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Análisis
El 22 de febrero, Málaga se convirtió en el centro de un debate crucial sobre el futuro de la inteligencia artificial conversacional en el campo de la medicina y la salud. En un momento en el que la disrupción tecnológica se acelera a un ritmo sin precedentes y el mundo observa con preocupación los efectos de fenómenos como DeepSeek, que también han afectado a los mercados financieros, Europa se enfrenta a un dilema: mantener su empeño regulador o asumir la responsabilidad de equilibrar el respeto por sus valores con la necesidad de no quedarse atrás en la carrera mundial de la innovación.
El temor a que el viejo continente se convierta en poco más que un árbitro normativo, en “una fiesta” en la que otros marcan los goles, ha aumentado como resultado de la reciente decisión del nuevo presidente de Estados Unidos de vetar inicialmente cualquier medida de control sobre la nueva Inteligencia Artificial.
En este contexto, en las primeras Jornadas IA Conversacional en Salud se reunieron expertos multidisciplinares con un objetivo: garantizar que la aplicación de esta tecnología no solo cumpla con los principios éticos y regulatorios, sino que también permita su desarrollo rápido y eficiente, evitando que la burocracia se convierta en una barrera para soluciones que podrían ser esenciales para nuestros sistemas de salud. No podemos permitir que la IA en salud, y que la legislación europea cataloga como de alto riesgo, se concentre tan solo en ser “un laboratorio de requisitos y procedimientos” que evalúe su potencial, mientras otros se benefician de su efectividad real en la práctica clínica.
Las conclusiones de los grupos nominales de expertos, que servirán de base para desarrollar el Manifiesto Málaga de consenso, ponen de relieve la necesidad de una rutina que equilibre las normas con la rapidez de aplicación. Se ha debatido mucho sobre la precisión de los datos, señalando que la integración de las herramientas generadas por la IA en el trabajo clínico solo tendrá éxito si se garantiza la calidad de los datos y se establecen mecanismos de supervisión estrictos, pero no paralizantes. Se hizo hincapié en que la formación en competencias digitales debería ser una prioridad y que es crucial establecer un organismo de supervisión de la IA específico para la salud, dada la magnitud del sector.
Desde un punto de vista más humanista, la IA conversacional no puede ser simplemente una herramienta automatizada; más bien, debe diseñarse con un enfoque empático y humanizado. No se trata solo de responder preguntas con precisión, sino también de hacerlo de una manera que refuerce la confianza del paciente y su relación con el sistema de salud. Se necesitan modelos que incorporen la inteligencia emocional, sean capaces de “leer el lenguaje” y respondan de manera flexible. Sin embargo, para que esto se haga realidad, es necesario el acceso a datos medibles para proporcionar sistemas más racionales que satisfagan las necesidades individuales.
Otro factor importante fue la comunicación adaptativa, que llevó a la conclusión de que la IA en la salud debe garantizar la accesibilidad multicanal y multilingüe, superando los obstáculos que dificultan el acceso equitativo a la información médica. Además, urge establecer normas de interoperabilidad entre los sectores público y privado para evitar la fragmentación, que reduce la capacidad de proporcionar una atención integrada.
Existe una tensión entre regulación e innovación, un dilema agravado por el entorno internacional. Muchos ven la ley europea de IA como un beneficio en términos de armonización, pero también podría ser un obstáculo si no se aplica con flexibilidad. Se identificó como prioridad la necesidad de garantizar la explicabilidad de los modelos, pero sin imponer requisitos que disuadan la inversión y el desarrollo. El mensaje fue claro: regular sí, pero sin ahogar.
La falta de interoperabilidad de los sistemas y la fragmentación de la información siguen siendo grandes retos. La solución propuesta pasa por la creación de equipos que trabajen en la implantación de estándares de intercambio de datos, con especial atención a la transparencia y la usabilidad. Además, se debatió sobre la importancia de la formación, no solo para los profesionales médicos, sino también para los propios pacientes.
Desde un punto de vista económico, se señaló que la IA conversacional tiene el potencial de aumentar la efectividad y eficiencia del sistema sanitario; pero su implementación debe ir precedida de evaluaciones realistas del impacto económico. Las empresas emergentes deberán establecer laboratorios de pruebas donde puedan probar soluciones en entornos controlados antes de implementarlas. En este sentido, se propuso la creación del puesto de Director de IA en Salud Digital en las organizaciones sanitarias, encargado de encabezar la transformación tecnológica dentro de las instituciones.
También se debatió el papel de la innovación y el espíritu empresarial. Europa necesita reestructurar sus planes educativos, incorporando conocimientos tempranos de tecnología e IA en salud. Asimismo, hace falta un marco regulatorio y financiero más ágil que permita a los emprendedores crecer sin verse obstaculizados por trabas burocráticas que les impidan explorar oportunidades. Se sugirió que se establecieran laboratorios de datos accesibles para que los emprendedores pudieran trabajar con información verificada y crear soluciones que realmente tengan un impacto. Asimismo, se abordaron en profundidad los aspectos prácticos de su implementación en los entornos público y privado, destacando su orientación hacia una atención centrada en la persona.
En última instancia, las jornadas llevaron a una conclusión innegable: Europa y España no pueden afirmar sistemáticamente que son expertos en reglamentar, sin más. Es esencial que logremos un equilibrio entre normativas claras y un marco de desarrollo flexible si queremos seguir sirviendo como referencia mundial en salud. De lo contrario, corremos el riesgo de que otros continúen desarrollando, fabricando y liderando, mientras nosotros debatimos aquí cómo hacerlo de manera regulada.
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