29 de enero de 2026 - Tiempo de lectura 8 min
El Impacto de la Inteligencia Artificial en la salud y el sistema sanitario
Cuando pensamos en el uso de Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud, inmediatamente nos viene a la cabeza el último avance en detección temprana, la aceleración de cualquier investigación sobre las causas de una patología o en el desarrollo de un fármaco en tiempo récord. Esta es, sin duda, la parte más visible de la IA sanitaria y la que llega como eslabón final de la cadena al ciudadano.
Sin embargo, las ventajas de los algoritmos y la automatización que permiten los sistemas de IA van mucho más allá, ya están transformando profundamente la forma en que entendemos el cuidado de la salud y los procedimientos de atención sanitaria, tanto públicos como privados. El verdadero impacto de la Inteligencia Artificial no se mide solo en avances clínicos, sino en su capacidad para rediseñar todo el sistema sanitario y hacerlo más sostenible, eficiente y equitativo.
A continuación, analizamos cómo está impactando según los diferentes grupos de interés implicados: pacientes, sanitarios, industria y administraciones públicas.
La digitalización de la salud
La Inteligencia Artificial llega en un momento en el que otras tecnologías como la conectividad y la sensórica del Internet de las Cosas habían logrado personalizar y ampliar el alcance de la asistencia sanitaria en lo que denominamos eHealth. Ahora, todas esas herramientas que acercaban la atención al paciente multiplican su eficacia gracias a la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos y apoyar la toma de decisiones.
Se trata de una fuerza transformadora que está remodelando la prestación de servicios sanitarios. En un contexto marcado por el envejecimiento poblacional, el aumento de la cronicidad y la presión sobre los presupuestos públicos, esta transformación ya no es solo una opción tecnológica, sino una condición necesaria para sostener la calidad y la equidad del sistema sanitario.
Retos Estratégicos de la IA en Salud por Grupos de Interés
Como apuntábamos al inicio, esta racionalización y optimización de los servicios de salud afectará a todos los actores implicados, no solo a los pacientes. Estamos ante un cambio de mentalidad que exige repensar procesos, roles y responsabilidades para adaptarse a las nuevas posibilidades que ofrece la IA. La mayoría de los restos se centran en cómo se van a utilizar los datos más sensibles y, a la vez, imprescindibles para que los algoritmos funcionen correctamente, pero hay más:
- Autoridades Sanitarias: El principal reto es la optimización de los recursos asistenciales garantizando la equidad y, por supuesto, el buen gobierno de la IA. Esto implica orientar la tecnología hacia la equidad en el acceso, evitando que la digitalización genere una nueva brecha social. Además, deben liderar la creación de repositorios de datos normalizados y seguros, ya que actualmente la información está dispersa entre proveedores públicos y privados, dificultando el entrenamiento de modelos precisos.
- Empresas y Emprendedores: El sector se enfrenta a barreras de entrada críticas, como la certificación bajo el nuevo Reglamento Europeo de Productos Sanitarios (MDR), cuyos procesos para obtener el marcado CE pueden durar entre uno y dos años. Asimismo, la ciberseguridad un factor clave: un registro médico se vende por miles de dólares en el mercado negro lo que obliga a desplegar estrategias de protección de datos robustas para evitar extorsiones, filtraciones y ataques dirigidos.
- Médicos y Personal Sanitario: Además de cómo comparten los datos, la prioridad es la desburocratización. El 59% de los ejecutivos de salud busca automatizar tareas administrativas para devolver "tiempo de valor" a la asistencia directa. No obstante, los médicos deben enfrentarse al reto de entender cómo y por qué un algoritmo sugiere un diagnóstico para mantener la seguridad clínica.
- Pacientes: El principal desafío es generar confianza. Aunque la IA permite avanzar hacia una medicina más personalizada, los pacientes deben percibir que mantienen el control sobre su salud y que la tecnología complementa, pero no sustituye, la intuición y la experiencia humana. Además, esperan que la agilización de los procesos se traduzca en más tiempo de atención personal y no en una relación deshumanizada mediada únicamente por máquinas.
Para todos ellos, y para la sociedad en su conjunto, existe un reto de mayor alcance: garantizar que las decisiones apoyadas por IA se tomen desde una perspectiva ética, empática y equitativa, teniendo en cuenta que la salud es un derecho fundamental. La IA debe ayudarnos a tomar mejores decisiones, pero
el verdadero dilema está en definir hasta dónde queremos delegarlas.Impulso con garantías para la Inteligencia Artificial en salud
Para que la Inteligencia Artificial pueda desplegar todo su potencial en el ámbito sanitario, la innovación necesita apoyarse en un marco sólido de confianza y gobernanza de los datos. El acceso a datos diversos y de alta calidad es esencial para garantizar que los algoritmos sean precisos, robustos y equitativos entre los distintos grupos sociales.
