de la IA y mejorar la prestación de diversos servicios públicos, como la asistencia sanitaria. La iniciativa sobre biotecnología incluye el desarrollo de una Ley de Biotecnología que explorevías para acelerar el desarrollo y la implantación de la IA y de soluciones digitales en el sector de la biotecnología, aprovechando los datos de salud de forma segura y responsable en el marco del Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS).

prevención de las enfermedades cardiovasculares: la atención se centra en la prevención, el diagnóstico, el tratamiento y la rehabilitación de las enfermedades cardiovasculares como ámbito prioritario.

Colaboraciones internacionales sobre la IA en la asistencia sanitaria:

La DG Salud y Seguridad Alimentaria colabora con la OMS Europa para apoyar el desarrollo y la adopción de soluciones de IA con el fin de mejorar los resultados sanitarios en toda la región europea de la OMS.

La DG Salud y Seguridad Alimentaria colabora estrechamente con la OCDE para avanzar en la expansión de la IA en la asistencia sanitaria y se centra en la aplicación práctica y la armonización de las políticas.

La Comisión Europea (DG Salud y Seguridad Alimentaria) colabora con los socios del G7 y el G20 en varias líneas de trabajo sobre la IA en la asistencia sanitaria.

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Inteligencia artificial en la asistencia sanitaria

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En el sector sanitario, la inteligencia artificial se refiere a los sistemas informáticos que pueden realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana, aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones.

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María Vargas Cantero

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La tercera edición de Metacardio reunión hace unos días en Segovia a cerca de un centenar de profesionales sanitarios. El encuentro ha servido para debatir sobre cómo la inteligencia artificial ( IA), la robótica y la realidad extendida pueden transformar la prevención, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades cardiovasculares.

El evento de innovación cardiovascular sostenible organizado por Daiichi Sankyo, contó con la participación de Luis José Gómez de Montes, gerente de Asistencia Sanitaria de Segovia, quien inauguró las jornadas en representación de la Consejería de Sanidad de Castilla y León. Durante diversas sesiones, ponencias y mesas de debate, los expertos abordaron temas clave como el uso de la IA en la prevención cardiovascular, la robótica aplicada a la cardiología y el desarrollo de hospitales inmersivos con avatares para la formación médica.

Uno de los principales focos del esta tercera edición de Metacardio fue el impacto de la inteligencia artificial en la salud cardiovascular. Rafael Vidal Pérez, cardiólogo del Complejo Hospitalario Universitario A Coruña, destacó su potencial: "la IA podría revolucionar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades cardiovasculares, optimizando flujos de trabajo y mejorando la personalización de los tratamientos".

Por su parte, Maria Luaces, directora de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos, subrayó que la adopción de la IA en medicina dependerá de la confianza y la aceptación por parte de los pacientes que generen estos sistemas: "los sistemas de IA deben diseñarse en torno a interfaces sencillas, intuitivas y capaces de garantizar la confianza sanitario-paciente. Y su potencial siempre debe orientarse para ayudar y mejorar la atención centrada en el paciente y no para sustituirla", explicó.
Innovación tecnológica para mejorar la salud cardiovascular
El evento también acogió la presentación de Unitree G1, el primer robot humanoide disponible en España, que ha despertado gran interés por su posible aplicación en cardiología. Además, se analizaron herramientas tecnológicas emergentes como el uso de IA en pruebas diagnósticas para la detección precoz de cardiopatías y la monitorización de la edad biológica para la prevención de enfermedades cardiovasculares.

Carlos López Durbá, director de Excelencia en la Experiencia de Cliente de Daiichi Sankyo España, recalcó el papel de la innovación en la lucha contra las enfermedades del corazón: "Décadas de innovación han dado lugar a mejoras significativas en el tratamiento y abordaje de las enfermedades cardiovasculares y, sin embargo, la carga que suponen para los pacientes, los sistemas sanitarios y la sociedad sigue siendo un reto". Para él, la apuesta de Daiichi Sankyo por contribuir al desarrollo sostenible de la sociedad, pasa por "apostar por la innovación y las nuevas tecnologías" ya que es clave para mejorar la labor diaria de los profesionales sanitarios, "lo que tendrá un impacto positivo en la salud de los pacientes cardiovasculares", indicó.

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La IA y la robótica protagonizan Metacardio 2025 en el avance de la cardiología | @diariofarma

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La inteligencia artificial se consolida como herramienta clave en cardiología, según los especialistas reunidos en Metacardio 2025, donde también se ha analizado el impacto de la robótica y la realidad extendida en la salud cardiovascular.

