La Inteligencia Artificial aplicada al cuidado de la salud ya es una realidad. Ese fue, en el fondo, el mensaje que estuvo presente durante la jornada titulada “La IA aplicada al cuidado de la Salud en 2026”, organizada por New Medical Economics y la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid en el centro de DIGITALIZA MADRID, con el patrocinio de GMV, Internxt, Ribera Salud y Takeda.

El encuentro reunió a representantes institucionales, responsables de salud digital, directivos hospitalarios, industria, empresas tecnológicas y asociaciones de pacientes para debatir sobre el verdadero momento que atraviesa la IA en sanidad: un punto de inflexión en el que el debate ya no gira únicamente en torno a lo que la tecnología podría hacer, sino a cómo integrarla con sentido clínico, seguridad, utilidad y capacidad de transformación del sistema.

La jornada fue concebida con varios objetivos claros: identificar los problemas actuales y futuros de la sanidad, revisar los logros más recientes de la IA en salud, dar visibilidad a soluciones escalables, promover la colaboración público-privada y fortalecer el ecosistema digital sanitario. En coherencia con esa ambición, el programa se articuló en una bienvenida institucional, una ponencia inaugural y tres mesas de debate, cada una de ellas centrada en una dimensión específica del fenómeno: los avances más significativos del último año, los cambios de paradigma que introduce esta tecnología y las particularidades del sector sanitario frente a otros sectores.

Un punto de partida: la sanidad necesita nuevas respuestas

En la apertura del encuentro, José María Martínez García, presidente ejecutivo de New Medical Economics y moderador de la primera mesa, situó el debate en el contexto de la presión estructural que vive el sistema sanitario. Recordó desafíos como el envejecimiento de la población, el aumento de las enfermedades crónicas, la presión sobre los profesionales y la necesidad de mejorar la eficiencia y la sostenibilidad. En ese escenario, defendió que la Inteligencia Artificial está empezando a modificar la forma en que se diagnostica, se investiga, se gestionan los hospitales y se atiende a los pacientes.

Ese inicio ya dejaba ver una idea central: la IA no se presentaba en esta cita como una moda, sino como una herramienta llamada a intervenir en los grandes cuellos de botella de la sanidad. Y, precisamente por eso, el enfoque del encuentro fue marcadamente práctico.

De la transformación digital a la transformación de procesos

La ponencia inaugural corrió a cargo de Rafael Areses Gómez, investigador de Inteligencia Artificial y director de Tecnologías Emergentes en ALEBAT, que además ejercería después como moderador de la tercera mesa. Su intervención ofreció una mirada amplia, tecnológica y estratégica sobre la velocidad a la que está evolucionando la IA y sobre las implicaciones que eso tiene para la medicina. Areses resumió el momento actual con una frase muy expresiva: “No es lo que ha ocurrido, sino lo que está ocurriendo y va a ocurrir”.

A lo largo de su ponencia, explicó que la salud se encuentra en medio de una transformación que va más allá de la simple digitalización. Para él, el verdadero salto está en la capacidad de alterar procesos completos, no solo en informatizar tareas. Citó avances en imagen médica, agentes, diseño de proteínas, desarrollo farmacológico o nuevas aplicaciones biomédicas, pero insistió en que la cuestión decisiva no es disponer de tecnología, sino cómo utilizarla. En una de las ideas más repetidas después durante la jornada, resumió este planteamiento afirmando que “no es la tecnología, es lo que nosotros hacemos con la tecnología”.

Su intervención sirvió de prólogo para el resto del encuentro, porque introdujo asuntos que aparecerían una y otra vez en las mesas: la necesidad de gobernanza, el valor del dato, la confianza social, el riesgo de que la regulación vaya por detrás o por delante del uso real y el hecho de que el sector salud, por su complejidad, no puede incorporar la IA del mismo modo que otros ámbitos económicos.

Del entusiasmo a la integración real

La primera mesa de debate, titulada “Avances y desarrollos más significativos en la IA para la Medicina a lo largo del último año”, estuvo moderada por José María Martínez García y reunió a Álvaro Alonso Zorita, Ignacio Hernández Medrano, Nuria Ruiz Hombrebueno y Bernardo Valdivieso Martínez.

El tono de esta primera conversación fue claro: el sector está dejando atrás la fase de fascinación inicial y entrando en una etapa de aterrizaje operativo. Ignacio Hernández Medrano, fundador y Chief Medical Officer de Savana, fue muy explícito al señalar que, para él, el gran avance reciente ha sido “el comienzo de la integración real”. Su intervención apuntó a una idea clave: hasta hace poco la IA en salud se percibía sobre todo como piloto, demostración o innovación de frontera; ahora empieza a aparecer en flujos clínicos y estructuras reales del sistema.

