Redacción
En la mayoría de los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) existe una brecha entre el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial (IA) y su implantación real a gran escala en los sistemas de salud. Según el nuevo informe de la organización internacional, el principal desafío para la integración de esta tecnología no es su disponibilidad, sino su capacidad de integración y escalado dentro de estructuras sanitarias complejas y altamente fragmentadas.
El informe señala que en la mayoría de los países de la OCDE existen numerosos proyectos de IA aplicados a la sanidad, pero su adopción sigue siendo fragmentada y desigual, y muestra una capacidad limitada para escalar a nivel sistémico. Analizando el sistema de España, el documento identifica dos retos pendientes. Por un lado, existe una falta de interoperabilidad de los datos clínicos, que dificulta que la información se pueda compartir y entender de forma homogénea entre distintos centros, servicios y niveles asistenciales. En este contexto, Gonzalo Hernández, experto en IA de ASHO, considera que “la inteligencia artificial no es el problema, el reto está en la estructura del sistema sanitario y en cómo se gestionan los datos clínicos”.
La falta de interoperabilidad de los datos clínicos y la dificultad de escalar las soluciones de IA son los principales retos del sistema asistencial de España para implementar esta tecnología
Asimismo, Hernández explica que la principal barrera es la falta de un lenguaje común en la información sanitaria. “Cuando los datos no están estructurados de forma homogénea, cada sistema funciona como si hablara un idioma distinto. Eso impide que la IA pueda aprender de forma global y aplicarse de manera consistente en todo el sistema sanitario”.
Por otro lado, está la dificultad para integrar y escalar las soluciones de inteligencia artificial, que en muchos casos se desarrollan en entornos piloto o locales, pero no llegan a consolidarse como herramientas de uso generalizado en el sistema sanitario. “Se desarrollan soluciones que funcionan en entornos controlados o en ámbitos muy concretos, pero el salto hacia su integración en el día a día del hospital sigue siendo limitado. Sin ese paso, el impacto de la IA se reduce de forma significativa”, añade Hernández.
Los expertos coinciden en que la clave para avanzar no reside únicamente en el desarrollo tecnológico, sino en la calidad, estructura y disponibilidad del dato clínico. La estandarización de la información sanitaria se perfila como un elemento esencial para permitir la interoperabilidad entre sistemas y la escalabilidad real de la IA en el entorno asistencial. En este contexto, el informe de la OCDE subraya que el futuro de la inteligencia artificial en sanidad dependerá menos de la innovación aislada y más de la capacidad de los sistemas sanitarios para integrarla de forma coordinada, homogénea y sostenible.
