Carlos Gallego abordó varios desafíos en su ponencia durante el evento MUY IA Trends Executive Update 2025, donde destacó la necesidad de una transformación en la gestión del dato antes de integrar la inteligencia artificial en la sanidad.
La inteligencia artificial está llamada a transformar profundamente la sanidad, pero su integración debe ir acompañada de una reflexión profunda sobre la gestión de los datos. Así lo destacó Carlos Gallego, representante de la Sociedad Española de Informática y Salud, durante su intervención en el evento MUY IA Trends Executive Update 2025. En un sector tan delicado como el sanitario, la tecnología debe aplicarse con extrema cautela para garantizar que no comprometa la seguridad del paciente ni la calidad de las decisiones clínicas.
Carlos Gallego subrayó que, en este proceso de digitalización, el dato se ha convertido en el verdadero "petróleo" de la sanidad. No basta con generar o almacenar información; es esencial poder gestionarla de manera adecuada para que la inteligencia artificial pueda utilizarla de forma efectiva.
Transcripción editada de Carlos Gallego
En primer lugar, agradecer a la organización que nos dé la oportunidad de poder compartir con todas ustedes las reflexiones sobre esta preservación del dato y la relación que tiene con la inteligencia artificial y, concretamente, vamos a intentar compartir con todas vosotras y vosotros las reflexiones de cómo la inteligencia artificial nos está llegando en estos momentos en el ámbito de la sanidad.
Lo primero es que soy Carlos Gallego y estoy aquí en representación de la Sociedad Española de Informática y Salud, donde tenemos un comité técnico representado por profesionales del ámbito científico, académico y también representando a los servicios de salud. Todos estamos, en mayor o menor medida, trabajando para el despliegue de la inteligencia artificial como uno de los agentes que nos ha de permitir transformar el sistema de salud.
Comité Técnico de la Sociedad Española de Informática y Salud
Este comité técnico tiene la finalidad de ir abordando y ayudar al despliegue de la inteligencia artificial en todo nuestro sistema nacional de salud. Empezando, el tema: la preservación del dato. Lo primero es que los que hemos trabajado y los que trabajamos en el ámbito TIC y en sanidad es algo que ya tenemos en nuestro ADN, preservar y guardar y custodiar el dato.
Estamos en el 2025 donde la sanidad, la salud es digital. Todos nuestros profesionales toman decisiones en base a información digital o bien porque la han aportado ellos. Y se registra en sistemas de información, o bien porque la genera un dispositivo médico que, hoy en día, ya es digital. Por lo tanto, toda la salud que tenemos es digital.
Si la TIC de un hospital cae, el hospital se para y, eso tenemos precedentes en España. Por lo tanto, estamos ante un escenario, en el cual un sistema como es la sanidad, es un negocio, un sistema como es la sanidad, es digital. Y en el ámbito TIC nos hemos dedicado y estamos muy centrados en esa disponibilidad del sistema y, garantizar que el sistema está funcionando los 24, los 365 días del año, ha sido y es nuestro objetivo.
Es lo que nos permite que nuestros profesionales puedan tomar decisiones y es lo que permite que nuestros pacientes puedan ser atendidos. Por lo tanto, preservar el dato y preservarlo con calidad, desde el principio, forma parte de nuestro ADN.
Interoperabilidad y el reto del dato
Hemos ido trabajando durante muchos años en guardar y generar el dato, pero no tan solo en generar el dato y guardarlo, cuando empezamos con la digitalización de la historia clínica hace muchos años, sino que también en ser capaces de moverlo. Ser capaces de mover la información que genera un sistema a otro. Ser capaces de mover la información que genera un profesional para que otro profesional tome también decisiones.
Es el concepto de la interoperabilidad que nos ha permitido la información que se ha ido generando en los sistemas, la información y el conocimiento que nuestros profesionales reflejan, ser capaces de moverlos de un sitio a otro. El ejemplo más claro de la interoperabilidad es el hecho de la receta electrónica.
Gobernanza del dato y la inteligencia artificial
Una receta prescrita en cualquier centro de atención primaria de cualquier localidad de España puede ser dispensada en cualquier oficina de farmacia de cualquier centro de España. Y eso es gracias a la interoperabilidad, gracias a que hemos custodiado esa información, hemos sido capaces de normalizarla, formalizarla y moverla.
Ese trabajo de la interoperabilidad y ese trabajo de ir generando información, custodiarla y montarla en espacios, nos ha llevado ahora al reto de que tenemos que ser capaces de gobernarla. Ya no vale el hecho de generar información, ya no vale tan solo el ser capaz de moverla, ahora tenemos que gobernarla.