En esa misma línea, Álvaro Alonso Zorita, vocal asesor de la Dirección General de Salud Digital y Sistemas de Información para el SNS del Ministerio de Sanidad, sostuvo que “sí se empiezan a ver ya unos primeros avances bastante significativos”. Puso como ejemplo el impacto de AlphaFold y el valor que puede tener la IA cuando se combina con una visión organizativa y de gobernanza adecuada.

Por su parte, Nuria Ruiz Hombrebueno, directora general de Salud Digital de la Consejería de Digitalización de Madrid, defendió que en el último año se ha producido un cambio de mirada. Según explicó, ya no se trata de pensar en la IA solo como novedad tecnológica, sino como respuesta a problemas concretos del sistema sanitario. Por eso afirmó que “nos hemos centrado el foco en el uso práctico de la IA”, y vinculó este cambio a conceptos como trazabilidad, control del riesgo, seguridad, evaluación y gobierno del dato.

El secretario Autonómico de Planificación, Información y Transformación Digital de la Conselleria de Sanidad de la Comunidad Valenciana, Bernardo Valdivieso Martínez, ofreció una de las metáforas más recordadas de la mañana al afirmar que “el Maserati está preparado para usar. La IA está aquí”. Con esa imagen quiso transmitir que las organizaciones sanitarias ya están empezando a dotarse de infraestructuras, gobernanza y entornos de despliegue real. En su opinión, esa es la gran diferencia respecto a etapas anteriores: ya no se discute tanto si la IA llegará, sino cómo industrializar su incorporación para resolver problemas asistenciales concretos.

La conversación avanzó después hacia la práctica clínica. Medrano señaló que los progresos más tangibles están llegando primero a la documentación y estructuración de la información, una mejora especialmente relevante en un sistema lastrado por la burocracia y la fragmentación del dato. También se abordaron los límites actuales de la IA generativa en apoyo diagnóstico y toma de decisiones, insistiendo en que la autonomía clínica real todavía exige más validación, certificación y seguridad. A la vez, se subrayó el valor creciente de la analítica predictiva, la multimodalidad y la integración entre genómica, imagen y datos clínicos.

Especial atención mereció la experiencia de la Comunidad de Madrid, detallada por Nuria Ruiz Hombrebueno, que explicó el papel central del dato de calidad y repasó iniciativas como proyectos de analítica predictiva, genética y transcripción de voz en Atención Primaria. Todo ello reforzó una de las conclusiones de esta primera mesa: el salto de la IA útil no se produce solo gracias al modelo, sino gracias a la combinación entre dato estructurado, integración operativa y validación profesional.

Cambios de paradigma, privacidad y experiencia del paciente

La segunda mesa redonda dedicada al “Abordaje de los cambios de paradigma”, contó con la moderación de Mercedes Maderuelo Labrador, directora de EmancipTIC y responsable de Prevención, Concienciación y Calidad de Vida de la Fundación MD Anderson Cancer Center España. Participaron en ella: Juan Luis Cruz Bermúdez, Daniel Fustillos Carvajal, Roberto Saldaña Navarro y Marta Villanueva Fernández.

La relevancia del papel de Mercedes Maderuelo fue especialmente importante en esta mesa, porque condujo el debate hacia una cuestión de fondo: la transformación sanitaria impulsada por la IA no puede medirse únicamente en términos de eficiencia tecnológica, sino también en cómo altera las relaciones entre sistema, profesional, regulación y paciente. Su moderación ayudó a situar el foco en la dimensión cultural, ética y organizativa del cambio.

En este bloque, Juan Luis Cruz Bermúdez, director de Transformación Digital del Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid), puso voz a una preocupación compartida por muchos entornos asistenciales: la distancia que existe entre la innovación y su puesta en producción. Esa brecha entre proyecto y realidad hospitalaria se ha convertido en uno de los grandes desafíos del momento, especialmente cuando la IA exige coordinación entre perfiles técnicos, clínicos, jurídicos y de gestión. Su intervención encajó con la idea, presente durante toda la jornada, de que transformar no es solo desarrollar tecnología, sino conseguir que llegue de forma útil al profesional y al paciente.

Daniel Fustillos Carvajal, coordinador legal de la Oficina de Seguridad de la Dirección General de Salud Digital de la Comunidad de Madrid, llevó el debate al terreno de la privacidad y la protección de datos, una pieza esencial en cualquier despliegue sanitario de IA. La discusión dejó claro que la seguridad no puede ser un añadido posterior, sino una condición de diseño.

