En el ámbito de la salud, la Inteligencia Artificial es una realidad presente en consultas, hospitales y hasta en los dispositivos que utilizamos a diario. No obstante, para las empresas que desarrollan este tipo de soluciones, el desafío va mucho más allá de lograr que sus modelos sean precisos; su auténtico reto está en generar confianza.
Dentro de este sector, tanto profesionales médicos cómo los propios pacientes solo adoptarán estas tecnologías si perciben que son seguras, éticas y transparentes, sobre todo en Europa, donde la confianza en las herramientas es una condición imprescindible para que cualquier innovación en salud tenga éxito.
Tampoco es cuestión de que las empresas deban compartir públicamente información de sus desarrollos y productos; la confianza, en este caso, se sostiene sobre una ética sólida y, por supuesto, un riguroso cumplimiento de la normativa.
El reto de la equidad en los modelos de salud digital
Uno de los mayores temores en torno a la IA médica es el sesgo en los algoritmos. Estos sesgos, en un modelo destinado al sector sanitario, representan un grave problema que puede tener consecuencias muy reales en la salud de las personas.
Casi siempre, el sesgo es un reflejo directo de los datos con los que ha aprendido un modelo dado. Es fácil de entender: si los datos no son diversos o, peor incluso, arrastran prejuicios, el resultado será un sistema que reproduce esas mismas desigualdades.
Esta situación se ha repetido en varias ocasiones en los últimos años, por ejemplo, en el ámbito de la dermatología. Un modelo entrenado de forma casi exclusiva con imágenes de piel clara, indudablemente tendrá errores al diagnosticar afecciones en personas con tonos de piel más oscuros. También hay casos donde el sesgo está más orientado al género del paciente, y los modelos terminan por ofrecer diagnósticos menos precisos para mujeres en ciertas áreas como la cardiología o la salud mental. Recordemos que este tipo de fallos tienen solución, pero mientras se corrigen, no hacen sino perpetuar una atención sanitaria injusta.
Corregir estos sesgos debe ser visto como un requisito de diseño. Desde las primeras fases de desarrollo, es esencial que se realicen auditorías de datos y pruebas de equidad. Las empresas que desarrollan Inteligencia Artificial destinada al ámbito médico tienen la responsabilidad de garantizar que sus sistemas sean justos. De hecho, más allá de la ética, también comenzó a ser una obligación legal desde finales del año pasado tras la entrada en vigor del AI Act. Este es un gran paso para las nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial que puedan surgir de aquí en adelante, acercando la tecnología a un público cada vez más grande.
La protección de datos sanitarios como pilar de confianza
Otra de las grandes barreras para las empresas es la protección de los datos sanitarios. Al fin y al cabo, probablemente se trate de la información más sensible que existe sobre una persona, y el RGPD establece normas muy estrictas sobre cómo se pueden recopilar, almacenar y utilizar estos datos.
Cualquier filtración en este ámbito es una auténtá crisis de confianza y un motivo claro para que los pacientes dejen de fiarse de los profesionales, aunque sabiendo que ellos no tienen culpa. Más allá del daño económico, la pérdida de credibilidad en salud es casi irreparable.
Queda claro que la privacidad es un pilar que no se negocia. Toda empresa que desarrolle soluciones de Inteligencia Artificial debe colocarla en el núcleo de su estrategia, sin excepciones. Ser transparente en el uso de los datos e implantar medidas técnicas sólidas de protección es la base para generar confianza y lograr que tanto los profesionales como los centros sanitarios adopten estas herramientas con seguridad.
El valor de la Inteligencia Artificial en un sistema sanitario bajo presión
Si hay tantos riesgos, ¿por qué sigue siendo necesaria la Inteligencia Artificial? Bueno, el sistema sanitario la necesita por que está sometido a una presión que ya no puede mantenerse sin apoyo de la tecnología.
No hace falta salir de España para ver las largas listas de espera para operaciones que hay en el sector, donde detrás de cada cifra hay profesionales desbordados y pacientes cuya calidad de vida se deteriora cada día. De hecho, casi el 97% de los médicos de familia solicita formación específica en Inteligencia Artificial, conscientes de que puede ser la herramienta clave que necesitan para gestionar mejor la carga asistencial.
Por suerte, no todo son malas noticias. España está avanzando con paso firme en este ámbito, contando en el país con agencias como la AESIA (Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial). Además, el Espacio Europeo de Datos de Salud entró en vigor a inicios de 2025, con el objetivo de que, en los próximos años, sea posible facilitar el intercambio de información sanitaria de una forma segura, ética y transparente.
Desde OverStand, nos gustaría trasmitir el mensaje de que una Inteligencia Artificial responsable en medicina es también una estrategia empresarial sólida sobre la que apoyarse. Estamos convencidos de que son las empresas que entiendan esto, y aquellas que desarrollen soluciones fiables, seguras y centradas en las personas, las que definirán el futuro del sector sanitario.
La confianza no la genera la tecnología, sino las personas a través de sus buenas prácticas, transparencia y compromiso. No tenemos duda de que la Inteligencia Artificial puede impulsar la medicina, pero solo si quienes la desarrollan entienden que la salud, antes que un mercado, es una responsabilidad compartida.
