La inteligencia artificial ha dejado de ser solo una herramienta que responde preguntas o resume documentos. Está empezando a convertirse en un sistema capaz de planificar tareas, encadenar acciones y coordinar distintas fuentes de información para ayudar en procesos complejos, también en el ámbito de la investigación clínica. Ese salto es precisamente el que define a la IA agéntica: modelos y sistemas que no solo generan texto, sino que actúan con cierto grado de autonomía para ejecutar flujos de trabajo orientados a un objetivo. En investigación sanitaria, esto puede traducirse en revisar literatura científica, apoyar el diseño de protocolos, detectar inconsistencias en datos, asistir en farmacovigilancia o preparar documentación

¿ Qué es lo primero que viene a tu cabeza cuando oyes “robot en un hospital”? Probablemente un quirófano. Da Vinci, Mako, Hugo, brazos milimétricos, consola, cirujano concentrado y tecnología fotogénica. Esa robótica existe, importa y seguirá creciendo. Pero Europa y España en particular no debería solo empezar necesariamente por ahí. En 2026, la oportunidad más eficiente parece estar menos en el cirujano artificial y más en el carrito autónomo. La sanidad española no tiene un problema de ciencia-ficción. Tiene un problema de flujo. Médicos muy capaces pero sobrepasados, enfermería tensionada, listas de espera, hospitales llenos, 17 sistemas autonómicos y demasiadas tareas invisibles consumiendo tiempo clínico. El hospital no

Hace unas décadas, si un jugador de la NBA lanzaba desde siete metros sin que el reloj estuviera a punto de agotarse, el entrenador lo sentaba inmediatamente en el banquillo y el público silbaba. Era una "locura", un recurso reservado para especialistas, para momentos de desesperación o para el puro show del último segundo. Como amante del baloncesto, me fascina observar los mapas de calor de tiro (los famosos shot charts). Si comparas uno de los años 90 con uno actual, verás que el juego ha mutado: el centro de la zona se ha vaciado y el perímetro se ha encendido. Pero lo más curioso es que las reglas

El Espacio Europeo de Datos en Salud es, para muchos, el arquetipo del avance en materia de salud digital en la Unión Europea. Esta regulación pretende lograr que los datos en salud fluyan entre los países, con la fecha estipulada de 2031 para datos clínicos en la UE y la de 2035 para que terceros países y organizaciones internacionales puedan realizar un uso secundario de los datos. Dadas las grandes diferencias y posiciones entre los países, la adaptación de proveedores y la interoperabilidad técnica y semántica, lo más probable es que la operatividad real para el uso primario de los datos se acerque más a 2033 que a 2031.

Estamos en ese punto en el cual la transformación tecnológica que tenemos ante nosotros ha dejado de poder explicarse en términos de innovación incremental y nos obliga a leerla como un cambio de régimen. Es exactamente lo que está ocurriendo en salud digital, el gráfico publicado por Rock Health sobre los lanzamientos de soluciones de IA sanitaria de consumo y sus acuerdos de integración con historiales médicos, plataformas de interoperabilidad, laboratorios clínicos y dispositivos personales no describe solo una nueva ola de funcionalidades; describe, en realidad, una reordenación del punto de entrada a la experiencia de enfermedad. No estamos viendo simplemente más herramientas, estamos viendo cómo determinados actores intentan

Cómo medir el grado real de digitalización en salud de forma objetiva, comparable y útil es una cuestión clave insuficientemente resuelta. La digitalización del sistema sanitario se ha convertido en uno de los ejes estratégicos más relevantes de las políticas públicas de salud en las últimas dos décadas. Historia clínica electrónica, receta electrónica, telemedicina o Inteligencia Artificial son ya elementos habituales en el discurso institucional y en la práctica asistencial. La ausencia de sistemas homogéneos de indicadores dificulta: La comparación entre centros, servicios o territorios. La evaluación del retorno de las inversiones digitales. La identificación de brechas estructurales. La toma de decisiones basada en evidencia. Qué significado tiene “medir

Los sistemas sanitarios se enfrentan a una transformación estructural sin precedentes: el paso de un modelo diseñado para enfermedades agudas a uno dominado por la cronicidad, el envejecimiento y la complejidad clínica. No se trata de una tendencia coyuntural, sino de un cambio de paradigma que redefine la sostenibilidad, la organización y el propósito mismo de los sistemas de salud. La evidencia es contundente. Según la Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE), las enfermedades crónicas representan la principal carga de enfermedad y mortalidad en Europa. En España afectan a más de la mitad de la población adulta y explican cerca del 90% de las muertes. Este fenómeno,

Imagina que has vencido el cáncer hace años y estás listo para vivir tu vida normal: quieres un seguro de coche, una hipoteca o un nuevo trabajo. Pero tu viejo diagnóstico sigue "persiguiéndote" en bases de datos médicas, haciendo que te cobren más caro o te digan que no. Ahí entra el derecho al olvido oncológico: una ley que dice "si no hay recaídas en x años, olvídate del cáncer para siempre en trámites como estos". En España se aprobó entre 2023 y 2024, copiando ideas de Francia y Portugal, para acabar con estas injusticias y dar igualdad real a los supervivientes. El problema: algoritmos que "recuerdan" lo que