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Medicina e inteligencia artificial se alían para prestar una mejor atención al paciente

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Volver a la humanización es uno de los desafíos que afronta el sector sanitario de unos años para acá. Avances en herramientas como la IA permiten que médicos y pacientes vuelvan a “mirarse a los ojos” y se diagnostique con mayor precisión

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Alma y Estrella

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IA contra la Enfermedad Tromboembólica Venosa en el Hospital de Jerez

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IA contra la Enfermedad Tromboembólica Venosa en el Hospital de Jerez

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Alma y Estrella

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Un internista del Hospital de Jerez recibe una beca para desarrollar un proyecto que aplica la IA a la Enfermedad Tromboembólica Venosa

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La Sociedad Española de Medicina Interna galardona al profesional para impulsar ‘SEMI CHAT-ETEV’, herramienta que pretende mejorar la práctica clínica y el pronóstico de estos pacientes | Cadena SER

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Delphi-2M, la IA que predice qué le puede pasar al paciente en los próximos años y estima el momento en que aparecerá cada evento de salud

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Delphi-2M, la IA que predice qué le puede pasar al paciente en los próximos años y estima el momento en que aparecerá cada evento de salud

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María e Inés

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La IA puede convertirse en un asistente silencioso que ayude al médico a llegar antes y mejor. Analizar el historial de la persona, detectar señales que a simple vista pasan desapercibidas, sugerir qué controles adelantar o qué pruebas conviene priorizar. En la práctica esto significa menos complicaciones evitables, tratamientos a tiempo y una organización más eficiente del día a día en consulta y hospital.

Entre las propuestas recientes destaca Delphi-2M como ejemplo de IA clínica que no se limita a describir el presente. Esta IA, basada en modelos de IA Generativa, predice qué le puede pasar al paciente en los próximos años y estima el momento en que aparecerá cada evento de salud. Este enfoque convierte el tiempo en el centro del análisis y acerca a médicos y pacientes a una medicina de la anticipación.

El avance no exige superordenadores. Los autores parten de un modelo de lenguaje mediano, reentrenado con historias clínicas, y logran resultados sólidos. El catedrático de Salud Pública y director de IASalud de la Universidad Europea, Juan José Beunza plantea cómo esta IA supone un avance para la salud y explica que "no hace falta un modelo gigantesco ni enviar datos sensibles a la nube para generar valor clínico. Con modelos medianos y posibles entrenamientos locales, es posible llevar la IA a la planta del hospital con garantías".

Delphi-2M predice más de mil enfermedades de forma simultánea y capta cómo se conectan entre sí factores y diagnósticos en la vida real, algo clave cuando un mismo paciente convive con varias patologías. Tras ser entrenado con datos del Reino Unido, el sistema se probó en una población independiente en Dinamarca con códigos clínicos y hábitos asistenciales diferentes. La IA mantuvo un rendimiento alto en ambos países, lo que indica que es capaz de traspasar fronteras y de reconocer patrones generales de evolución de salud y no reglas particulares.

Las implicaciones son directas para la consulta y para la gestión. En la consulta ayuda a decidir a quién citar antes, qué pruebas solicitar y qué seguimiento ajustar según el riesgo previsto. Por ejemplo, permite adelantar un cribado cuando el calendario de riesgos se acelera. En la gestión ayuda a estimar cuánta carga de enfermedad puede llegar en los próximos meses, a planificar agendas y equipos, a prever necesidades de camas y fármacos y a orientar campañas de prevención donde más rendimiento pueden tener. "Pasamos de apoyar decisiones del presente a organizar la atención con vistas al futuro probable del paciente y de la población. Ese es el cambio de paradigma" apunta Beunza.

Delphi-2M está pensada para trabajar pegada a la historia clínica y a los equipos asistenciales. Ofrece predicciones parcialmente explicables y podría permitir que, en un futuro, el profesional revise qué señales del paciente han impulsado cada alerta. De este modo se refuerza la seguridad del dato y el control humano. "La prioridad es proteger la privacidad y que el clínico conserve la última palabra.

"El siguiente paso es llevar estas capacidades a proyectos piloto con servicios hospitalarios y Atención Primaria", explica el director de IASalud de la Universidad Europea. La intención es integrar el modelo en el flujo de trabajo para priorizar citas, afinar cribados y personalizar seguimientos de pacientes crónicos. "Queremos demostrar impacto medible en tiempo de espera, reingresos y prevención. La IA solo tiene sentido cuando mejora la vida de los pacientes y facilita el trabajo de los equipos. Este estudio abre la puerta a productos de alto valor aplicables a la práctica diaria. Es el comienzo de un camino muy transformador", concluye.

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Delphi-2M, la IA que predice qué le puede pasar al paciente en los próximos años y estima el momento en que aparecerá cada evento de salud

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La IA puede convertirse en un asistente silencioso que ayude al médico a llegar antes y mejor. Analizar el historial de la persona, detectar señales que a simple vista pasan desapercibidas, sugeri...

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Enara e Irene

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El panorama de la inteligencia artificial en el sector salud en España

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El panorama de la inteligencia artificial en el sector salud en España

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AseBio - Asociación Empresas Biotecnología

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El panorama de la inteligencia artificial en el sector salud en España

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Aunque su influencia aún es limitada en el sector, la Inteligencia Artificial (IA) se está integrando cada vez más en el panorama sanitario en España, con el potencial de mejorar significativamente la atención al paciente y la innovación.

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La inteligencia artificial llega a la sanidad soriana ¿Puede sustituir a las personas?

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La inteligencia artificial llega a la sanidad soriana ¿Puede sustituir a las personas?

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sorianoticias.com

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La Inteligencia artificial llega a la sanidad soriana: ¿Puede sustituir a las personas?