En este contexto, la respuesta de la Comisión Europea es doble. Por un lado, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, y por otro el Espacio Europeo de Datos de Salud (EEDS) que entró en vigor en 2025. Ambas regulaciones implican cuestiones como:
- Entrenamiento y validación: el EEDS permite el uso secundario de datos electrónicos para la investigación, permitiendo entrenar, probar y evaluar algoritmos de apoyo a la toma de decisiones clínicas y aplicaciones de salud digital.
- Superación de barreras: frente a la dispersión actual de datos entre proveedores públicos y privados, el EEDS ofrece un acceso estructurado y seguro que mitiga este problema respetando la privacidad.
- Innovación industrial: al facilitar la reutilización de datos, se acelera el descubrimiento de nuevos medicamentos, el desarrollo de terapias personalizadas y la mejora de los instrumentos de diagnóstico in vitro.
El EEDS no opera en un vacío legal, sino que se apoya en marcos como el RGPD y la Ley de Gobernanza de Datos, pero aportando normas sectoriales específicas debido a la extrema sensibilidad de la información sanitaria. En definitiva, esto
proporciona la seguridad jurídica necesaria para que investigadores y empresas innoven sin el temor a incumplimientos regulatorios por falta de claridad en el tratamiento de los datos.
Por ejemplo, el Reglamento de IA (IA Act) clasifica los sistemas de IA médica como de alto riesgo, exigiendo supervisión humana, transparencia y calidad extrema en los datos de entrenamiento mientras que la Directiva de Responsabilidad por Productos garantiza que las víctimas de daños causados por sistemas de IA defectuosos puedan reclamar indemnizaciones de forma efectiva. A nivel de administración pública, el EEDS permite el acceso a información coherente para la formulación de políticas sanitarias basadas en evidencia real. Esto facilita el análisis de tendencias sanitarias y la toma de decisiones informadas para mejorar la salud poblacional.
Procesos Clínicos y Gestión Hospitalaria: Más allá del diagnóstico y los tratamientos
Los avances más visibles de la IA en la estricta praxis médica incluyen logros como diagnóstico de alta precisión gracias a las redes neuronales profundas que superan hoy la precisión humana en la detección de cáncer o el Alzheimer y otras enfermedades degenerativas, tratamientos personalizados que sugieren terapias basadas en el perfil genético o la aceleración en el descubrimiento de nuevos antibióticos o vacunas.
Pero la IA no solo transforma la práctica clínica, sino que también actúa como un multiplicador de eficiencia en la gestión hospitalaria y en la organización de los flujos de trabajo, devolviendo tiempo de atención y formación a los profesionales y optimizando el uso de los recursos disponibles:
- Automatización Administrativa: el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) permite generar informes médicos automatizados y el análisis de historiales clínicos, reduciendo drásticamente la carga burocrática.
- Triaje y Predicción de Riesgos: los modelos predictivos para el triaje de pacientes (especialmente útil durante la crisis del COVID-19) ayudan a priorizar pacientes y a anticipar reingresos o abandonos de tratamiento.
- Hospitales Inteligentes: sensores IoT conectados optimizan el mantenimiento de equipos y mejoran la eficiencia operativa de las instalaciones sanitarias.
- Telemonitorización: iniciativas como el Proyecto PIRENE (Vodafone) permiten detectar de forma proactiva signos de recaída en pacientes con insuficiencia cardíaca tras el alta hospitalaria.
- Simulaciones Médicas: estudiantes y profesionales practican procedimientos complejos en entornos seguros mediante simulaciones impulsadas por IA, mejorando la retención de conocimientos en un 20%.
Casos de Éxito: La Tecnología de Vodafone en Salud
En este contexto de transformación profunda del sistema sanitario, la conectividad y la Inteligencia Artificial dejan de ser infraestructuras de soporte para convertirse en activos estratégicos. En Vodafone hemos demostrado cómo la conectividad avanzada y las herramientas AI pueden transformar la atención sanitaria con soluciones como:
- Cirugía a distancia con 5G, en colaboración con el Hospital Clínic de Barcelona, se ha logrado que cirujanos expertos teledirijan intervenciones en tiempo real gracias a la baja latencia de esta tecnología.
- Telemonitorización proactiva a través del Proyecto PIRENE, que utiliza una plataforma para seguir a pacientes con insuficiencia cardíaca de alto riesgo en su hogar, detectando recaídas antes de que requieran hospitalización.
- Ecosistemas digitales de salud, como el mSSPA en Andalucía, que agilizan la interacción entre ciudadanos y profesionales sanitarios.
- Conectividad Rural mediante NB-IoT, que garantiza la transmisión de datos en zonas de baja cobertura, asegurando que la teleasistencia llegue a personas en áreas remotas o con movilidad reducida.
La cobertura, la resiliencia de red y su ciberseguridad, son factores críticos en un ámbito tan vital como la atención sociosanitaria y el cuidado de la salud. Solo desde una visión integrada que combine conectividad, datos, seguridad y capacidades de IA es posible aprovechar todo el potencial transformador de estas tecnologías. En Vodafone entendemos la conectividad como un habilitador clave de la innovación en salud y trabajamos para acompañar al sector en este proceso de transformación hacia un sistema sanitario más eficiente, sostenible y centrado en las personas.