La incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial ya no es una promesa lejana para los hospitales europeos. Su incorporación comienza a trasladarse de los proyectos piloto a la actividad sanitaria con aplicaciones que van desde el diagnóstico y el análisis de imágenes médicas hasta el apoyo a la toma de decisiones clínicas. Y las cifras anticipan la magnitud del cambio. En concreto, según un reciente estudio de la Comisión Europea, el 94% de los proveedores sanitarios europeos ya utiliza soluciones de IA o prevé incorporarlas. El desafío, sin embargo, no será únicamente adoptar la tecnología, sino disponer de los datos necesarios para que pueda funcionar de forma eficaz.
Las previsiones apuntan, además, a que esta penetración continuará acelerándose durante los próximos años. Las herramientas de diagnóstico basadas en IA podrían alcanzar una adopción cercana al 80% en 2029, en un contexto marcado por el crecimiento de todo el ecosistema de salud digital.
De hecho, el mercado europeo de tecnologías digitales en salud podría pasar de los 11.000 millones de euros registrados en 2023 a 61.200 millones en 2035, según las estimaciones recogidas por la Comisión Europea. Es decir, podría multiplicar por más de cinco su tamaño en poco más de una década, impulsado, entre otros factores, por la progresiva incorporación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.
“Estamos ante una transformación que va a afectar a prácticamente todos los ámbitos de la actividad hospitalaria. La IA puede aportar enormes beneficios, pero también obliga a los centros sanitarios a prepararse para gestionar una cantidad de información cada vez mayor y, sobre todo, a conseguir que esos datos puedan utilizarse de forma eficaz”, señala Ruth Cuscó, directora gerente de la empresa tecnológica de salud ASHO, referente en codificación sanitaria.
El impacto económico de la IA
El potencial de esta tecnología no se limita a incorporar nuevas capacidades diagnósticas. Una de las grandes promesas de la IA reside también en mejorar la eficiencia de unos sistemas sanitarios sometidos a una creciente presión asistencial y económica.
Entre las aplicaciones con mayor potencial se encuentran los sistemas de apoyo a la decisión clínica. De acuerdo con las estimaciones de la Comisión Europea, estas herramientas podrían generar hasta 252.000 millones de euros de evitación neta de costes para los sistemas sanitarios europeos a lo largo de diez años.
El análisis automatizado de imágenes médicas constituye otra de las áreas con mayor recorrido. En este caso, el impacto potencial estimado asciende a 192.000 millones de euros de costes netos evitados durante el mismo periodo.
Estas cifras dibujan un escenario en el que la Inteligencia Artificial puede repercutir no solo sobre el diagnóstico, sino también sobre la organización de los procesos, el apoyo a los profesionales y la toma de decisiones. Sin embargo, para aprovechar esas capacidades existe una materia prima imprescindible: los datos clínicos.
El reto de ordenar la información sanitaria
Los hospitales generan diariamente enormes cantidades de información procedente de historias clínicas, pruebas diagnósticas, resultados de laboratorio, tratamientos o dispositivos de monitorización. El problema no es, por tanto, la falta de datos, sino conseguir que toda esa información pueda integrarse, actualizarse y utilizarse de manera segura y eficaz.
La fragmentación entre diferentes sistemas, la falta de interoperabilidad o una información insuficientemente estructurada pueden convertirse en obstáculos a medida que aumente la utilización de herramientas capaces de procesar grandes cantidades de datos.
“La calidad del dato va a ser un factor cada vez más importante. No basta con disponer de grandes volúmenes de información: necesitamos que los datos sean fiables, estén bien estructurados y sean interoperables para que las diferentes soluciones puedan utilizarlos y ofrecer resultados realmente útiles para los profesionales sanitarios”, apunta Cuscó.
Precisamente, la Comisión Europea identifica el refuerzo de la interoperabilidad y de las infraestructuras de datos como uno de los elementos necesarios para avanzar en la transformación digital de los sistemas sanitarios europeos. La capacidad para conectar distintas fuentes y facilitar el intercambio de información será especialmente relevante en un escenario en el que cada vez más herramientas dependerán de esos datos para funcionar.
De este modo, la carrera de los hospitales por incorporar Inteligencia Artificial tendrá que avanzar en paralelo a otra transformación menos visible, pero igualmente importante: la construcción de una infraestructura de datos capaz de sostenerla.
“La Inteligencia Artificial puede convertirse en un gran acelerador de la transformación hospitalaria, pero su aplicación en sanidad exigirá algo más que disponer de grandes volúmenes de datos. Será necesario garantizar que la información utilizada sea de calidad, fiable y trazable, y que las herramientas que se desarrollen a partir de ella permitan obtener resultados transparentes, reproducibles y adecuados para apoyar la toma de decisiones clínicas”, concluye Ruth Cuscó.
Así, los expertos prevén que el verdadero salto de la IA sanitaria no dependerá únicamente de la sofisticación de sus algoritmos. En esta ecuación también será clave que los hospitales sean capaces de convertir los millones de datos que generan cada día en información fiable, conectada y realmente útil para profesionales y pacientes.
