I Jornadas de Inteligencia Artificial Conversacional en Salud

Una propuesta de consenso entre garantias y factibilidad

Organiza
Colaboran

El contexto

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector de la salud a través de aplicaciones innovadoras en áreas clave como:      

  • Diagnóstico y tratamiento: La IA mejora la precisión y rapidez de los diagnósticos, especialmente en imágenes médicas, permitiendo detectar enfermedades como el cáncer o patologías cardíacas antes que los métodos tradicionales.
  • Medicina personalizada: Gracias a la IA, los tratamientos pueden adaptarse a perfiles genómicos específicos, lo que optimiza la eficacia de las terapias y reduce los efectos secundarios en los pacientes.
  • Salud mental: Chatbots y sistemas de IA están cubriendo las lagunas en la atención psicológica, ofreciendo soporte preliminar en salud mental y facilitando el acceso a intervenciones tempranas.
  • Investigación y desarrollo: La IA acelera la creación de nuevos medicamentos y tratamientos al analizar grandes volúmenes de datos clínicos y de investigación.

Además de estas áreas, la IA asociada a la automatización está disminuyendo considerablemente las tareas administrativas, como la generación de informes clínicos y la programación de citas, liberando así tiempo valioso para los profesionales de la salud. Esta optimización permite que los médicos y demás personal se concentren en tareas de mayor valor, mejorando la atención al paciente y haciendo más eficiente el sistema de salud en su conjunto.

La IA Conversacional en Salud

El informe “Global Conversational AI Market – A Global and Regional Analysis” prevé un notable crecimiento en el mercado de la IA conversacional, estimado en 13.86 mil millones de dólares para 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21.95%. Se espera que el mercado alcance los 100.80 mil millones de dólares en 2034. Este incremento se debe a la creciente adopción de tecnologías de IA en sectores como las finanzas, la salud y el comercio electrónico, donde se emplean para mejorar la atención al cliente y automatizar procesos.

Como vemos, la salud se perfila como uno de los sectores más implicados en este avance, impulsada por la creciente demanda de soluciones que mejoren la experiencia del paciente, optimicen los procesos administrativos y ofrezcan asistencia médica accesible y personalizada. Tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) están transformando los chatbots y asistentes virtuales, mejorando la interacción con los pacientes y facilitando la gestión de datos médicos.

Desafios para Europa y España

En Europa, nos enfrentamos a retos específicos que deben abordarse para no quedar rezagados en esta tendencia, lo que podría acarrear costos tanto económicos como humanos. Si bien nuestro marco normativo es más garantista (lo cual es deseable en el ámbito de la salud) que en regiones como Estados Unidos, Rusia o China, no siempre es compatible con la dinámica de un mercado innovador. La innovación, por naturaleza, no entiende de «pasillos burocráticos».

Es necesario establecer un marco claro de desarrollo, revisión, validación y verificación que brinde a los emprendedores la seguridad, transparencia y agilidad necesarias para avanzar en sus innovaciones sin que ello los ponga en desventaja competitiva en el ámbito internacional o comprometa su futuro como empresas.

Es esta necesidad, y no otra, la que ha llevado al laboratorio de ideas de inteligencia artificial en Salud de la ASD, en alianza con un grupo importante de enpresas e instituciones a organizar estas jornadas. El objetivo es generar un documento de consenso que oriente e inspire el desarrollo de este apasionante y necesario campo.

