La inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes promesas para transformar la sanidad, desde la mejora de los diagnósticos hasta la personalización de tratamientos y la optimización de recursos clínicos. Sin embargo, el verdadero freno a su implantación a gran escala no reside en la tecnología, sino en la calidad, disponibilidad y conexión de los datos que la sustentan.
Según un estudio encargado por la Unión Europea, la adopción efectiva de la IA podría recuperar hasta 252.000 millones de euros que actualmente se pierden por ineficiencias en la toma de decisiones clínicas. No obstante, la Comisión Europea ha advertido de que la fragmentación de la información sanitaria, la falta de interoperabilidad y las limitaciones de las infraestructuras digitales continúan ralentizando el despliegue de estas tecnologías.
Para Peter Pugh-Jones, Chief Field Data Officer de Confluent, el reto principal es lograr que los datos fluyan de manera segura y en tiempo real entre los distintos actores del ecosistema sanitario. «Mientras los sistemas sigan operando con información aislada en múltiples plataformas que no se comunican entre sí, la inteligencia artificial no podrá ofrecer todo el valor que promete», señala.
El desafío de conectar la información sanitaria
Cada contacto de un paciente con el sistema de salud genera una gran cantidad de información clínica, administrativa y operativa. Sin embargo, esos datos suelen almacenarse en aplicaciones, hospitales o departamentos que funcionan de manera independiente, dificultando la construcción de una visión unificada del paciente.
La situación cobra especial relevancia en el contexto del Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS), la iniciativa impulsada por la Unión Europea para facilitar el intercambio seguro de información médica entre países y organizaciones sanitarias.
Algunos modelos ya muestran el camino. En Reino Unido, la Federated Data Platform de NHS England está permitiendo conectar datos procedentes de diferentes centros hospitalarios para agilizar la gestión de listas de espera, mejorar la planificación asistencial y optimizar las altas médicas.
Según Confluent, para que la inteligencia artificial pueda integrarse con éxito en procesos como el triaje, la priorización de pacientes o la medicina personalizada, resulta imprescindible que la información esté disponible en tiempo real, sea fiable y disponga de mecanismos sólidos de gobernanza y protección.
La confianza como elemento clave
Más allá de la tecnología, expertos del sector coinciden en que la adopción de la IA en sanidad dependerá en gran medida de la confianza de pacientes y profesionales.
Los ciudadanos están cada vez más dispuestos a compartir sus datos cuando perciben beneficios tangibles y cuentan con garantías de transparencia, privacidad y control sobre la información. Este aspecto cobra aún mayor importancia con la expansión de la IA generativa y de los sistemas automatizados de apoyo a la decisión clínica.
Confluent destaca ejemplos como Active Rewards, el programa desarrollado por la aseguradora Vitality, que utiliza datos procedentes de dispositivos wearables para generar recomendaciones personalizadas e incentivar hábitos saludables. El modelo se basa en el procesamiento continuo de información en tiempo real, demostrando cómo el valor de los datos disminuye significativamente cuando no están disponibles de forma inmediata.
Cinco pilares para una IA sanitaria escalable
De acuerdo con Peter Pugh-Jones, el desarrollo de una sanidad impulsada por datos requiere avanzar sobre cinco pilares fundamentales:
- Interoperabilidad, para que los datos puedan compartirse de forma segura entre organizaciones y profesionales.
- Información en tiempo real, que permita mejorar la anticipación de riesgos y la toma de decisiones clínicas.
- Gobernanza integrada, incorporando privacidad, consentimiento, trazabilidad y control de accesos desde el diseño de las plataformas.
- Transparencia y supervisión humana, garantizando que los profesionales sanitarios mantengan el control sobre las decisiones respaldadas por IA.
- Inclusividad digital, evitando que la transformación tecnológica genere nuevas barreras para determinados colectivos.
La infraestructura de datos, prioridad estratégica
La Comisión Europea considera que el éxito de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario dependerá en gran medida de la capacidad de los países para construir infraestructuras de datos modernas, seguras y capaces de operar en tiempo real.
En este contexto, la modernización tecnológica deja de ser una cuestión exclusivamente técnica para convertirse en un requisito estratégico. Superar la fragmentación de la información, garantizar la interoperabilidad y reforzar la protección de los datos serán pasos esenciales para que la IA pueda ofrecer beneficios tangibles tanto a profesionales como a pacientes.
«El éxito de la IA en sanidad no dependerá únicamente de la sofisticación de los modelos, sino de la calidad de los datos que los alimentan. Solo una infraestructura sólida, segura y preparada para operar en tiempo real permitirá convertir el potencial de la IA en mejores decisiones clínicas y una atención más personalizada», concluye Pugh-Jones.