Desde la perspectiva del paciente, Roberto Saldaña Navarro, director de innovación de EUPATI-España, defendió una visión muy pegada a la utilidad real de los datos. En intervenciones previas de la misma mesa reclamó una mirada práctica y recordó que la información solo tiene valor si es capaz de traducirse en conocimiento útil para la vida de las personas y para decisiones sanitarias más ajustadas a la realidad del paciente.

Por su parte, Marta Villanueva Fernández, directora general de la Fundación IDIS, aportó la visión de la sanidad privada, poniendo el acento en la resiliencia, la inversión y la capacidad de adaptación del sector. Explicó cómo se están desplegando soluciones de IA orientadas a mejorar la experiencia del paciente, acelerar accesos, optimizar procesos y avanzar hacia una verdadera economía del dato. También expuso iniciativas como la interoperabilidad de la historia clínica en el ámbito privado y la voluntad de construir estrategias compartidas a partir de diagnósticos de madurez y casos de uso concretos.

Por qué la sanidad no es un sector más

La tercera mesa redonda titulada: “Particularidades y retos de la Inteligencia Artificial en el sector sanitario frente a otros sectores”, estuvo moderada por Rafael Areses Gómez y reunió a Daniel Amir Raduan, David Castro González, Miguel Cuchí Alfaro, Fernando Martín Sánchez, Pau Tortosa Tarancón y Juan Carlos Sánchez Rosado.

Como moderador, Areses trasladó a este bloque una de las ideas de su ponencia inaugural: la salud maneja una enorme cantidad de datos y una enorme responsabilidad, por lo que no puede copiar sin más los ritmos, marcos y lógicas de otros sectores. La mesa se convirtió así en una reflexión sobre sesgo, regulación, complejidad biológica, soberanía del dato, infraestructura tecnológica y capacidad de innovación real.

Daniel Amir Raduan, data, digital & technology Iberia Head de Takeda, introdujo el debate desde la perspectiva de la industria farmacéutica y del gobierno responsable de la IA. David Castro González, director corporativo de I+D+i en Miranza, puso sobre la mesa el efecto que puede tener la regulación sobre la capacidad de innovar y desplegar soluciones. Miguel Cuchí Alfaro, director médico y de Innovación del Hospital Universitario Puerta de Hierro (Madrid), explicó que los hospitales son entornos muy creativos, aunque no siempre resulte sencillo canalizar esa innovación, y destacó proyectos como el cribado de enfermedades raras o el desarrollo de una herramienta de anonimización automática de datos.

A su lado, Fernando Martín Sánchez, subdirector gerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación del Hospital Universitario La Paz (Madrid), ayudó a subrayar la singularidad del entorno sanitario, donde se trabaja con sistemas biológicos complejos y con decisiones de alto impacto clínico. Pau Tortosa Tarancón, head of business development en Internxt, aportó la mirada sobre ciberseguridad, privacidad e infraestructura segura; y Juan Carlos Sánchez Rosado, health business executive de GMV, incidió en una cuestión capital: sin tratamiento, normalización, sistematización y gobernanza del dato, el potencial de la IA se queda sin combustible.

Fue la mesa más transversal del día y la que mejor reflejó una convicción compartida por los participantes: la IA en salud no puede entenderse como una simple traslación tecnológica, porque aquí el dato tiene una sensibilidad máxima, la validación debe ser extrema y los beneficios solo son reales si terminan impactando en asistencia, diagnóstico, prevención, investigación o experiencia del paciente.

Clausura: prevención, predicción y personalización

La jornada concluyó con la intervención de Miguel López-Valverde Argüeso, consejero de Digitalización de la Comunidad de Madrid, y con el cierre final de José María Martínez García. En la clausura, López-Valverde puso el acento en tres vectores que sintetizan bien el horizonte hacia el que se orienta la IA sanitaria: prevención, predicción y personalización. En ese marco, señaló: “Hay una parte muy importante de prevención. Otra es la predicción”, para defender después una medicina más ajustada a cada paciente a partir de la información disponible.

En el cierre del encuentro, José María Martínez García valoró la jornada como una conversación rica en perspectivas y recordó que el verdadero reto no está solo en admirar el avance tecnológico, sino en integrarlo de verdad en el sistema sanitario para mejorar la vida de las personas. Esa fue, en definitiva, la idea que dejó esta cita organizada por New Medical Economics: la Inteligencia Artificial ya está aquí, pero su éxito no dependerá únicamente de la sofisticación del modelo, sino de la calidad del dato, la madurez organizativa, la confianza, la colaboración entre actores y la capacidad de convertir innovación en sanidad útil.