La inteligencia artificial está llamada a transformar profundamente el sector sanitario durante los próximos años, desde el apoyo al diagnóstico hasta la investigación médica, pasando por la personalización de tratamientos o la optimización de recursos hospitalarios, sus aplicaciones crecen de forma constante, sin embargo, su implantación real sigue avanzando a un ritmo inferior al esperado debido a un problema mucho más básico, los datos.
Según un estudio encargado por la Comisión Europea, la falta de modernización de la infraestructura de datos sanitarios podría impedir recuperar hasta 252.000 millones de euros que actualmente se pierden por ineficiencias en la toma de decisiones clínicas. Esta cifra refleja el enorme impacto económico que tendría retrasar la digitalización del sistema sanitario europeo en plena expansión de la inteligencia artificial, la compañía especializada en streaming de datos Confluent, coincide con este diagnóstico y asegura que el principal cuello de botella para la IA no reside en la capacidad de los modelos, sino en la calidad, disponibilidad e interoperabilidad de los datos que utilizan.
Cada consulta médica, prueba diagnóstica o ingreso hospitalario genera una enorme cantidad de información clínica pero, el problema es que gran parte de esos datos permanecen distribuidos entre plataformas que no pueden comunicarse entre sí. Hospitales, centros de atención primaria, laboratorios y administraciones utilizan sistemas desarrollados de forma independiente que dificultan el intercambio de información, lo que impide construir una visión unificada del historial de cada paciente, por ello, la propia Comisión Europea ya alertó en un informe publicado en agosto de 2025 de que la falta de estándares comunes, la fragmentación de los sistemas y unas infraestructuras digitales insuficientes continúan siendo los principales frenos para la adopción de la inteligencia artificial en la sanidad.
La situación cobra todavía mayor relevancia con la futura implantación del Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS), una iniciativa que pretende facilitar el intercambio seguro de información médica entre los distintos países de la Unión Europea y es que, mientras tanto, algunos sistemas sanitarios ya han comenzado a dar pasos importantes. Uno de los ejemplos más destacados es el NHS England, que impulsa la Federated Data Platform, una plataforma diseñada para conectar la información de diferentes hospitales y mejorar la gestión de listas de espera, la planificación de altas hospitalarias y la coordinación asistencial, para Confluent, este tipo de iniciativas demuestran que disponer de datos conectados en tiempo real será imprescindible para que la inteligencia artificial pueda participar de forma segura en procesos como el triaje de pacientes, la asignación de recursos o la atención personalizada.
Más allá de la infraestructura tecnológica, el éxito de la IA sanitaria dependerá también de la confianza de los ciudadanos ya que, los pacientes, están cada vez más dispuestos a compartir sus datos siempre que comprendan el beneficio que aportan y tengan garantías de que la información se utilizará con transparencia, seguridad y bajo su control, de hecho, como ejemplo tenemos el programa Active Rewards de la aseguradora Vitality, que utiliza datos procedentes de dispositivos wearables para ofrecer recomendaciones e incentivos personalizados relacionados con la salud de cada usuario. Este modelo solo resulta útil cuando los datos llegan en tiempo real, si la información se procesa con retraso o de forma incompleta, gran parte de su valor desaparece. La compañía considera que la llegada de la IA generativa hace todavía más importante reforzar aspectos como la trazabilidad de los datos, la protección de la privacidad y la supervisión humana de cualquier decisión clínica.
Peter Pugh-Jones, Chief Field Data Officer de Confluent, ha identificado cinco elementos esenciales para construir un ecosistema de inteligencia artificial seguro y eficaz dentro del ámbito sanitario. El primero es la interoperabilidad, que permita compartir información entre hospitales, profesionales y administraciones sin barreras tecnológicas, el segundo, consiste en garantizar el acceso a datos actualizados en tiempo real, un requisito indispensable para mejorar la capacidad predictiva y optimizar la toma de decisiones médicas, en tercer lugar, sitúa la gobernanza de los datos, incorporando desde el diseño mecanismos de privacidad, consentimiento, control de accesos y trazabilidad. También considera imprescindible mantener la transparencia y la supervisión humana, permitiendo conocer siempre qué información utiliza la IA para respaldar una decisión clínica y, por último, apuesta por una mayor inclusión digital, evitando que la innovación genere nuevas desigualdades entre pacientes con diferentes niveles de acceso o conocimientos tecnológicos.
“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".
Desde Confluent sostienen que la próxima revolución sanitaria no dependerá exclusivamente de disponer de modelos de inteligencia artificial más avanzados, sino de construir una infraestructura capaz de suministrar datos fiables, seguros y disponibles en tiempo real. La Comisión Europea comparte este diagnóstico y considera prioritario modernizar los sistemas de información sanitaria para hacer posible una adopción responsable y escalable de la IA en toda Europa.
En palabras de Peter Pugh-Jones, “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”.