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Los promotores de esta iniciativa han explicado que la IA puede ayudar en la investigación, a la hora de estudiar casos de pacientes, en la decisión de los tratamientos que suministrar o en los trá

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Inteligencia artificial en la sanidad publica 

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Inteligencia artificial en la sanidad publica 

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Álvaro Sánchez y kevin

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España cuenta con uno de los sistemas de sanidad pública más valorados a nivel internacional. El acceso gratuito a la atención primaria, las campañas de vacunación, la prevención y los programas de trasplantes son algunas de las fortalezas más celebradas de nuestra sanidad pública. Sin embargo, nuestro modelo está bajo una creciente presión que amenaza con deteriorar su calidad, sostenibilidad y equidad. Entre sus problemas más destacados están:

Saturación del sistema. Las listas de espera para consultas especializadas, pruebas diagnósticas o intervenciones quirúrgicas alcanzan cifras históricas en algunas comunidades autónomas. Esta demora no solo afecta a la calidad de vida de los pacientes, sino que también repercute directamente en su salud, al retrasar diagnósticos o intervenciones clave.

La atención primaria, que debería ser el pilar fundamental de un sistema preventivo y cercano al ciudadano, atraviesa una crisis estructural. Los centros de salud lidian con agendas sobrecargadas, falta de sustituciones, cupos sobredimensionados y escaso margen para innovar. El médico de familia apenas dispone de unos pocos minutos por paciente, lo que compromete el seguimiento de enfermedades crónicas, la detección temprana de patologías y el tiempo para la escucha activa.

A ello se suma una burocratización excesiva, que consume buena parte del tiempo de los profesionales sanitarios. Médicos, enfermeros y administrativos deben rellenar formularios, registrar información en múltiples plataformas no siempre interoperables, y cumplir procedimientos administrativos que muchas veces poco aportan a la atención directa del paciente.

Por otro lado, la falta de personal sanitario se ha convertido en una preocupación nacional. En especial, determinadas especialidades presentan déficit crónico de profesionales, dificultando la cobertura en turnos, hospitales comarcales o zonas rurales.

A esto se añade el desgaste emocional y físico del personal sanitario, que ha llevado a un aumento en las bajas laborales por estrés o agotamiento, especialmente tras la pandemia.

Y no menos importante es la inequidad territorial: mientras algunos hospitales de referencia gozan de tecnología de última generación y amplios equipos multidisciplinares, otros centros -especialmente en regiones periféricas- luchan por cubrir necesidades básicas, acentuando las diferencias en la calidad de la atención en función del lugar de residencia.

En este complejo panorama, la digitalización del sistema sanitario aparece como una oportunidad estratégica para renovar procesos, liberar tiempo clínico y mejorar la calidad asistencial. Pero digitalizar no es solo informatizar: requiere inteligencia, visión a largo plazo y herramientas capaces de transformar datos en decisiones útiles. Aquí es donde la Inteligencia Artificial (IA) empieza a jugar un papel decisivo.

La IA no es una panacea, pero sí puede convertirse en una aliada crucial para descomprimir el sistema, automatizar tareas repetitivas, apoyar al personal en decisiones clínicas complejas y mejorar la gestión sanitaria. El presente artículo explora cómo la IA ya está contribuyendo a aliviar la saturación en servicios públicos de salud -con casos reales en España y el mundo-, qué riesgos y dilemas éticos plantea su uso, y por qué es fundamental que esta revolución tecnológica se oriente desde los valores del humanismo médico y el bien común. Profundicemos a continuación en aplicación de la Inteligencia Artificial en la Sanidad Pública.

¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial en la Sanidad Pública?

La IA permite automatizar tareas repetitivas y asistir al personal médico en procesos clínicos complejos. Está transformando áreas como:

Diagnóstico por imagen: Comunidades como Galicia, Aragón y la Comunidad Valenciana han implementado sistemas de IA que analizan radiografías, ayudando a detectar patologías y permitiendo a los radiólogos centrarse en casos más complejos. En Galicia, el 99% de las radiografías descartadas como normales por la IA realmente lo eran.

Apoyo a decisiones clínicas: Herramientas de IA que analizan historias clínicas y constantes vitales ayudan a predecir riesgos como sepsis o fallos cardíacos, alertando al personal antes de que los síntomas sean evidentes. También permiten personalizar tratamientos a partir de grandes volúmenes de datos clínicos con soluciones como basada en la nube que procesa y analiza información clínica no estructurada incluida en historias clínicas electrónicas combinadas con otras bases de datos estructuradas como la genómica.

Automatización administrativa: Asistentes de voz como Dragon Medical Copilot generan automáticamente informes médicos, lo que permite al facultativo centrarse en el paciente en lugar del ordenador, ahorrando hasta cinco minutos por consulta.

Chatbots de triaje: Aplicaciones como en Cataluña o el proyecto en Andalucía permiten evaluar síntomas de pacientes y ofrecer orientación inmediata, reduciendo la presión sobre urgencias y centros de atención primaria.

Casos internacionales de éxito

España no está sola en esta transformación tecnológica del sistema sanitario. Otros países con modelos públicos avanzados también han apostado por la integración de la inteligencia artificial como motor de eficiencia, mejora diagnóstica y equidad en el acceso. Los resultados ya visibles en algunos de ellos ofrecen aprendizajes valiosos para el caso español.