09:00h:
Registro y Recepción de Información
09:30h:
Bienvenida y propósito del simposio
Jaime del Barrio. Presidente de Asociación de Salud Digital de España.
Inmaculada Castelló. Secretaria General Asociación de Salud Digital
09:45h:
Discurso de Apertura: Capabilities of higly specialized LLMs in Medicine; the science behind & latest practical use cases
Hellmer Rahms. Keynote Speaker. Enterprise Account Executive & Senior Advisor Healthcare & Life Science Google. Switzerland
10:00h:
Inteligencia Artificial Conversacional en Salud. «Desde dónde… hacia qué»
Julio Lorca. Experto en Inteligencia Artificial en Salud Digital. Coordinador Laboratorio de Ideas en Inteligencia Artificial en Salud de la ASD. Nexthealth Consulting Founder.
10:10h:
Claves de la comunicación clínica eficaz con ayuda de la IA
Carlos Mateos.  Director COMSalud. Promotor iniciativa #SaludsinBulos
10:20h:
Objetivos de las Jornadas y Plan de Trabajo
Gonzalo Aranda. Coordinador Comité Organizador. Delegado en Andalucía Fundación SIGNO
Carmen Pérez Romero. Profesora EASP. Vicepresidenta Fundación SIGNO
10:30h:
Café. Networking. 
11:00h-12:30h:
SALA GRUPOS NOMINALES
Mesas de trabajo. Primera RONDA (Grupos Nominales)
INFORMACIÓN VERAZ
            Conduce: Dr. Ismael Said, Coordinador WG de telemedicina, nuevas tecnologías y salud digital de la EFIM (European Federation of Internal Medicine)
            Participantes: Representantes de profesionales sanitarios
 EMPATÍA Y MOTIVACIÓN
            Conduce:  Antoni Baena. Director del Máster Universitario en Salud Digital. Profesor de los Estudios de Ciencias de la Salud en UOC y Profesor del Grado de Psicología de la Universidad Ramón Llul (URL)
            Participantes: Representantes de pacientes, psicólogos y enfermería
 LENGUAJE Y COMUNICACIÓN
            Conduce: Carlos Mateos
            Participantes: Linguistas, comunicadores
 ÉTICA Y LEGISLACIÓN
            Conduce: Inmaculada Castelló. Secretaria General ASD.
            Participantes: Representantes de comités de ética de profesionales sanitarios y abogados.
MANEJO DE DATOS 
            Conduce:  Miguel Sierra. Responsable Google Health Spain
            Participantes: Expertos en IA y Ciberseguridad
COSTE-EFECTIVIDAD
            Conduce: José Martinez Olmos. Profesor de la Escuela Andaluza de Salud Pública. Ex-Secretario General de Sanidad del Ministerio de Sanidad
            Participantes: Expertos en economía de la salud, gestore sanitarios, directivos.
 EMPRENDIMIENTO  E INNOVACIÓN
            Conduce: Ignacio del Arco.  Incubadora de Alta Tecnología del Metaverso. Polo Nacional de Contenidos Digitales
            Participantes: Startups, incubadoras, Hackathon Salud
 ASISTENCIA SANITARIA PÚBLICA
            Conduce: Francisco José Sánchez Laguna. Coordinador de la Estrategia de Salud Digital de Andalucia.
            Participantes: Representante de SEDISA, Estrategia Digital en Andalucía
ASISTENCIA SANITARIA PRIVADA
            Conduce: Francisco Juan Ruiz. Adjunto al Presidente de ASISA y Director territorial Centro-Norte
            Participantes: Representantes de hospitales privados y aseguradoras
11:00h-12:30:
SALA ASAMBLEA

Actividad promovida desde

Dinamizadores:
Carlos Sánchez Bocanegra. Gestor de servicios TIC de la Agencia Digitaln de Andalucía
David Bueno Vallejo. Dr. Ing. Informática. Profesor Titular en Universidad de Málaga.
Javier Gazquez García. Enfermero especializado en Salud Digital y Científico de datos.
Utility-Desks Startups
 BLOQD
          Isabel Martínez,  Confundadora BloQD        

 HECHICER-IA 

            Álvaro Sáez, Cofundaror y CEO.
 ITELDOC
            Ignacio Gómez, Fundador y CEO de Kerox
MEDHIONINE
            Rebeca Sánchez, Co-fundador
Utility-Desks Startups (2º Turno)

LACTAPP

          Nacho Guerrero,  Fundador  Lactapp Women Health, S.L.    

CALIA

          Javier Montes,  Cofundador y CEO de Bonsai, S.L.       

RESEARCH AGORA

        Pablo Hernández, Research Agora Co-Founder 

 MERLIN 

          Daniel Marcos Ibañez, Founder and CBO. Kunan SA
12:30-14:00:
Puesta en común: Catalizadores de Grupos Nominales
Propuestas para el «Consenso Málaga sobre IA Conversacional en Salud«
Moderan: Gonzalo Aranda / Carmen Pérez
Participan:   Ricardo Gómez Huelga / Antoni baena / Carlos mateos / Inmaculada Castelló / Miguel Sierra / José martínez Olmo / Ignacio del Arco / Francisco José Sánchez laguna / Francisco Juan Ruiz
14:00-14:30:
Debate abierto: Moderadores, Participantes en mesas y Observadores
Moderan: Gonzalo Aranda / Carmen Pérez
14:30-14:40:
Recapitulación sobre el Evento y Trabajo futuro del Laboratorio de Ideas en Inteligencia Artificial en Salud. ASD
Julio Lorca. Lab_IAenSalud. ASD
14:40h-14:50h:
Conclusiones y Agradecimientos.
Jaime del Barrio e Inmaculada Castelló. ASD
14:50h:
Clausura
Alicia Izquierdo García.  Concejala del Área de Innovación, Digitalización Urbana, Promoción de la Inversión Tecnológica y Empresarial y Captación de Inversiones. 