Nos estamos dando cuenta que esa información es un activo con mucho valor. Es la información, el dato, es lo que se comenta, es lo que se dice, el titular, que es el petróleo del siglo XXI, el petróleo del 2025. Y es nuestro petróleo para la sanidad. Es sobre el que igual se toman decisiones Y, eso nos obliga a gobernar este dato.
¿Y gobernamos ese dato para qué? Para ser capaces de generar nuevos activos. ¿Y cuál es el activo más importante que tenemos ahora en el 2025? La inteligencia artificial. De los datos que llevamos muchos años generando, somos ahora capaces de generar un activo, algo, sobre el cual ayudará a nuestros pacientes, a nuestros profesionales y a nuestros dirigentes a mejorar la sanidad.
Y ese es el gran reto que estamos ahora trabajando todos los responsables, todos los técnicos, todos los responsables TIC de los servicios de salud. Generar, ser capaz de generar ese activo que retorna al propio sistema, al propio profesional que genera el dato. Y eso requiere, ya se ha apuntado a lo largo de las políticas anteriores, de una serie de acciones, una serie de acciones de medida, de medida de calidad, mirar ese dato como se ha generado.
Cuando un profesional ha generado ese dato hace 5, 10, 15 años, no pensaba que sobre ese dato que él generó, mañana un activo, un sistema, un software va a tomar una decisión. Y esa es la gran complejidad, ser capaz de gobernar ese dato, ser capaz de definir métricas de seguridad, ser capaz de definir métricas de calidad de la información.
Desafíos de la IA en sanidad
Todo ese reto que nos encontramos lo vamos acompañando con algo que está muy de moda y que está en boca de todos, que es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es algo que se ha convertido totalmente universal. se ha universalizado su acceso, en la primera ponencia de mi campaña lo he explicado perfectamente, es algo que hasta hace pocos años era de un acceso muy limitado, ahora todos tenemos acceso a cualquier solución de inteligencia artificial universalizado y la universalización de la inteligencia artificial nos ha llevado a la banalización de su uso.
Y aquí es donde en el ámbito de sanidad estamos trabajando con mucho cuidado. ¿Por qué? Porque el disponer de una tecnología de una forma muy fácil no quiere decir que se pueda aplicar de una forma muy segura y que garantice la seguridad al paciente y, eso porque en otros ámbitos el despliegue de la inteligencia artificial es más fácil y en sanidad es más difícil.
Yo creo que principalmente porque desde el ámbito de los TIC miramos de no poner barreras, y no podemos poner barreras al campo, pero sí ir quitando esa desbanalización del uso de la IA en el ámbito de salud. Principalmente yo creo que existen cuatro conceptos. Primero, diferenciando el ámbito de la sanidad con otros ámbitos. Esto es organizativo.
Estamos en el ámbito de salud en un ámbito en el cual está muy jerarquizado y no tan solo jerarquizado sino también cada profesional tiene unas responsabilidades perfectamente definidas y cada profesional toma decisiones en base a la responsabilidad que tiene asignada y definida. Eso en otros ámbitos, no es así.
Regulación en el ámbito sanitario
En el ámbito de sanidad está muy definido, el modelo organizativo está muy jerarquizado. Eso que lleva a que los procesos sobre los cuales se desarrolla la actividad también están muy definidos y cada uno sabe lo que tiene que hacer y cada uno asume las posibles funciones. Y además estamos en un ámbito del conocimiento.
La manera en la cual los profesionales que toman la decisión reflejan su conocimiento de una manera digital. ¿Cómo reflejas el conocimiento de una manera digital? Eso es tremendamente complejo y durante muchos años hemos estado codificando, asignando códigos a este conocimiento. Y por último, también es un ámbito muy regulado. Tremendamente regulado. Nadie puede prestar sanidad, nadie puede prestar salud, nadie puede según qué prestaciones de salud tiene que hacer.
Transformación del sistema sanitario con IA
Estamos en un ámbito muy, muy regulado. La combinación de esto hace que la inteligencia artificial sea mucho más difícil su aplicación en salud, aunque todos veamos sus grandes ventajas. ¿Por qué? Porque obligará a cambiar procesos. Obligará a que los profesionales que ahora toman unas decisiones las tendrán que tomar de manera conjunta y colegiada con una máquina.
