La IA en el Health Revolution Congress

El Health Revolution Congress analizó cómo la inteligencia artificial está influyendo en los modelos de atención sanitaria. Expertos y profesionales compartieron casos prácticos de éxito, retos organizativos y propuestas de futuro, destacando la necesidad de un enfoque colaborativo y ético:

Se expusieron casos reales como chatbots de IA para dejar de fumar o plataformas de rehabilitación a distancia con soporte algorítmico.

La falta de regulación específica y de marcos éticos comunes sigue siendo un freno para su adopción

La gestión del dato, la seguridad y la necesidad de formación específica emergieron como condiciones esenciales.

La IA está transformando no solo la asistencia, sino también la investigación clínica, el marketing sanitario y la operación logística del sector salud.

Soluciones prácticas con impacto clínico real

Durante las diferentes sesiones del congreso, se presentaron múltiples ejemplos de cómo la inteligencia artificial está ayudando a cubrir vacíos asistenciales importantes. Uno de los casos más relevantes fue el de una solución conversacional diseñada para acompañar a personas que desean dejar de fumar. Este chatbot, desarrollado con IA, se centra en cubrir una dimensión frecuentemente olvidada: la dependencia emocional del paciente.

El sistema interactúa diariamente con la persona usuaria, ofreciendo apoyo psicológico, consejos personalizados y seguimiento constante durante al menos tres meses. A diferencia de intervenciones más tradicionales, esta herramienta se adapta progresivamente al perfil del paciente, aprende de su evolución emocional y recopila logros clave que refuerzan su motivación. Los resultados iniciales son prometedores: la tasa de éxito en la deshabituación tabáquica se ha triplicado respecto a métodos convencionales.

Por otro lado, también se presentaron innovaciones aplicadas a la rehabilitación física. La escasez de profesionales sanitarios en esta área ha impulsado el desarrollo de soluciones de telerehabilitación con IA, capaces de guiar y monitorizar remotamente a los pacientes. Estos sistemas no solo detectan anomalías durante el proceso, sino que permiten un ajuste dinámico del tratamiento en función de los progresos del paciente, garantizando continuidad asistencial sin comprometer la calidad del seguimiento.

Un tercer ejemplo fue una plataforma para pacientes con cáncer de pulmón, orientada a apoyar su recuperación mediante contenidos formativos personalizados y seguimiento algorítmico del proceso de rehabilitación. Estas propuestas ponen de relieve cómo la IA puede integrarse de manera no invasiva en los itinerarios clínicos, contribuyendo a mejorar la adherencia terapéutica, la calidad de vida del paciente y el empoderamiento del profesional sanitario.

Ética, regulación y escalabilidad: la trastienda de la IA médica

Si bien las aplicaciones clínicas fueron protagonistas, los debates más intensos giraron en torno a la necesidad de establecer marcos éticos claros. La mayoría de los expertos coincidieron en que la IA aún se mueve en un terreno poco regulado, donde la ausencia de normativas europeas específicas puede generar inseguridad jurídica y desconfianza tanto entre pacientes como profesionales.

Se subrayó la importancia de definir qué debe saber el paciente cuando se le aplica una solución basada en IA: desde la lógica del algoritmo hasta el tipo de datos utilizados o la posibilidad de intervención humana. A falta de un marco común, algunas organizaciones han empezado a desarrollar sus propias guías internas. No obstante, todos coincidieron en que es imprescindible establecer criterios compartidos que aseguren la transparencia, la trazabilidad y la validación científica de los sistemas de IA.

En este sentido, surgió también la reflexión sobre la necesidad de tratar los proyectos de IA como “productos asistenciales” en sí mismos. Esto implica diseñar evaluaciones previas (basadas en OKRs), definir claramente los indicadores de éxito y asegurar que cualquier solución lanzada al entorno clínico sea escalable y asumible. De lo contrario, el riesgo es que estas tecnologías se conviertan en simples pilotos sin continuidad.

Un cambio organizativo necesario: talento, estructuras y cultura digital

Otro de los retos señalados fue el organizativo. Algunos actores han optado por separar las unidades de IA del área de IT tradicional, creando centros de expertise específicos. Esto permite acelerar el desarrollo, profesionalizar los procesos y garantizar que la IA no quede subordinada a otras prioridades tecnológicas.

Asimismo, quedó patente que la adopción de la IA requiere una profunda transformación cultural. En muchas organizaciones, los lanzamientos generan entusiasmo inicial, pero luego el uso real de estas herramientas es muy bajo. Gestionar bien las expectativas, ofrecer formación práctica y seleccionar correctamente los casos de uso son claves para evitar frustraciones y maximizar el retorno de la inversión.

En palabras de varios ponentes, el talento joven debe ser formado en competencias digitales aplicadas a la salud. Entender no solo cómo funciona la IA, sino para qué sirve y cómo puede integrarse con eficacia en la práctica clínica, será decisivo para garantizar su adopción futura.

La importancia del dato: calidad, seguridad y arquitectura

La IA sanitaria depende absolutamente de los datos. Por ello, se insistió en que la calidad, la procedencia y la arquitectura del dato son aspectos estratégicos. Si la información clínica es incompleta, está sesgada o no está bien estructurada, el algoritmo fallará. Garantizar interoperabilidad, gobernanza de datos y privacidad no es solo una obligación legal, sino una condición de viabilidad.

Varios expertos señalaron que, en ocasiones, es necesario dar un paso atrás para revisar la arquitectura de datos antes de lanzar un nuevo proyecto de IA. Asimismo, se destacó que muchos de los beneficios más reales y duraderos de la IA vendrán de áreas menos visibles pero fundamentales, como el supply chain hospitalario o la producción farmacéutica, donde ya se están viendo mejoras sustanciales en eficiencia.

Cocreación, escalabilidad y sentido asistencial

Finalmente, el congreso puso en valor la necesidad de cocrear desde el inicio las soluciones de IA entre los distintos actores del ecosistema: profesionales sanitarios, empresas tecnológicas, gestores, entidades públicas y pacientes. Esta colaboración es clave para que las soluciones respondan a necesidades reales, sean bien recibidas y puedan integrarse con éxito.

Igualmente, se destacó que innovar en salud implica asumir riesgos y fomentar la formación continua. No se trata solo de tener la herramienta, sino de comprender en qué momento, contexto y para qué se debe aplicar.

Conclusión

El Health Revolution Congress dejó una conclusión compartida: la inteligencia artificial no es el futuro de la medicina, es ya su presente en construcción. Aunque las soluciones clínicas empiezan a dar resultados tangibles, el verdadero reto está en dotarlas de estructura, propósito y escala. Ética, gobernanza, formación, colaboración y datos de calidad serán los pilares sobre los que se construya el sistema sanitario del mañana.