PLAN DE TRABAJO DE LAS MESAS POR GRUPO NOMINAL

Una propuesta de consenso entre garantías y factibilidad 

Objetivos de las Jornadas

  • Promover la toma de conciencia sobre el estado actual de la IA Conversacional en Salud.
  • Identificar los elementos facilitadores y las potenciales barreras para el desarrollo de la IA conversacional en el contexto del Sistema Nacional de Salud español.
  • Generar las bases un documento de consenso que recoja las principales conclusiones obtenidas en las Jornadas.

Plan de Trabajo

  • Se han definido 9 dimensiones clave (9 mesas de expertos) para el análisis de garantías, factibilidad y consenso de la IA Conversacional en Salud.
  • Para cada una de las mesas, los moderadores han seleccionados profesionales y expertos que consideran disponen de conocimientos y capacidades relacionadas con el área abordada. En cada grupo de trabajo específico se recomienda un máximo de 5 personas, además de los moderadores.
El plan de trabajo de la jornada se organiza en 2 sesiones:
  • En la primera sesión, se pretende acotar el estado de situación de la IA conversacional en la dimensión asignada a cadagrupo de expertos. Para el análisis de contexto y como punto de partida desde el Comité Organizador, se estan enviando documentos que tratan de resumir para cada área temática el estado del arte. Este documento también estará a disposición de los expertos seleccionados para cada mesa. El objetivo es analizar y generar un conjunto de ideas clave, ideas fuerza que servirán para, además de poner en contexto, avanzar en el consenso.
  • La segunda sesión, tiene como objetivo la identificación y priorización de elementos facilitadores y barreras para la implantación de la IA Conversacional en Salud, desde la perspectiva de cada área. Al objeto de simplificar y hacer que sea fácil su aplicación, se realizará una adaptación de la técnica de Grupo Nominal, con el objetivo de sencillez y efectividad del procedimiento de generación y priorización de ideas que, con el soporte de la organización, será dirigido por la coordinación de cada grupo.
Rol de las personas que coordinan cada grupo (síntesis):

Se solicita a quienes coordináis/moderáis los diferentes grupos de trabajo vuestra contribución en:

  • Selección de ponentes que participarán en su grupo. En el caso de que lo consideren necesario, desde el Comité Organizador también se pueden realizar invitaciones a la participación de expertos/as en las mesas.

SESIÓN DE TRABAJO 1: 

Moderar el proceso de reflexión del grupo para acotar el estado de situación de la IA Conversacional en Salud, en la dimensión asignada. 

  • La labor de coordinación de grupo será extensiva tanto durante la reflexión previa como en la sesión que se desarrollará en las jornadas (aportaciones y/o sugerencias sobre el documento resumen y generación de ideas fuerza).

SESIÓN DE TRABAJO 2: 

Moderar el proceso de identificación y priorización de ideas (elementos facilitadores y barreras).

  • Presentación de los resultados obtenidos en su grupo de trabajo: en el programa de las jornadas se prevén dos espacios para compartir, en plenario, las principales conclusiones obtenidas por el grupo en cada sesión de trabajo. 

La presentación será muy breve (4/5 minutos por moderador/a y sesión).

  • Revisión del documento final de consenso, que se generará en los días posteriores a las Jornadas.

Conforme se vaya avanzando en fechas, desde el Comité Organizador además de revisar y ajustar la dinámica de trabajo (que se prevé muy ágil y sencilla), se os facilitará el material necesario para realizar vuestra labor de coordinación (pautas, plantillas de trabajo, etc.).

En la semana del 4 al 8 de noviembre se organizarán, de forma consensuada con cada moderador/a, videoconferencias (5 a 10 minutos) de grupo o individuales al objeto de compartir comentarios, aclaraciones, detalles, etc. que puedan resultar útiles.

Queremos aprovechar esta ocasión para agradeceros, una vez más, vuestra valiosa contribución en el desarrollo de estas primeras Jornadas. Sin vuestra generosa participación no hubieran sido una realidad.

No dudéis en contactarnos para comentar cualquier aspecto que consideréis oportuno.

