Un informe europeo sitúa los datos como el principal freno para la IA en sanidad

La inteligencia artificial ya está presente en ámbitos como la investigación médica, el diagnóstico o la atención al paciente. Sin embargo, su implantación a gran escala continúa encontrando importantes obstáculos. Según un informe de la Comisión Europea, el principal problema no reside en la tecnología, sino en la calidad, disponibilidad e integración de los datos sobre los que trabajan estos sistemas.

Un estudio encargado por la Unión Europea estima que la IA podría recuperar hasta 252.000 millones de euros que actualmente se pierden por ineficiencias en la toma de decisiones clínicas. No obstante, Bruselas concluye que la fragmentación de la información, la ausencia de estándares comunes y las limitaciones de las infraestructuras digitales siguen dificultando la adopción de estas herramientas.

 

La interoperabilidad, uno de los grandes desafíos

Cada contacto de un paciente con el sistema sanitario genera información de gran valor clínico. El problema es que esos datos suelen permanecer repartidos entre aplicaciones, hospitales y organismos que no intercambian información de forma eficiente.

Esta situación cobra aún mayor relevancia con la implantación del Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS), que pretende facilitar el intercambio seguro de información entre los distintos sistemas sanitarios europeos. En paralelo, iniciativas como la Federated Data Platform del sistema público de salud británico (NHS England) muestran cómo la integración de datos puede contribuir a optimizar procesos como la gestión de listas de espera o la planificación de altas hospitalarias.

El informe señala que, para que la inteligencia artificial pueda utilizarse en tareas como el triaje, la priorización de pacientes o la personalización de tratamientos, resulta imprescindible disponer de información fiable, actualizada y accesible en tiempo real.

 

La confianza, otro elemento clave

El documento también identifica la confianza como uno de los factores determinantes para la adopción de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. La aceptación por parte de los pacientes depende, en gran medida, de que exista transparencia sobre el uso de sus datos y garantías suficientes en materia de privacidad y control de la información.

En este contexto, los expertos consideran que la expansión de la inteligencia artificial generativa hace aún más relevante asegurar la trazabilidad de los datos, establecer mecanismos de supervisión humana y mantener elevados estándares de protección cuando las decisiones afectan directamente a la atención sanitaria.

 

Cinco pilares para una IA sanitaria fiable

El análisis recoge varios elementos considerados esenciales para que la inteligencia artificial pueda desplegarse con garantías en el sistema sanitario:

-     Interoperabilidad entre hospitales, profesionales y administraciones.
-     Acceso a información clínica en tiempo real.
-     Gobernanza de los datos desde el diseño, incorporando privacidad, control de accesos y trazabilidad.
-     Transparencia en el funcionamiento de los sistemas de IA y supervisión permanente por parte de profesionales sanitarios.
-     Accesibilidad e inclusión digital para evitar nuevas desigualdades entre los pacientes.

 

La infraestructura de datos, la prioridad

El informe concluye que el desarrollo de la inteligencia artificial en sanidad dependerá, sobre todo, de la capacidad de los sistemas de salud para construir infraestructuras de datos sólidas, interoperables y preparadas para operar en tiempo real.

En este contexto, Confluent coincide en que la calidad y disponibilidad de la información será el factor determinante para que la IA pueda traducirse en mejores decisiones clínicas, una atención más personalizada y una gestión más eficiente de los recursos sanitarios.