En Suecia, la IA ha sido integrada en el programa nacional de cribado de cáncer de mama a través de un ensayo clínico de gran escala conocido como . En él participaron más de 80.000 mujeres y se evaluó un algoritmo que apoyaba (e incluso sustituía en parte) a la doble lectura habitual realizada por radiólogos. El estudio concluyó que el uso de IA mejoró un 29% la detección de cáncer de mama sin aumentar falsos positivos y, lo que es igual de importante, redujo un 44% la carga de trabajo del personal especializado. Este enfoque permite mantener -o incluso elevar- la calidad diagnóstica, con una mejor asignación de recursos humanos en un área donde escasean profesionales y donde la revisión de mamografías consume muchas horas clínicas.

" En el Reino Unido, el Servicio Nacional de Salud (NHS) ha sido pionero en incorporar soluciones de IA en múltiples frentes. Destaca el caso del hospital oftalmológico Moorfields, en Londres, que colaboró con DeepMind (filial de Google) y University College London para desarrollar un sistema capaz de detectar más de 50 patologías oculares a partir de escáneres de retina con precisión similar a la de los mejores especialistas. Este sistema no solo identifica la enfermedad, sino que además sugiere la urgencia de tratamiento, ayudando a priorizar los casos más graves. En paralelo, el NHS también ha experimentado con chatbots de triaje, como el programa piloto desarrollado con Babylon Health, que permitía a los ciudadanos describir sus síntomas y recibir orientación automatizada sobre si acudir al médico, a urgencias o simplemente realizar autocuidados. Actualmente, los servicios de Babylon en el Reino Unido continúan operando bajo la marca eMed, incluyendo su aplicación GP at Hand ", que sigue ofreciendo consultas médicas virtuales a través del NHS.

En Canadá, el proyecto es una de las iniciativas más ambiciosas en la aplicación de IA en el sistema público. Desarrollado en colaboración con universidades y hospitales del país, IRIS actúa como un verdadero " copiloto clínico" para los radiólogos: revisa las imágenes en tiempo real, destaca hallazgos relevantes y sugiere posibles diagnósticos, todo integrado dentro de los flujos de trabajo hospitalarios. Su finalidad es doble: reducir el margen de error humano y garantizar una interpretación homogénea en todo el país, incluso en áreas rurales donde no hay especialistas disponibles. Este enfoque se alinea con el objetivo canadiense de utilizar la IA para reducir las desigualdades regionales, optimizar el uso de recursos y mejorar la calidad diagnóstica de forma sistemática.

Otros países, entre los que se encuentran Dinamarca, Finlandia o Singapur, también están desarrollando estrategias nacionales centradas en la aplicación ética y responsable de la IA en salud. En estos modelos, la recopilación centralizada y anonimizada de datos clínicos facilita entrenar algoritmos robustos y representativos, que luego se incorporan a escala nacional. Este tipo de políticas muestran cómo, cuando la IA se integra con visión sistémica, puede convertirse en un acelerador de innovación, equidad y sostenibilidad en el ámbito sanitario.

España, si bien ha empezado a andar este camino, puede y debe aprender de estas experiencias internacionales para escalar sus propias iniciativas con mayor ambición, evitando errores y aprovechando el conocimiento acumulado. La colaboración entre países y la participación en espacios como el Espacio Europeo de Datos de Salud son claves para situar a nuestro sistema de salud en la vanguardia de la medicina del siglo XXI.

IA en la Seguridad Social para análisis de bajas laborales: un caso controvertido

Desde 2018, el Instituto Nacional de la Seguridad Social (INSS) utiliza un sistema de IA para evaluar las bajas laborales. Este algoritmo analiza variables como edad, sexo, historial médico y lugar de residencia para asignar una puntuación entre 0 y 1, indicando la probabilidad de que un trabajador esté listo para reincorporarse. Sin embargo, la falta de transparencia sobre el funcionamiento del sistema ha generado críticas. El INSS se ha negado a divulgar detalles técnicos, como el código fuente, incluso ante solicitudes basadas en la ley de transparencia. Esta opacidad ha suscitado preocupaciones sobre posibles sesgos y errores en las decisiones automatizadas que afectan directamente a los derechos de los trabajadores.

Retos éticos y legales

El uso de IA en la sanidad plantea desafíos significativos: protección de datos, sesgos algorítmicos, transparencia de los modelos y equidad en el acceso. La Ley de IA de la UE clasificará estas herramientas como "de alto riesgo", exigiendo estándares estrictos. España ya ha anunciado que impondrá sanciones a quienes las utilicen de forma ilegal o discriminatoria.

Es vital que estas tecnologías complementen al profesional sanitario, no lo reemplacen. La IA debe ser una aliada que libere tiempo para lo que ninguna máquina puede aportar: la empatía, el juicio clínico y la humanidad del trato médico.

Conclusión al uso de la Inteligencia Artificial en la Sanidad Pública

La Inteligencia Artificial no es una solución mágica ni un atajo para resolver todos los problemas estructurales que enfrenta la sanidad pública. No sustituye la necesidad de reforzar la atención primaria, mejorar las condiciones laborales del personal sanitario o garantizar una financiación justa y suficiente del sistema. Sin embargo, sí representa una aliada estratégica de primer orden para rediseñar procesos, optimizar recursos y hacer posible una atención más eficaz, equitativa y sostenible.