Un afectuoso saludo,

Carmen Pérez Romero, carmen.perez.easp@juntadeandalucia.es

Gonzalo Aranda Pérez, garandap@gmail.com

Resumen General de las I Jornadas de IA Conversacional en Salud

Las I Jornadas de IA Conversacional en Salud han reunido a expertos de diversas disciplinas para analizar el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. A lo largo de nueve mesas de trabajo, se han identificado desafíos, oportunidades y acciones prioritarias en distintos aspectos clave de la salud digital.

Principales Conclusiones

  1. Información Veraz: La IA generativa tiene el potencial de mejorar la toma de decisiones clínicas mediante el análisis de datos estructurados de entrevistas médico-paciente. No obstante, se requiere asegurar la calidad y veracidad de la información, estableciendo un marco ético sólido y garantizando la privacidad de los datos.

  2. Empatía y Motivación: Para que la IA conversacional sea efectiva en el ámbito sanitario, debe incorporar un lenguaje natural humano, simulando inteligencia emocional y adaptándose a las características culturales y personales del paciente. La cocreación con los propios usuarios será clave para su aceptación.

  3. Lenguaje y Comunicación: La implementación de IA debe enfocarse en una comunicación accesible, multicanal y adaptada a cada paciente. Es fundamental garantizar la interoperabilidad entre los sistemas públicos y privados, así como medir la efectividad de estas soluciones para generar confianza entre los usuarios.

  4. Ética y Legislación: El Reglamento de IA en Europa representa una oportunidad para la armonización normativa, pero también puede convertirse en una barrera si no se aplica con flexibilidad y agilidad. Es imprescindible establecer estándares claros, asegurar la explicabilidad de los sistemas y capacitar a los profesionales en el uso de estas herramientas.

  5. Manejo de Datos: Actualmente, los sistemas de salud se enfrentan a problemas de accesibilidad e interoperabilidad de los datos. Se necesita avanzar en estándares abiertos, mejorar la gobernanza del dato y fomentar la colaboración público-privada para optimizar el uso de la información en salud.

  6. Coste-Efectividad: La IA ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia del sistema sanitario, pero su implementación debe estar acompañada de evaluaciones económicas rigurosas. Se recomienda avanzar en la creación de metodologías para evaluar su impacto financiero y promover modelos de atención híbridos que combinen lo digital con la atención tradicional.

  7. Innovación y Emprendimiento: La IA está impulsando el desarrollo de nuevos modelos de negocio en salud digital. Es necesario reestructurar la formación académica para fomentar el emprendimiento, facilitar el acceso a financiación y eliminar barreras regulatorias que limiten la escalabilidad de las startups.

  8. Asistencia Sanitaria Pública: La incorporación de IA en el sector público enfrenta desafíos como la resistencia al cambio, la falta de participación de los pacientes y la inmadurez tecnológica. Se requiere establecer una gobernanza clara, garantizar la calidad de los datos y diseñar estrategias de formación para profesionales y ciudadanos.

  9. Asistencia Sanitaria Privada: En el sector privado, la IA tiene el potencial de optimizar la gestión administrativa, mejorar la calidad asistencial y reforzar la medicina preventiva. Para su éxito, es fundamental definir marcos regulatorios claros, integrar la IA en telemedicina y automatizar procesos administrativos para aumentar la eficiencia operativa.

Conclusión

La IA conversacional tiene el potencial de transformar la atención sanitaria, mejorando la eficiencia, la comunicación y la accesibilidad a los servicios de salud. Sin embargo, su implementación debe abordarse con un enfoque estratégico, asegurando la calidad de los datos, la ética en su uso y la capacitación de los profesionales. La clave del éxito radica en encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y la sostenibilidad del sistema sanitario, garantizando que la inteligencia artificial complemente, y no reemplace, la interacción humana en la medicina.

La I Jornada sobre inteligencia artificial conversacional en salud adoptarán una operativa diferente a la habitual, con el fin de alcanzar un consenso que guíe el desarrollo y uso garantista, pero libre de burocracia, de futuras soluciones de IA conversacional en este campo. Para ello, se utilizará la metodología del grupo nominal como técnica de soporte. Los asistentes se dividirán en tres categorías:

  1. Moderador de Mesa: encargado de coordinar el grupo nominal asignado, según las instrucciones personalizadas que recibirá de la organización, que luego transmitirá a los miembros de su mesa. Estas personas han sido previamente seleccionadas por la organización.
  2. Miembros de Mesa: serán profesionales interesados en la temática desarrollada en cada grupo nominal. Se podrá acceder de dos formas:
    • Por invitación directa de los moderadores de cada grupo.
    • Cualquier asistente registrado como observador podrá postularse para participar en una mesa, pero su participación deberá ser validada por el moderador, siempre que haya cupo disponible.
  3. Observadores: estos participantes no formarán parte de las mesas de discusión, pero podrán participar en las puestas en común realizadas por los moderadores y en las demás actividades organizadas.

