La gobernanza del dato se consolida como eje para la implantación real de la IA en salud

La implantación efectiva de la inteligencia artificial en el sistema sanitario sigue condicionada por retos estructurales, especialmente en lo relativo a la integración en la práctica asistencial y a la gestión del dato. Así se puso de manifiesto en la jornada “La IA aplicada al cuidado de la Salud en 2026”, organizada por New Medical Economics en el Centro de Digitaliza Madrid, que reunió a representantes de la Administración pública, hospitales y expertos en salud digital.

Durante el encuentro, responsables públicos coincidieron en que la IA comienza a generar resultados tangibles en el sistema sanitario, aunque persisten barreras relevantes para su adopción a escala.

En este sentido, Álvaro Alonso Zorita, vocal asesor de la Dirección General de Salud Digital y Sistemas de Información para el SNS del Ministerio de Sanidad, apuntó a la existencia de avances significativos en su aplicación. Desde el ámbito autonómico, Nuria Ruiz Hombrebueno, directora general de Salud Digital de la Comunidad de Madrid, incidió en la orientación hacia el uso práctico, mientras que Bernardo Valdivieso Martínez, secretario autonómico de Planificación, Información y Transformación Digital de la Comunidad Valenciana, subrayó el grado de madurez alcanzado por estas tecnologías.

En el plano operativo, Juan Luis Cruz Bermúdez, director de Transformación Digital del Hospital Universitario 12 de octubre, advirtió de la brecha existente entre el desarrollo de soluciones y su despliegue en producción. Por su parte, Daniel Fustillos Carvajal, coordinador legal de la Oficina de Seguridad de la Dirección General de Salud Digital de la Comunidad de Madrid, puso el foco en la necesidad de avanzar en modelos de privacidad desde el diseño. El cierre institucional corrió a cargo de Miguel López-Valverde Argüeso, consejero de Digitalización de la Comunidad de Madrid, quien destacó el potencial de la IA en la prevención y predicción sanitaria.

GMV sitúa la gobernanza del dato como elemento crítico

En este contexto, la intervención de Juan Carlos Sánchez Rosado, health business executive de GMV, puso el foco en uno de los principales condicionantes para la adopción real de la IA en salud: la preparación del dato.

“Los datos hay que manejarlos, tratarlos, gobernarlos, sistematizarlos, normalizarlos y limpiarlos”.

Sánchez Rosado subrayó que el sistema sanitario dispone de grandes volúmenes de información, pero que su valor depende de su calidad, estructuración y gobernanza, aspectos que siguen siendo una asignatura pendiente en muchos entornos.

Desde esta perspectiva, el reto no se sitúa únicamente en el desarrollo de algoritmos, sino en la construcción de una base de datos sólida que permita su uso en condiciones reales. La falta de normalización, la fragmentación de los sistemas y la limitada reutilización del dato clínico continúan dificultando la implantación de soluciones de IA a escala.

El debate abordó también cuestiones como la interoperabilidad entre sistemas, la gobernanza de algoritmos o la adaptación al Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS), elementos que condicionarán la evolución del sector en los próximos años.

Se puso de manifiesto que la evolución del sistema sanitario dependerá menos de la disponibilidad de nuevas tecnologías y más de la capacidad de las organizaciones para estructurar, compartir y gobernar el dato de forma efectiva, sentando así las bases de una IA verdaderamente integrada en la práctica asistencial.