Desafíos y estrategias para la implementación de la IA en Europa

La Comisión Europea acaba de publicar el Study on the deployment of AI in healthcare – Final report, que analiza el desarrollo de la inteligencia artificial en el sector sanitario. El trabajo identifica desafíos y aceleradores clave para su implementación.

Según se recoge en el propio trabajo, a pesar de la promesa y disponibilidad de herramientas basadas en IA en el mercado, su implementación en la práctica clínica es lenta. El estudio identifica una serie de desafíos para esta implementación, que abarcan problemas tecnológicos y relacionados con los datos, complejidades legales y regulatorias, desafíos organizacionales y comerciales, y barreras sociales y culturales.

También destaca estrategias exitosas (aceleradores) empleadas por hospitales a nivel mundial para superar estos obstáculos comunes. Este informe presenta consideraciones para futuras acciones y propone un marco de monitoreo e indicadores que podría permitir rastrear el progreso con el fin de permitir la integración sostenible de la IA en los sistemas de atención médica.

Fragmentación de datos y falta de confianza

Uno de los principales obstáculos a los que se enfrenta, según las conclusiones del estudio, es la fragmentación de datos, que limitan la capacidad de las herramientas de IA para integrarse eficazmente en los flujos de trabajo clínicos. Además, muchas infraestructuras obsoletas no son suficientes para soportar aplicaciones de IA modernas.

La ausencia de protocolos estandarizados de evaluación y la falta de mecanismos de monitoreo posterior generan desconfianza entre los profesionales. Esto se agrava por el llamado fenómeno de la «caja negra», que es la dificultad o imposibilidad de comprender el funcionamiento interno de un algoritmo o sistema, especialmente aquellos basados en aprendizaje profundo o redes neuronales complejas.

Uno de los impulsores de la falta de confianza y las preocupaciones compartidas por los profesionales de la salud y los pacientes es la alfabetización en salud digital y la competencia tecnológica para comprender cómo funcionan las herramientas de IA, su potencial y limitaciones, y su uso como herramientas de apoyo en la prestación de atención.

Regulación legal y obstáculos financieros

Por otro lado, el estudio pone de manifiesto que el marco legal y normativo que rige la inteligencia artificial en el sector sanitario es sólido, sin embargo, introduce dificultades que generan cierta cautela a la hora de ponerla en práctica. La interacción de múltiples regulaciones y las preocupaciones en torno a la privacidad, seguridad y responsabilidad de los datos complican aún más el panorama.

La falta de mecanismos de financiación claros y marcos de reembolso para sistemas basados en IA dificulta que los proveedores de atención médica justifiquen las inversiones. Además, entre las conclusiones del informe se destaca que la inadecuada participación del usuario final en el desarrollo de soluciones de IA puede llevar a herramientas que no se ajustan a las necesidades prácticas, y la falta de modelos estandarizados para evaluar el valor agregado local limita la capacidad de los implementadores para evaluar soluciones.

Estrategias globales y el papel de la UE

En el informe se recoge información de los países que han avanzado en la implementación de la IA en la atención médica, como EE. UU., Israel y Japón. Sus sistemas/proveedores de atención médica han empleado diversas buenas prácticas (aceleradores) que pueden abordar una serie de estos desafíos, que podrían investigarse más a fondo en el contexto europeo para apoyar la ampliación de la implementación

La UE está en una posición única, señala el trabajo, para apoyar la ampliación segura, efectiva, ética y equitativa de la aplicación de la IA en la atención médica, equilibrando la necesidad de fomentar la innovación con la salvaguarda de los derechos fundamentales de los pacientes. La UE puede posicionarse como líder mundial en innovación de atención médica impulsada por la IA, ofreciendo atención de alta calidad, accesible y sostenible.

Retos que buscan resolver las propuestas de acción futura

• Primero, establecer estándares comunes para la gobernanza de datos y la interoperabilidad en los sistemas de atención médica europeos permitiría una integración perfecta de la IA, apoyaría un intercambio de datos transfronterizo seguro y facilitaría el cumplimiento de las regulaciones.
• En segundo lugar, la creación de centros de excelencia ayudaría a abordar las brechas de habilidades, proporcionaría capacitación avanzada para los trabajadores de la salud, promovería la alfabetización digital en salud pública y fomentaría la colaboración en innovaciones de IA.
• En tercer lugar, la financiación consolidada y los mecanismos de financiación podrían apoyar proyectos de IA y garantizar un acceso equitativo a las herramientas de IA en los sistemas de atención médica.
• Además, la evaluación de valor agregado, las pruebas/estudios de rendimiento local a través de laboratorios de garantía y la realización de un monitoreo posterior a la implementación de las herramientas de IA podrían garantizar su efectividad, seguridad y cumplimiento.
• Finalmente, el desarrollo de un catálogo de IA crearía un repositorio central de soluciones de IA disponibles, permitiendo a los proveedores de atención médica tomar decisiones informadas e impulsar la innovación en toda la UE.

European Commission: Directorate-General for Health and Food Safety, EEIG, Open Evidence and PwC, Study on the deployment of AI in healthcare – Final report, Publications Office of the European Union, 2025, https://data.europa.eu/doi/10.2875/2169577

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