En un momento de transformación global, la IA ofrece herramientas con capacidad real para aliviar la sobrecarga asistencial, agilizar diagnósticos, anticipar riesgos clínicos, automatizar tareas burocráticas y mejorar la experiencia tanto del paciente como del profesional. Su potencial va más allá de la eficiencia: bien utilizada, puede ayudarnos a humanizar la medicina, devolviendo al personal sanitario el tiempo necesario para la escucha, la empatía y el juicio clínico, precisamente allí donde más valor añadido se genera.

Eso sí, el despliegue de la IA debe hacerse con una visión clara: ética, inclusiva y centrada en el bien común. No basta con incorporar tecnología por inercia o presión del mercado. Se requiere establecer marcos normativos sólidos, formar a los profesionales en su uso, garantizar la transparencia de los algoritmos y vigilar activamente los riesgos de sesgo, opacidad o exclusión digital. Porque en salud, las consecuencias de una mala implementación pueden ser críticas.

España ya ha dado los primeros pasos pero el reto ahora es pasar de los proyectos piloto a una estrategia nacional coordinada, donde el conocimiento se comparta entre comunidades autónomas, hospitales y centros de salud, y donde el liderazgo público garantice que las soluciones beneficien al conjunto de la ciudadanía, no solo a aquellos con mayor infraestructura o capacidad tecnológica. El momento de actuar es ahora, y está en nuestras manos garantizar que nadie se quede atrás.

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Inteligencia Artificial en la Sanidad Pública

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Descubre cómo la Inteligencia Artificial en la Sanidad Pública puede mejorar la eficiencia y aliviar la carga asistencial.

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La revolución de la Inteligencia Artificial en la audiología.

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La revolución de la Inteligencia Artificial en la audiología.

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Amalia y Carolina

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GACETA AUDIO - Revista Profesional de Audiología

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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando diversas disciplinas y la Audiología no es una excepción. Desde la mejora de la calidad de los audífonos hasta la optimización de los diagnósticos o el desarrollo de nuevas herramientas terapéuticas, la IA se está posicionando como una tecnología clave en el tratamiento y gestión de los trastornos auditivos. A lo largo de estas líneas, vamos a mostrar cómo está influyendo en nuestro sector y cuál es su impacto directo en la evolución de la profesión.
IA en audífonos: más allá de la amplificación
Tradicionalmente, las prótesis auditivas han sido dispositivos de amplificación de sonido para ayudar a las personas con pérdida auditiva a escuchar mejor. Sin embargo, en la actualidad, los audífonos inteligentes no solo cumplen esta función, sino que también adaptan sus prestaciones al entorno auditivo y a las necesidades del usuario. Y ¿cómo lo hacen?:
PERSONALIZACIÓN DEL AJUSTE
La personalización es uno de los avances más significativos impulsados por la IA en la tecnología de los audífonos. Estos dispositivos, ahora, pueden ajustarse automáticamente a las diferentes situaciones acústicas, lo que significa que los usuarios no tienen que intervenir manualmente para cambiar configuraciones de volumen o modo. La IA permite que el audífono reconozca el entorno en el que se encuentra la persona (ruido de fondo, conversación en grupo, ruido ambiental, etc.) y adapte automáticamente los parámetros en tiempo real para mejorar la experiencia auditiva.

Los audífonos inteligentes reconocen el entorno en el que se encuentra la persona y adaptan automáticamente los parámetros para mejorar la experiencia auditiva.

Aquí juega un papel fundamental el conocido como machine learning, una parte la Inteligencia Artificial que a través de algoritmos, permite a los ordenadores identificar patrones a partir de la recopilación de datos masivos para tomar decisiones autónomas. El análisis constante de datos hace que estos sistemas se vuelven más rigurosos y eficientes.
MEJORA DE LA DISCRIMINACION DEL HABLA

Las redes neuronales pueden reconocer patrones específicos en la señal auditiva y filtrar los ruidos molestos, lo que facilita la comprensión en entornos y situaciones de difícil audición.

Por tanto, la configuración del audífono se adecua a las preferencias de cada usuario, al tipo de pérdida que padezca y a su estilo de vida.
MONITORIZACIÓN Y ADAPTACIÓN CONTINUA
Algunos modelos de audífonos inteligentes utilizan la IA para monitorear el comportamiento auditivo del usuario durante el día. Con el tiempo, la IA puede identificar patrones en el uso de la prótesis auditiva y realizar ajustes automáticos para optimizar el rendimiento. Además se conectan con plataformas en la nube para que los audiólogos accedan a los datos del audífono en tiempo real, con el fin de poder realizar ajustes remotos sin necesidad de que el paciente acuda a una visita física en el gabinete.

La IA está revolucionando la forma en que se realizan las pruebas auditivas, ofreciendo resultados más rápidos, precisos y con menos intervención humana.