Se invita a todos los interesados a inscribirse teniendo en cuenta las condiciones

Inscripción
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MESAS DE CONSENSO

Mesa 1: Información Veraz

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Ismael Said Criado (EFIM)

Personas expertas:

  • María Victoria de Gálvez Aranda (Dermatología, Málaga)
  • Francisco Miralles Linares (Medicina Interna, Hospital Vithas Xanit Málaga)
  • Juan José Bestard Perelló (Hospital La Paz, Madrid)
  • Javier García Alegría (Facme)
  • Miguel Ángel Guzmán Ruiz (ASISA)

Temas tratados

Situación actual

  • Uso de herramientas de IA generativa que integran evidencia clínica en el flujo de trabajo profesional.
  • Apoyo en la toma de decisiones clínicas basada en datos recopilados de entrevistas médico-paciente.
  • Importancia de la privacidad de los datos y de un marco ético sólido para garantizar la confiabilidad de la IA.
  • Ajuste de algoritmos para ofrecer respuestas claras y veraces, minimizando riesgos de desinformación.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Formación en competencias de IA generativa para profesionales de la salud.
  • Integración de herramientas de síntesis de evidencia clínica en el punto de atención.
  • Depuración de bases de datos con información clínica veraz y con alta calidad del dato para evitar sesgos o errores en la IA.

Acciones prioritarias

  1. Desarrollo de un mapa conceptual de competencias digitales en todas las etapas de la formación de los profesionales sanitarios.
  2. Financiación adecuada para la innovación en salud, asegurando que la IA clínica evolucione con rigor y seguridad.
  3. Rediseño de los procesos asistenciales con la participación de grupos focales multidisciplinares, promoviendo una implementación efectiva de la IA.
  4. Creación de una agencia de supervisión de herramientas clínicas digitales basadas en IA, que garantice estándares de calidad y seguridad.
  5. Incorporación de la IA en la toma de decisiones clínicas, asegurando que esté fundamentada en evidencia científica validada.

Mesa 2: Empatía y Motivación

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Antoni Baena

Personas expertas:

  • Lucía María Torres
  • Juan Antonio Torres
  • Pedro García Fortea
  • Victor Wilhelmi Buchinge
  • Juan Pedro Benítez
  • Javier Postigo Martínez

Temas tratados

Situación actual

  • Se afirma que el paciente debe ser el centro del sistema sanitario, no la IA conversacional.
  • La cocreación debe ser el modelo de trabajo a seguir.
  • Es fundamental mejorar la participación y empoderamiento de los pacientes en el proceso de atención.
  • Reflexión sobre cómo desarrollar una IA empática y orientada a la motivación.
  • Es necesario superar los enfoques generalistas de la IA y avanzar hacia tratamientos y consejos personalizados y efectivos (71% de la IA).

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Considerar el contexto cultural y las características personales del paciente en la interacción con IA.
  • Implementar lenguaje natural humano, evitando respuestas artificiales o robóticas.
  • Desarrollar sistemas de IA que simulen inteligencia emocional y adapten su comunicación en función del paciente.
  • Fomentar la participación real del paciente en el diseño e implementación de la IA en salud.

Acciones prioritarias

  1. Diseñar e implementar sistemas con participación interdisciplinar que incluyan profesionales, pacientes, gestores y políticos.
  2. Formar en competencias digitales tanto a profesionales como a pacientes, para facilitar la interacción con IA conversacional.
  3. Promover la investigación, evaluación y pilotaje de soluciones basadas en IA empática y motivacional.
  4. Garantizar la disponibilidad de datos adecuados para entrenar modelos de IA conversacional en salud.
  5. Crear sandbox comunes y sistemas compartidos, optimizando el desarrollo y prueba de nuevas soluciones.

Mesa 3: Lenguaje y Comunicación

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Carlos Mateos

Personas expertas:

  • Blanca Romero
  • Lucía Fernández
  • David Pérez
  • Encarnación Peláez
  • Cristina Galán

Temas tratados

Situación actual

  • La comunicación debe adaptarse al paciente, considerando sus características psicosociales, creencias, grado de discapacidad, nivel de conocimiento e historial médico.
  • Es crucial que la IA esté entrenada adecuadamente para ser eficaz y eficiente en la comunicación.
  • Se requiere una comunicación efectiva en todo el proceso asistencial, asegurando continuidad y coherencia en la atención.
  • La IA debe operar en un entorno multicanal, multimodal y multiidioma, garantizando accesibilidad para distintos perfiles de pacientes.

