Inteligencia artificial en salud: aplicaciones, riesgos y un futuro complementario

El informe La salud que viene, que hemos elaborado en MAPFRE, señala que la digitalización en sanidad ha pasado por dos grandes fases. La primera se centró en la implantación de sistemas de gestión hospitalaria y optimización de procesos administrativos. Ahora, una segunda ola está impulsada por la IA, que está apoyando de manera notable el diagnóstico y los tratamientos mediante tecnologías avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático.

Sin embargo, el uso de esta innovación en sanidad plantea grandes retos, en especial en lo relativo a la ciberseguridad y a la protección de datos personales. Dado que el sector sanitario maneja información sensible, garantizar la seguridad de los sistemas es determinante para que su adopción sea un éxito, así como formar a los usuarios para que los utilicen correctamente.

El impacto de la IA en la sanidad es ya una realidad tangible. Distintas organizaciones han comenzado a implementar soluciones que optimizan la atención médica y facilitan la experiencia del paciente, entre ellas:

• Asistentes virtuales y diagnóstico con IA: un ejemplo destacado es la aplicación MAPFRE Salud, que ha incorporado un evaluador de síntomas basado en inteligencia artificial que permite al asegurado obtener una recomendación sobre el especialista adecuado al que debe visitar en función de la descripción de sus síntomas. Esto permite tener una base sobre la que el médico puede trabajar en un diagnóstico de manera más eficiente y rápida, tratando las dolencias de forma más ágil.
• Telemedicina y telerrehabilitación: otro ámbito en el que la IA está ganando tracción es la telemedicina. En MAPFRE hemos desarrollado, en colaboración con Trak, una iniciativa de fisioterapia digital que se basa en la prescripción de ejercicios de rehabilitación y monitorización asistida del paciente con inteligencia artificial. Gracias a esta tecnología, los especialistas pueden realizar un seguimiento más preciso sin necesidad de visitas presenciales, reduciendo también la tasa de abandono del tratamiento.
• Automatización de procesos: la inteligencia artificial está mejorando la gestión hospitalaria mediante la digitalización de documentos y la optimización del flujo de trabajo en centros médicos. Desde MAPFRE se ha automatizado la captura de la información y la gestión del reembolso con IA generativa a través de la aplicación de MAPFRE Salud. Esto permite mejorar la experiencia del cliente con tiempos de respuesta mucho mejores y generar eficiencia operacional.

«La IA es un aliado estratégico que optimiza procesos, mejora la precisión en los diagnósticos y libera tiempo para que los profesionales se enfoquen en lo más importante: la atención y el bienestar del paciente», comenta Pedro Díaz Yuste, CEO de Savia. «Continuando con el ejemplo de la aplicación de MAPFRE Salud, aquí la IA actúa como un asistente inteligente que agiliza la gestión médica, desde la evaluación de síntomas hasta la automatización de reembolsos. Hace que la atención médica sea más accesible, eficiente y personalizada para cada paciente», añade.

El uso de la inteligencia artificial en el sector sanitario supone un avance significativo, pero, al tiempo, plantea riesgos en materia de ciberseguridad.

En este sentido, la sanidad y la industria farmacéutica son dos de los sectores más expuestos a los efectos adversos de la IA. La digitalización de los historiales médicos y la automatización de procesos han colocado a los sistemas de salud en la diana de los ciberdelincuentes —los ataques de ransomware han sido una de las principales preocupaciones en el sector, dado que pueden paralizar hospitales y centros médicos, comprometiendo la atención a los pacientes—. Otro riesgo derivado de la aplicación de la inteligencia artificial en este ámbito es el potencial sesgo en los algoritmos, el «motor» de la IA.

En este sentido, la Unión Europea ha categorizado el sector sanitario como un ámbito de alto riesgo dentro de la IA Act, lo que implica la necesidad de estrictos controles sobre las soluciones basadas en inteligencia artificial. La legislación busca garantizar que los algoritmos sean fiables, transparentes y respetuosos con la privacidad de los pacientes. Asimismo, la normativa señala que las organizaciones en el sector de la salud que utilicen IA lleven a cabo auditorías que evalúen la precisión y la equidad de los modelos utilizados.

Pero, pese a todos los esfuerzos en blindar el tratamiento de datos, los riesgos no son 100 % inevitables: el informe ECRI 2025 Report on Health Technology Hazards advierte sobre diversos problemas que pueden surgir con la implementación de IA en salud. Entre ellos, destacan los sesgos en los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos, lo que puede afectar la precisión en el diagnóstico y tratamiento. También menciona la «deriva de datos», un fenómeno en el que la calidad de los modelos de IA se degrada con el tiempo debido a cambios en los patrones clínicos o en la información de los pacientes. Para mitigar este riesgo, se están desarrollando modelos de aprendizaje continuo que puedan adaptarse a nuevos datos sin comprometer la fiabilidad de los diagnósticos.

«La inteligencia artificial no es solo hacer algoritmos que funcionen, es también la gestión ética y humana de los mismos. En MAPFRE adoptamos una gestión ética de la IA que no solo cumple con la normativa, sino que pone en el centro los derechos de las personas y fomenta una IA equitativa y responsable», comenta Diego Bodas, director de Inteligencia Artificial en MAPFRE.

Si bien la IA ofrece soluciones innovadoras en sanidad, su papel debe ser complementario y no sustitutivo del juicio humano. Los médicos y especialistas siguen siendo determinantes para la toma de decisiones clínicas y la IA debe actuar como un apoyo que optimiza y agiliza los procesos sin reemplazar la supervisión profesional.

En este contexto, un modelo híbrido de atención puede ser la clave del éxito en la implementación de IA en salud. Este planteamiento se basa en la combinación de la tecnología con la experiencia de los profesionales médicos.

Si bien los sistemas de IA pueden mejorar la eficiencia y precisión en diagnósticos, no están exentos de errores. La validación de los resultados por parte de médicos sigue siendo un aspecto fundamental para evitar fallos críticos en la atención sanitaria. Por ello se están desarrollando modelos de IA explicables, que permiten a los profesionales de la salud comprender cómo un algoritmo ha llegado a una determinada conclusión, facilitando una mejor interpretación de los resultados.

El futuro de la IA en la sanidad resulta prometedor, pero su adopción debe ser responsable y confiable. En este sentido, para que la IA sea un cambio real y no una moda pasajera, la innovación debe ir acompañada de una regulación y gobierno en la protección de datos y de la supervisión médica, así como de la formación de profesionales y el desarrollo de algoritmos bajo el paraguas de una IA responsable, clave para garantizar su uso ético y eficiente en el sector de la salud.

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