Los audífonos inteligentes pueden incluir asistentes virtuales, monitorizar indicadores de salud auditiva o traducir idiomas de forma simultánea.
Implante coclear con IA: el ajuste perfecto
Los implantes cocleares también se han visto beneficiados por la IA, optimizando sus ajustes y su programación. Con esta tecnología, se adaptan los niveles de estimulación de los electrodos en el momento en que se produce el sonido y esto contribuye a mejorar la comodidad del usuario. Los algoritmos analizan la respuesta neural del paciente para optimizar los mapas de estímulos eléctricos en función de su percepción auditiva. Además, la IA permite un seguimiento remoto continuo, garantizando los ajustes perfectos.
IA en el diagnóstico auditivo: precisión y eficiencia
El diagnóstico temprano de los trastornos auditivos es fundamental para una intervención eficaz. La IA está revolucionando la forma en que se realizan las pruebas auditivas, ofreciendo resultados más rápidos, precisos y con menos intervención humana. Pero, ¿de qué estamos hablando exactamente?:
LAS EVALUACIONES AUDITIVAS AUTOMATIZADAS
El machine learning se ha aplicado en el análisis de datos audiométricos con un elevado rango de eficacia. Las pruebas tradicionales como las de umbral auditivo, requieren que un audiólogo evalúe los resultados.

Los sistemas basados en IA están permitiendo diagnósticos audiológicos remotos y automatizados con informes detallados y sin intervención de un audiólogo. Con ellos se pueden realizar pruebas auditivas online o en entornos de "telemedicina", utilizando algoritmos que estudian las respuestas del paciente e interpretan los resultados para ofrecer un diagnóstico preliminar y pautar recomendaciones.

Además, la IA puede identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes que podrían pasar inadvertidos en una evaluación de rutina, lo que aumenta la precisión del diagnóstico.

Diagnóstico de enfermedades relacionadas con la audición

La IA no solo mejora la detección de la pérdida auditiva, sino que también ayuda a identificar enfermedades auditivas subyacentes que podrían ser difíciles de detectar en una etapa incipiente. Esta tecnología puede analizar imágenes de la cóclea o de la vía auditiva central para detectar signos tempranos de patologías como la otitis media, la otosclerosis o, incluso, los trastornos neurológicos que afectan al procesamiento auditivo.

La Inteligencia Artificial tiene el potencial de mejorar el procesamiento auditivo central, es decir, la forma en que el cerebro interpreta y comprende los sonidos.
MONITOREO Y ADAPTACIÓN A PACIENTES
Otro avance importante es el uso de la IA en el monitoreo remoto de pacientes. Con el aumento de la "telemedicina" y las consultas online, la IA permite a los profesionales de la salud auditiva supervisar el progreso de sus pacientes sin necesidad de que estos se desplacen a la clínica. A través de dispositivos conectados como audífonos y otros sensores auditivos, los datos sobre la audición del paciente pueden ser enviados automáticamente a una plataforma online, donde los algoritmos de IA analizan los resultados y ofrecen indicaciones personalizadas o alertan a los profesionales sobre cualquier cambio significativo en la condición del paciente.
Rehabilitación a la carta
La IA permite diseñar programas de rehabilitación auditiva personalizados, utilizando modelos predictivos basados en el historial clínico y el rendimiento auditivo del paciente. Por medio de apps con algoritmos de aprendizaje, se puede tratar al paciente con terapias auditivas a su medida.
Otras aplicaciones de la IA
Si todo lo anterior supone una auténtica revolución en la Audiología como la conocíamos hasta el momento, las posibilidades que se abren de cara al futuro no resultan menos prometedoras. ¿Curiosidad por saber hacia dónde se orientan las nuevas aplicaciones de la IA en el sector? Te lo contamos:
IA EN LA MEJORA DEL PROCESAMIENTO AUDITIVO CENTRAL
La mayoría de las tecnologías actuales se centran en la mejora del procesamiento auditivo periférico, es decir, la amplificación del sonido. Sin embargo, la IA también tiene el potencial de mejorar el procesamiento auditivo central, es decir, la forma en que el cerebro interpreta y comprende los sonidos. Los investigadores están explorando su uso para entrenar algoritmos que simulen esta capacidad del cerebro.

Las redes neuronales profundas son capaces de identificar anomalías en los registros de otoemisiones acústicas y potenciales evocados auditivos con una sensibilidad superior al diagnóstico humano.
IA EN EL TRATAMIENTO DE TINNITUS
El tinnitus o acúfeno es un trastorno auditivo complejo que afecta a millones de personas en todo el mundo. Aunque no existe cura, la IA está ganando terreno en su tratamiento a través de la creación de terapias auditivas personalizadas. Los audífonos que cuentan con esta prestación pueden generar sonidos terapéuticos diseñados específicamente para contrarrestar el acúfeno de un paciente, proporcionando un alivio individualizado. Además, la IA puede adaptarse a la respuesta del paciente, ajustando continuamente los estímulos auditivos en función de la efectividad del tratamiento.
INTEGRACIÓN DE IA CON OTRAS TECNOLOGÍAS EMERGENTES
La integración de la IA con otras tecnologías emergentes, como la realidad aumentada (RA) o la realidad virtual (RV), también apunta a importantes transformaciones en la Audiología. Por ejemplo, mediante RA o RV, los pacientes podrían realizar ejercicios de rehabilitación auditiva en entornos inmersivos que simulasen situaciones de la vida real. Los algoritmos de IA podrían analizar las respuestas del paciente a estos ejercicios, proporcionando datos que serían utilizados para individualizar aún más el tratamiento y mejorar la rehabilitación auditiva.