Mesa 4: Ética y Legislación

Grupo de Trabajo

Moderadora:

  • Inmaculada Castelló

Personas expertas:

  • Beatriz Aranda Moreno
  • Juan Carlos Sánchez Rosado
  • Nuria Amarilla
  • José María de la Higuera González

Temas tratados

Situación actual

  • Existe una tensión entre innovación y garantía en el ámbito europeo en el uso de la IA en salud.
  • El Reglamento de IA representa una ventaja para la armonización normativa en Europa, pero también puede percibirse como una barrera si no se desarrolla y aplica de forma ágil y flexible.
  • Es necesario garantizar que los modelos de IA conversacional sean entrenados con datos de calidad y que respeten principios éticos fundamentales.
  • Se requiere una mayor explicabilidad de los sistemas de IA para generar confianza en su uso dentro del sector sanitario.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Asegurar la agilidad en la aplicación de la normativa para evitar que se convierta en un obstáculo para la innovación.
  • Lograr una mayor concreción de la normativa para garantizar seguridad jurídica y permitir el desarrollo de herramientas de soporte.
  • Garantizar la calidad de los datos con los que se entrenan los modelos de IA conversacional en salud.
  • Fomentar la explicabilidad de los sistemas de IA dentro de lo posible, para generar confianza en los profesionales sanitarios y los pacientes.

Acciones prioritarias

  1. Promover la evaluación de conformidad conjunta conforme al Reglamento de IA y al Reglamento de Producto Sanitario, capacitando a los organismos notificados existentes.
  2. Desarrollar estándares y procedimientos claros que faciliten el cumplimiento de la normativa en el desarrollo y aplicación de IA en salud.
  3. Facilitar el acceso a espacios de datos seguros, asegurando su uso responsable y respetando los derechos de privacidad.
  4. Capacitar a todos los profesionales sanitarios en el uso de IA en salud, permitiéndoles ejercer un control humano efectivo sobre estas herramientas.
  5. Impulsar un marco regulador flexible que permita a la IA en salud desarrollarse sin que la normativa sea un freno a la innovación.

Mesa 5: Manejo de Datos

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Miguel Ángel Sierra (Google Cloud)

Personas expertas:

  • José Miguel Cacho (Asesor Independiente)
  • Carlos Pérez Llorens (Presidente de Senior TiC)
  • Borja González (Inverence)
  • Daniel Calvo (Asesor Clínicas Dentales)
  • Gemini Pro

Temas tratados

Situación actual

  • Existencia de plataformas de datos heterogéneas, con información desagregada y redundante.
  • Problemas de accesibilidad a la información, dificultando su aprovechamiento en el sector salud.
  • Falta de estándares unificados y uso limitado de APIs abiertas para la interoperabilidad.
  • Necesidad de garantizar la privacidad y el cumplimiento normativo en la gestión de datos.
  • Misión: Organizar la información de salud y ciencias de la vida para que sea accesible, segura y útil, maximizando su impacto en la población.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Fomentar la creación de equipos multidisciplinares, incluyendo usuarios/pacientes, profesionales sanitarios y expertos en tecnología.
  • Desarrollar estándares de interoperabilidad y colaboración público-privada en el manejo de datos sanitarios.
  • Crear repositorios accesibles que faciliten la gobernanza del dato y la trazabilidad de la información.
  • Implementar mejores prácticas de transparencia y auditoría en el uso de datos de salud.
  • Establecer mecanismos de consentimiento informado, asegurando que los pacientes comprendan el uso de sus datos.

Acciones prioritarias

  1. Garantizar la interoperabilidad entre sistemas de datos mediante estándares abiertos y APIs accesibles.
  2. Facilitar la formación y divulgación sobre el manejo de datos de salud entre profesionales sanitarios y técnicos.
  3. Crear plataformas para compartir proyectos entre distintos actores del ecosistema sanitario.
  4. Involucrar más a la dirección y ejecutivos en la toma de decisiones estratégicas sobre datos de salud.
  5. Facilitar el acceso a nuevas tecnologías (UX/UI) y promover la alineación de ecosistemas en torno a la salud digital.
  6. Incorporar personal no sanitario en procesos de gobernanza de datos, asegurando una visión más amplia y transversal.
  7. Desarrollar unidades autónomas con poder ejecutivo, responsables de la gestión de datos en organizaciones de salud.

