63 ¿LAS INSTITUCIONES DE SALUD ESTÁN PREPARADAS PARA IMPLEMENTAR ESTA TECNOLOGÍA DE MANERA EFECTIVA Y SEGURA? - Diana de la Iglesia: “La calidad de los datos es esencial para la IA. Ponerlos en orden es la base de la toma de buenas decisiones y, sin embargo, muchas instituciones todavía descuidan este aspecto de vital importancia. Con el auge de la IA, hay una nueva lucha por ´arreglar´ los datos. A esto se suma el reto de los incentivos no alineados. En la mayoría de los procesos, los productores de datos y sus consumidores no son los mismos. Con esta responsabilidad fragmentada y los intereses en conflicto, el mantenimiento de los datos se convierte en un problema de todos, pero en una prioridad de nadie. Cuando los datos de entrada no son de calidad, los fallos de la IA pueden ser espectaculares, amplificando y exponiendo tanto problemas de gestión de datos como las debilidades subyacentes de la organización. Para romper este ciclo, es necesario tratar la gestión de datos no como una tarea administrativa, sino como un imperativo estratégico para la supervivencia. Además, al igual que con otras tecnologías emergentes, es crucial ser realistas sobre las capacidades actuales de la IA generativa. Herramientas como ChatGPT o Gemini, aunque impresionantes, aún presentan limitaciones significativas, especialmente en un campo tan delicado como la salud, donde los errores pueden tener consecuencias fatales. La exageración y las expectativas infladas en torno a la IA pueden ser peligrosas, y es esencial comprender que aún queda un largo camino por recorrer antes de que la IA pueda asumir un papel central en la atención médica”. - Carlos Y. Durán Martínez: “Las instituciones de salud se enfrentan a desafíos significativos en la implementación de la IA generativa de forma segura y eficiente. No obstante, el Ministerio de Sanidad ha desarrollado una Estrategia de Salud Digital centrada en la interoperabilidad de la información sanitaria, la capacitación profesional y la gobernanza de los datos. Aunque las líneas estratégicas están definidas, se necesita desarrollar un marco legal robusto, así como una ejecución más ágil, ya que su impacto real y sus beneficios aún no se han materializado en la práctica diaria. No puedo dejar de mencionar, por evidente que resulte, que la implementación de estas tecnologías debe de garantizar el respeto a los principios éticos”. - Montse Esquerda: “Recientemente el Consell d’Ètica i Bones Pràctiques de La Unió Catalana d’Hospitals ha elaborado un Decálogo para preparar a instituciones. El Decálogo es en formato reflexivo y aporta una serie de cuestiones que pueden plantearse los centros ante el reto de la IA. El Decálogo es el siguiente: Preparación Organizacional, Realismo en Expectativas, Tecnoresponsabilidad, Responsabilidad y Burocracia, Regulación y Derechos, Optimización de Operaciones, Involucración y Formación de Profesionales, Autonomía de Pacientes y Usuarios y Transparencia y Participación”. - Carlos Mateos: “La preparación depende, fundamentalmente, de las personas, que se resisten al cambio hasta que se hace inevitable porque comprueban que son más eficientes. La IA existe desde hace mucho tiempo en salud, pero la llegada de los grandes modelos de lenguaje la ha democratizado y, en mayor o menor medida, todos la estamos utilizando. Llegará un momento en que será algo natural y dejaremos de prestarle tanta atención, igual que ocurrió con los wearables o la salud digital, en general, ya que toda la sanidad tiene un componente digital y tendrá un componente basado en IA”. - Julio Mayol: “La preparación de las instituciones de salud es desigual. Si bien muchas grandes instituciones están liderando el camino en la adopción de la IA, otras carecen de infraestructura y capacitación adecuada. Además, la integración de estas tecnologías debe cumplir con estrictas normativas éticas y de seguridad para proteger la privacidad de los datos del paciente. Es crucial invertir en formación del personal y en sistemas que aseguren la transparencia y la confiabilidad de la IA”. - Ignacio H. Medrano: “Es una tecnología relativamente fácil de implementar, porque, a diferencia de lo que ocurre en el mundo del soporte a la decisión y de la utilización de IA para hacer predicciones sobre biomarcadores, aquí no requieres un alto nivel de validación clínica. Son tareas administrativas. Son tareas relacionadas con listas de espera, con gestión de recursos, con operaciones, con logística, las que va a mejorar y, por tanto, puede caminar rápido al despliegue dentro de un sistema sanitario. Es verdad que no se puede olvidar que para hacer generativa necesitas tener el dato bien ordenado, normalizado, estructurado, orquestado y eso lleva tiempo y trabajo. El Espacio Europeo de Datos Sanitarios favorece que esto se haga y que el dato se comparta y se ordene. Y eso son muy buenas noticias. Y hay tecnología para hacerlo, como la que tenemos nosotros en Savana. Básicamente, somos una empresa que tiene diez años de experiencia en ordenar, armonizar y estructurar el dato sanitario. Y eso permite un muy buen sustrato para la llegada de esta IA generativa, que, si se crea sobre un dato de mala calidad o mal organizado, pues da lugar a más errores y a mayor confusión”. CON LA IA GENERATIVA, NO SE BUSCA REEMPLAZAR AL MÉDICO, SINO POTENCIAR SUS CAPACIDADES
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