El Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud aprueba la Estrategia de Inteligencia Artificial

La ministra de Sanidad, Mónica Gracía, durante el Pleno del Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud.

El Pleno del Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud (CISNS) ha aprobado la Estrategia de Inteligencia Artificial para el Sistema Nacional de Salud (eIASNS), una hoja de ruta que consolida la apuesta del Ministerio de Sanidad por la transformación digital del sistema sanitario mediante tecnologías avanzadas que refuercen la equidad, la calidad y la eficiencia.

La Estrategia, que se enmarca en el Plan de Acción IASNS de la Estrategia de Salud Digital del SNS, parte de un análisis exhaustivo sobre el estado actual de implantación de estas tecnologías. Un diagnóstico que se elaboró mediante cuestionarios estructurados y reuniones bilaterales con las comunidades autónomas, permitiendo identificar con precisión el grado de madurez de las soluciones de IA existentes en cada territorio. A partir de ese análisis se han consensuado cinco grandes objetivos:

1. Establecer una visión común y homogénea sobre el papel de la inteligencia artificial en el SNS, que sirva como marco de referencia para su implantación a nivel nacional y autonómico.
2. Desarrollar procedimientos únicos y compartidos para la identificación, clasificación y evaluación de las soluciones de IA, asegurando su validación técnica, clínica y ética antes de su integración en el sistema.
3. Crear nuevas estructuras, servicios y roles específicos para gestionar la inteligencia artificial en cada comunidad autónoma, así como a nivel estatal, bajo un modelo de gobernanza colaborativa.
4. Impulsar la formación especializada y la adquisición de competencias en inteligencia artificial para los profesionales sanitarios y técnicos implicados en su desarrollo y uso.
5. Coordinar la implantación de casos de uso específicos de alto valor para el SNS, favoreciendo el aprendizaje mutuo y la interoperabilidad entre servicios de salud.

Los objetivos estratégicos se estructuran en torno a cuatro principios rectores: la fiabilidad, que asegura que las herramientas de IA sean seguras, precisas y transparentes; la utilidad, orientada a generar valor clínico, organizativo y social; la humanización, que garantiza una implementación centrada en las personas; y la universalidad, concebida para que los beneficios de la inteligencia artificial alcancen a toda la ciudadanía en condiciones de equidad.

Aplicaciones reales y madurez tecnológica

La Estrategia de Inteligencia Artificial para el Sistema Nacional de Salud reconoce el importante avance de las tecnologías basadas en IA en el ámbito sanitario, tanto a nivel internacional como dentro del propio SNS. Destaca que algunas aplicaciones ya están consolidadas en el uso habitual, mientras que otras se encuentran en fases emergentes con gran potencial de desarrollo.

Entre las más maduras sobresale el diagnóstico asistido por imagen, cuyos algoritmos permiten detectar con alta precisión enfermedades como el cáncer de mama o pulmón, superando en algunos casos la capacidad diagnóstica media de los expertos. En Europa hay más de 180 algoritmos de IA en esta área con marcado CE obtenido a través de algún organismo notificado y en USA se han aprobado más de 500 algoritmos de IA en salud, reflejando su creciente fiabilidad.

También se han generalizado los asistentes virtuales y chatbots médicos, que facilitan la gestión de citas y el acercamiento del Sistema Sanitario a sus usuarios, así como el reconocimiento de voz para transcripciones clínicas, reduciendo la carga administrativa. Además, la IA en gestión hospitalaria mejora la eficiencia en la planificación de turnos, asignación de camas y predicción de ingresos, con incrementos superiores al 30% en algunos centros.

Por otro lado, la Estrategia identifica un conjunto de aplicaciones emergentes de gran valor estratégico, cuya consolidación se considera prioritaria en los próximos años. Entre ellas destacan:

• La medicina personalizada
• Los asistentes quirúrgicos robóticos
• Los sistemas de detección precoz de enfermedades crónicas
• La monitorización remota en tiempo real
• El uso de gemelos digitales humanos

La Estrategia también contempla desarrollos aún más disruptivos en el medio y largo plazo, como el diagnóstico por voz mediante biomarcadores digitales, la creación de hospitales gestionados con IA o la integración total de la IA en la planificación sanitaria y en la respuesta ante crisis de salud pública.

Gobernanza y herramientas comunes

El modelo de gobernanza se basa en un liderazgo colaborativo, coordinado por la Comisión de Salud Digital del SNS y apoyado por una red de referentes técnicos y clínicos territoriales. Esta estructura busca garantizar una implantación homogénea, el intercambio de buenas prácticas y el desarrollo conjunto de proyectos piloto y herramientas comunes.

Se prevé la creación de unidades específicas de gobernanza de IA en los servicios de salud, con equipos multidisciplinares (clínicos, tecnológicos, éticos y legales) encargados de evaluar y supervisar las soluciones, así como comités éticos especializados en inteligencia artificial aplicada a la salud, como ya existen en algunas CCAA que han servido de referencia.

El marco incluye herramientas compartidas de evaluación y validación para clasificar algoritmos según su riesgo, utilidad clínica, impacto organizativo y cumplimiento normativo, en consonancia con la normativa europea sobre IA y los principios éticos del SNS.

Además, se impulsará el desarrollo de infraestructuras tecnológicas comunes -plataformas seguras de datos, entornos de prueba, registros de algoritmos y repositorios interoperables- que faciliten la integración de la IA en los sistemas de información sanitaria. Finalmente, se establecerá un sistema de indicadores y seguimiento continuo para medir la implantación, el impacto asistencial, la eficiencia económica y la equidad territorial.

Formación, ética y participación

La implantación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario requiere más que avances tecnológicos: su éxito depende de la confianza de profesionales, pacientes y ciudadanía, sustentada en tres pilares -formación, ética y participación.

En el ámbito de la formación, se prioriza la capacitación continua y especializada de todo el personal del Sistema Nacional de Salud -clínico, gestor y administrativo- mediante programas reglados y no reglados, en colaboración con universidades y entidades profesionales. Estos abordarán fundamentos de IA, aspectos éticos y jurídicos, evaluación e interpretación de algoritmos y comunicación con los pacientes en contextos asistidos por IA.

La ética se considera un requisito esencial. Todas las soluciones deberán respetar principios como la equidad, transparencia, explicabilidad, no discriminación, autonomía del paciente y responsabilidad en la toma de decisiones. También se reforzará la supervisión normativa en materia de protección de datos, seguridad de dispositivos y evaluación previa de las tecnologías, con un papel destacado de la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) y otros organismos reguladores.

Por último, se promueve la participación activa de pacientes, profesionales, investigadores, gestores, desarrolladores y ciudadanía en el diseño, validación e implementación de soluciones de IA, fomentando así un enfoque colaborativo.

En conjunto, estas medidas buscan no solo impulsar la innovación tecnológica, sino también consolidar un cambio cultural en el que la IA se integre como aliada del humanismo médico y del compromiso social del sistema sanitario.