Mesa 6: Coste-Efectividad

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • José Martínez Olmos

Personas expertas:

  • Carlos Battyán
  • Juan Antonio Gómez Palomeque
  • Sara Martínez Díez
  • María Jesús Gómez San José
  • Javier Herrero Sánchez

Temas tratados

Situación actual

  • Necesidad de avanzar en la coste-efectividad de la IA en general y de la IA conversacional en particular.
  • La IA ofrece oportunidades para mejorar efectividad y eficiencia en los sistemas de salud.
  • Importancia de asegurar la calidad en los procesos de utilización de la IA.
  • Necesidad de gestionar el cambio para garantizar una implementación exitosa y sostenible.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Asegurar que la IA conversacional sea fiable, recíproca y sostenible en el tiempo.
  • Definir un plan de transformación digital que implique cambios sistémicos para mejorar la coste-efectividad.
  • Disponer de metodologías, recursos y laboratorios que permitan a startups y organizaciones evaluar económicamente sus soluciones de IA en salud.
  • Optimizar la asignación de recursos en el uso de IA en salud, evitando inversiones ineficientes.

Acciones prioritarias

  1. Potenciar el empoderamiento del paciente mediante herramientas como escuelas de pacientes para mejorar el uso de IA en salud.
  2. Trabajar en la gestión del cambio para reducir resistencias a la implementación de IA conversacional.
  3. Explorar la figura de un «Director Digital» en los sistemas sanitarios para liderar la transformación digital.
  4. Promover una nueva regulación en contratación pública, garantizando agilidad y flexibilidad en la adquisición de soluciones de IA.
  5. Impulsar un cambio en el modelo asistencial, integrando aspectos de atención primaria virtual y hospitalización virtual.
  6. Desarrollar gemelos digitales organizativos, para evaluar y mejorar la eficiencia del sistema sanitario antes de implementar cambios estructurales.

Mesa 7: Innovación y Emprendimiento

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Ignacio del Arco Herrera

Personas expertas:

  • Carmen González Carrasco
  • Victoria Herrera Cames
  • José Antonio Cintora Conde
  • Félix de Federico Mesa

Temas tratados

Situación actual

  • 2024: El año de los chatbots personalizados y agentes conversacionales.
  • 2025: Modelos de lenguaje que «razonan».
  • Aumento de la inversión en startups del sector salud y bienestar en 2024, con 266M€ invertidos en 49 operaciones.
  • Avances en aplicaciones multimodales, combinando IA con dispositivos de software integrado.
  • Necesidad de reglamentación y cumplimiento, abarcando todo el ciclo de vida del producto.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  • Transformar los planes formativos desde etapas tempranas, orientándolos hacia la innovación y el emprendimiento en salud digital.
  • Fomentar entornos verticalizados, donde los actores del ecosistema de salud colaboren para acelerar la innovación.
  • Crear un marco normativo flexible que facilite la inversión y consolidación de proyectos emprendedores.
  • Eliminar barreras económicas y regulatorias para startups, facilitando su escalabilidad.

Acciones prioritarias

  1. Reestructuración de planes de formación:

    • Actualización de temarios.
    • Formación de formadores con experiencia emprendedora y empresarial.
    • Fomento de prácticas en empresas tecnológicas para estudiantes de salud.
  2. Facilitar acceso a recursos y financiación:

    • Oficinas de apoyo para gestionar ayudas y justificaciones.
    • Eliminación de cuotas e impuestos hasta ciertos niveles de facturación para startups en salud.
  3. Fomento de la investigación aplicada:

    • Creación de laboratorios de datos donde los emprendedores puedan acceder a fuentes de información reales, verificadas y validadas.
    • Desarrollo de modelos de negocio sostenibles basados en IA conversacional y automatización en salud.
  4. Impulso a la regulación adaptativa:

    • Implementar normativas ágiles que permitan el desarrollo de nuevas tecnologías sin frenar la innovación.
    • Establecer mecanismos de validación y certificación específicos para startups en IA aplicada a la salud.