Como se deduce de todo lo expuesto, la Inteligencia Artificial está desempeñando un papel fundamental en la Audiología que va desde la mejora de la calidad de los audífonos hasta la optimización de los diagnósticos y tratamientos. La capacidad de la IA para personalizar la experiencia auditiva, automatizar evaluaciones y mejorar el seguimiento de los pacientes está llevando a nuestro sector hacia una nueva era de precisión, eficiencia y accesibilidad. Aunque aún estamos en las primeras etapas de su aplicación, el potencial de la IA para perfeccionar la forma en que diagnosticamos y tratamos los trastornos auditivos parece ilimitado y promete ofrecer soluciones cada vez más innovadoras y efectivas para aquellos que viven con pérdida auditiva.

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La revolución de la Inteligencia Artificial en la Audiología - GACETA AUDIO

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La Inteligencia Artificial (IA) está transformando diversas disciplinas y la Audiología no es una excepción. Desde la mejora de la calidad de los audífonos hasta la optimización de los diagnósticos o el desarrollo de nuevas herramientas terapéuticas, la IA se está posicionando como una tecnología clave en el tratamiento y gestión de los trastornos auditivos.

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La inteligencia artificial en la salud pública

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La inteligencia artificial en la salud pública

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La inteligencia artificial en sanidad como complemento sin comprometer el enfoque humano

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La inteligencia artificial en sanidad como complemento sin comprometer el enfoque humano

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Ministerio de Sanidad

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Madrid, 21 de febrero de 2025.- La ministra de Sanidad, Mónica García, ha participado este viernes en un encuentro con el director general de la Organización Mundial de la Salud en Europa (OMS Euro), Hans Kluge, en una mesa redonda sobre inteligencia artificial, envejecimiento poblacional y confianza en la ciencia.

Durante la jornada, se han abordado avances tecnológicos como la inteligencia artificial, el big data y la digitalización, herramientas clave para mejorar el acceso y la calidad de la salud sin sustituir la dimensión humana. El encuentro ha reunido a la OMS, Estados miembros y socios estratégicos para debatir cómo integrar estas tecnologías en políticas públicas que garanticen equidad e inclusión, optimizando el trabajo sanitario y la planificación de recursos.

"Estamos trabajando en un plan de formación para los profesionales sanitarios que abarque diferentes ámbitos y les permita utilizar esta tecnología en consultas, quirófanos y centros de salud. Para hacerlo posible, estamos invirtiendo en la investigación de nuevas áreas de conocimiento y en la creación de nuevos perfiles profesionales", ha anunciado la ministra.

El programa español de IA para el Sistema Nacional de Salud se centra en el uso de datos para reducir la burocracia y apoyar a los profesionales en el diagnóstico y la toma de decisiones: "Estamos liderando en la UE la creación de un marco compartido que acelere la integración de la investigación y la innovación en la asistencia sanitaria".

España cuenta con un sistema sanitario público con un historial digital compartido, donde el 92 % de la población tiene acceso a la información. Además, dispone de sistemas de información basados en registros de Atención Primaria (SIAP), con datos anónimos de alrededor de 12 millones de personas, y una red hospitalaria (CMBD) que integra información administrativa y clínica de los pacientes en hospitales públicos y privados.

Asimismo, el Ministerio de Sanidad está desarrollando programas de Salud Digital dentro de la Estrategia Nacional de Salud, donde la equidad y la accesibilidad son los objetivos principales de estas políticas basadas en tecnología. Algunas iniciativas incluyen el Plan de Atención Digital Personalizado, el programa UNICAS para enfermedades raras pediátricas y SIGENES, dedicado a la gestión de información genética.

García ha subrayado la importancia de garantizar que los datos sean de calidad, accesibles y protegidos, respetando siempre los derechos de privacidad. En su intervención, ha señalado los principales desafíos de la salud digital en el siglo XXI: el envejecimiento, las enfermedades crónicas y la escasez de profesionales sanitarios: "Enfrentamos el reto de no dejar a nadie atrás, promoviendo la educación digital, reduciendo la brecha tecnológica y facilitando el acceso a la tecnología, con un uso ético de la IA y los datos".

La jornada de la OMS ha puesto de relieve la importancia de integrar la innovación tecnológica en los sistemas de salud sin perder el enfoque humano. La evidencia demuestra que los mejores resultados en salud y bienestar se logran cuando la inteligencia artificial complementa, en lugar de reemplazar, los aspectos humanos y relacionales de la atención. En este contexto, la ministra ha subrayado la necesidad de avanzar con determinación para garantizar una transformación digital equitativa y centrada en las personas: "Adaptarse a los nuevos desafíos no es una opción, sino una obligación. Cuanto antes lo hagamos, mejor será para la salud de todos".

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Mónica García apuesta por la inteligencia artificial en sanidad como complemento sin comprometer el enfoque humano

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La ministra de Sanidad ha participado en una mesa redonda junto al director general de la Organización Mundial de la Salud en Europa (OMS Euro), Hans Kluge, sobre inteligencia artificial, envejecimiento poblacional, soledad y confianza en la ciencia.