Obligará a que el conocimiento se tendrá que formalizar de una manera diferente y obligará a regular también la salida de una manera diferente. Por lo tanto, el uso de la inteligencia artificial nos llevará a una verdadera transformación del sistema de salud y, es aquí donde tenemos ahora el gran reto. Pero insistimos que si somos capaces de hacerlo, tendremos un gran retorno al sistema y seremos capaces de transformar el sistema de salud.
Además estamos ante una tecnología tremendamente disruptiva. Si nos encontramos con todos estos factores de sanidad, nos encontramos también que estamos en una tecnología tremendamente disruptiva. Lo que sabemos hoy sobre la inteligencia artificial no tiene nada que ver con lo que decíamos hace un año ni hace dos.
En la primera presentación de mi compañero lo ha explicado perfectamente. ¿Eso qué hace? No solamente que en marco regulador la ley de inteligencia artificial que aprobamos hace un año ya no refleja el uso de la IA de Europa, no refleja el uso de la IA generativa, por ejemplo. No es que ya estamos regulando tarde, sino que la adopción de la tecnología en organizaciones complejas, como la que les he explicado, hace que la IA generativa que sea mucho más difícil su adopción.
Cambio de paradigma en el uso de la IA
Esa complejidad nos está llevando ahora a un cambio también de paradigma y esa complejidad movida por una tecnología tan disruptiva nos está llevando a un cambio de paradigma. ¿Cuál es el cambio de paradigma? Que la inteligencia artificial está generando conocimiento. La IA generativa es capaz de generar información.
Algo que hace unos años ni nos lo pensábamos. Pensábamos que la inteligencia artificial simplemente nos iba a etiquetar una imagen o iba a marcar una posible anomalía en una imagen. Ahora no tan solo, que ya generaba información porque marcaba. Ahora ya me puede generar un diagnóstico y la pregunta es si ese diagnóstico que genera la IA tiene un respaldo, una garantía de seguridad jurídica, de seguridad.
La transformación de los sistemas TIC ante la nueva IA
Como en toda la normalización, durante muchos años, hemos dedicado esfuerzos en normalizar el conocimiento clínico. ¿Cómo lo normalizamos? Poniendo códigos, que era lo que la máquina entendía. El ejemplo más claro, los diagnósticos. El médico decía gripe y nosotros poníamos un código al lado, porque era lo que la máquina entendía, al lado del código le poníamos descripción y eso lo podíamos mover arriba y abajo.
Y lo podemos traducir GRIP en catalán, GRIP en euskera y GRIP en polaco. Porque nuestra obsesión era asignar un código a cada concepto. Porque era la manera en que las máquinas entendían el conocimiento. Hoy ya no. Hoy la máquina es capaz de entender lo que escribo, la máquina le escribo un texto y me dice un posible diagnóstico.
La máquina ha cambiado, por lo tanto, la manera en la cual los propios responsables de TIC tienen que pensar nuestros sistemas también cambia. Ha cambiado el paradigma en el cual tenemos que normalizar. ¿Tenemos que dedicar esfuerzo a normalizar y codificar? Pues posiblemente no. Igual que posiblemente tampoco, nuestros profesionales tendrán que dedicar esfuerzo en otras cosas, porque la tecnología le permitirá ayudar.
Todo eso nos lleva a un cambio en todos los actores de salud, profesionales, de sanidad y también los que estamos en las tecnologías de información. Nos obliga a cambiar la manera de hacer y, este gran cambio, y esto es el gran reto que tenemos.
El uso de inteligencia artificial, un modelo de inteligencia artificial es un software sobre el cual alguien toma una decisión. Un software sobre el cual alguien toma una decisión es un dispositivo médico, es un medical device. Está perfectamente regulado igual que un medicamento. El tiempo que requiere la certificación de un dispositivo médico va entre dos a cinco años.
Cualquier solución que cualquiera de ustedes quiera hacer sobre inteligencia artificial, sus profesionales la utilizarán con seguridad de aquí a dos a cinco años. Piensen hace cinco años que inteligencia artificial tenían. Eso es lo que ahora el marco regulador nos está poniendo y este es uno de los grandes problemas que tenemos también en el ámbito de las TIC en sanidad.
Esas eran principalmente las reflexiones que quería compartir con todas ustedes y sobre cómo el reto de la inteligencia artificial y cómo el ámbito de las TIC desde la Sociedad de Informática y Salud estamos abordando y, ayudar a que esta transformación de la sanidad esté acompañada de la inteligencia artificial. Muchísimas gracias.