Mesa 8: Asistencia Sanitaria Pública

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Francisco José Sánchez Laguna

Personas expertas:

  • Inmaculada Castejón
  • Bidatzi Marín
  • Marcos Guerra
  • Manuel Arellano

Temas tratados

Situación actual

  • Falta de participación de los pacientes en la toma de decisiones sobre el uso de IA en salud pública.
  • Preocupación por la privacidad y el uso de datos de los ciudadanos en sistemas de IA.
  • Desconocimiento sobre el potencial de la IA en sectores de la población de entre 55 y 60 años, que podrían beneficiarse pero no están informados.
  • Inmadurez tecnológica y falta de corpus de conocimiento validados para la aplicación de IA en el sector público.
  • Enfoque estratégico: Comenzar con áreas donde la IA pueda aportar valor sin reemplazar procesos efectivos que ya funcionan bien.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  1. Establecer una gobernanza sólida y transparente:

    • Crear una normativa flexible y clara para la gestión del dato en salud pública.
    • Garantizar la fiabilidad y calidad de los contenidos generados por IA.
  2. Promover la adopción tecnológica mediante formación y participación:

    • Diseñar programas de capacitación dirigidos tanto a ciudadanos como a profesionales de la salud.
    • Fomentar la participación activa de pacientes en el diseño y uso de soluciones digitales.
  3. Optimizar el impacto en la práctica clínica:

    • Priorizar el desarrollo de IA basada en corpus de conocimiento validados.
    • Evaluar el impacto de la IA en la práctica clínica real y documentar los resultados obtenidos.
  4. Integrar tecnologías de forma complementaria:

    • Incorporar herramientas de IA que agreguen valor sin sustituir la interacción humana en el ámbito sanitario.

Acciones prioritarias

  1. Priorización estratégica:

    • Seleccionar casos de uso con mayor impacto y menor riesgo de fracaso.
    • Evaluar el valor agregado en comparación con la situación actual, justificando cada implementación.
  2. Estructura organizativa y gobernanza:

    • Crear oficinas del dato con objetivos definidos para la gestión de la IA en salud pública.
    • Establecer una gobernanza participativa, que incluya la opinión de pacientes y otros actores clave.
  3. Capacitación y transparencia:

    • Diseñar planes nacionales de formación en IA para profesionales sanitarios y la ciudadanía.
    • Crear normas comunes de validación, supervisión y transparencia, incluyendo un sistema de medición de KPIs.
  4. Infraestructura y colaboración:

    • Revisar la adecuación de las infraestructuras tecnológicas actuales para la integración de IA en salud pública.
    • Impulsar el desarrollo de clústeres de IA, reuniendo a empresas tecnológicas, instituciones de salud y expertos en regulación.

Mesa 9: Asistencia Sanitaria Privada

Grupo de Trabajo

Moderador:

  • Francisco J. Juan Ruiz

Personas expertas:

  • Carlos Zarco Alonso
  • Elena Pérez Hoyos
  • Miguel Ángel Lorente
  • David Reche

Temas tratados

Situación actual

  • Tecnologías emergentes en un futuro imprevisible: incertidumbre sobre la evolución de la IA en el sector privado.
  • Miedos y resistencia ante la adopción de IA en la asistencia sanitaria privada.
  • Diferencias geopolíticas en el desarrollo de IA:
    • EE.UU. innova,
    • China produce,
    • Europa regula.
  • Falta de herramientas acreditadas y de definición de responsabilidades en la integración de IA en la salud privada.

Horizonte a alcanzar a corto/medio plazo

  1. Automatización de tareas administrativas para reducir costos y mejorar la eficiencia operativa.
  2. Protocolización de la anamnesis y recogida de datos, optimizando la recopilación de información sobre enfermedad actual y antecedentes médicos.
  3. Facilitar el acceso a información clave tanto para pacientes como para profesionales, mejorando la toma de decisiones.
  4. Desarrollo de herramientas de IA fiables, éticas y con responsabilidades definidas, garantizando transparencia y seguridad.
  5. Impulsar la medicina preventiva mediante el uso de IA en triajes y diagnóstico temprano.
  6. Mejorar la comunicación entre niveles asistenciales, implementando historias clínicas compartidas para optimizar la continuidad del cuidado.

Acciones prioritarias

  1. Crear unidades de IA dentro de las organizaciones sanitarias privadas para explorar y evaluar su impacto.
  2. Fomentar una cultura de experimentación y medición del impacto económico, probando la IA en diferentes áreas.
  3. Promover la formación y reciclaje de profesionales sanitarios para facilitar la transición digital.
  4. Garantizar una regulación clara y segura que permita la implementación confiable de IA en salud privada.
  5. Integrar la IA en la telemedicina, potenciando el acceso remoto a consultas médicas.
  6. Combinar la IA conversacional con IA de imagen médica para mejorar la capacidad diagnóstica.
  7. Potenciar la automatización de procesos administrativos, permitiendo a los profesionales centrarse en la atención médica.

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