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ASÍ IMPACTARÁ LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR SANITARIO

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ASÍ IMPACTARÁ LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR SANITARIO

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KPMG Tendencias

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Así impactará la inteligencia artificial en el sector sanitario - KPMG Tendencias

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En 2024 se producirá una aceleración en la adopción de iniciativas en el sector sanitario que usen la inteligencia artificial.

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Alba y Christelle

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Universidad Internacional de Andalucía

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Inteligencia Artificial en la Medicina: el Futuro de la Salud

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Explora cómo la inteligencia artificial está revolucionando la medicina y el futuro de la salud en este blog de la UNIA.

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https://www.us.es/actualidad-de-la-us/us-upo-y-virgen-del-rocio-se-alian-en-un-proyecto-de-inteligencia-artificial-y

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US, UPO y Virgen del Rocío se alían en un proyecto de inteligencia artificial y computación frente al cáncer

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Investigadores de la Universidad de Sevilla, la Universidad Pablo de Olavide y el Hospital Universitario Virgen del Rocío están empezando a utilizar la computación de altas prestaciones y modelos de inteligencia artificial para identificar biomarcadores prometedores en cánceres complejos como los sarcomas. El cáncer continúa siendo una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo. Detectarlo a tiempo y conocer mejor cómo evoluciona cada tipo de tumor es clave para poder aplicar tratamientos más eficaces y personalizados. En este contexto, un equipo de investigadores universitarios y sanitarios están aplicando estas tecnologías para acelerar el descubrimiento de biomarcadores relacionados con distintos tipos de sarcomas, un grupo de cánceres poco frecuentes y especialmente complejos. Gracias a la combinación de la computación de altas prestaciones y la inteligencia artificial, es posible analizar millones de datos biomédicos —como la actividad de genes o imágenes en muestras de pacientes— en tiempos mucho más reducidos que con las técnicas computacionales tradicionales. Este avance resulta especialmente útil en cánceres donde se poseen una gran cantidad de datos y el análisis es de una gran complejidad. Gracias a estas metodologías, se han podido identificar patrones biológicos que podrían servir para detectar la enfermedad antes de que aparezcan síntomas o predecir qué tratamientos serían más eficaces según el perfil molecular de cada paciente. El proceso desarrollado incluye varias fases: desde el tratamiento y selección de datos fiables, hasta la construcción de redes de relaciones entre genes y el uso de modelos de inteligencia artificial para priorizar los potenciales biomarcadores más relevantes. Todo ello se realiza en entornos de computación de altas prestaciones capaces de procesar millones de datos en paralelo, lo que reduce drásticamente los tiempos de análisis. Así, el equipo ha identificado señales moleculares potencialmente relevantes, conocidos como biomarcadores, en sarcomas como el leiomiosarcoma, el sarcoma de Ewing, los tumores malignos de la vaina nerviosa periférica y el osteosarcoma. Entre los resultados obtenidos, aún en fase de estudio, destacan genes candidatos como CSF1R y SOX9 en leiomiosarcoma; IKZF3, RXRA, E2F3 y TBX19 en tumores malignos de la vaina nerviosa periférica; COL11A1, VCAN, BUB1B, CDC20, UBE2C y AURKA en sarcoma de Ewing; y NKX2-1, TAL1, GFI1 e IKZF1 en osteosarcoma. Muchos de estos genes no habían sido previamente asociados a estos subtipos concretos de cáncer, lo que abre la puerta a nuevas líneas de investigación y posibles tratamientos personalizados. Actualmente, estos resultados se encuentran en proceso de validación cruzada con bases de datos externas y recursos clínicos independientes. Por parte del Hospital Universitario Virgen del Rocío han participado José Luis López Guerra e Inmaculada Rincón Pérez, pertenecientes al Departamento de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Virgen del Rocío. “Este estudio destaca la importancia del trabajo multidisciplinar entre oncólogos e ingenieros, una colaboración clave en la búsqueda de biomarcadores que permitan un abordaje más personalizado y eficaz en el tratamiento de pacientes oncológicos”, apunta Rincón. De hecho, y según explica el catedrático Juan Antonio Ortega Ramírez, investigador del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla, “el uso de la computación de altas prestaciones y modelos inteligentes nos permite descubrir patrones ocultos en los datos y avanzar hacia una medicina de precisión más rápida, más robusta y personalizada”. Junto a él trabaja Aurelio López Fernández, también de la Universidad de Sevilla. Por su parte, Francisco Antonio Gómez Vela, investigador del Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pablo de Olavide, afirma que “Gracias a estas técnicas y al trabajo conjunto de equipos multidisciplinares, esperamos avanzar significativamente hacia tratamientos personalizados que mejoren la calidad de vida de los pacientes que sufren estos tipos de cáncer”. También por parte de la UPO trabajan en este proyecto Dulcenombre M. Saz-Navarro, Marc Ríos Cadenas e Iván Segura Carmona del Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pablo de Olavide. Aunque aún queda camino por recorrer, los resultados obtenidos hasta ahora abren la puerta a nuevas oportunidades. A medio plazo, se espera que estas herramientas permitan personalizar los tratamientos de forma más precisa, ahorrar tiempo en el diagnóstico y, sobre todo, ofrecer una esperanza real a personas que luchan contra tipos de cáncer que hasta ahora eran especialmente difíciles de abordar.