La ministra de sanidad, Mónica García
Mónica García busca aprobar «próximamente» la Estrategia de IA en el SNS
Tiene como objetivo liberar tiempo clínico, reducir burocracia y avanzar hacia una atención más humana, preventiva y participativa
La ministra de Sanidad, Mónica García, anunció este jueves su intención de que la Estrategia de Inteligencia Artificial en el Sistema Nacional de Salud (SNS) quede aprobada «en breve», una vez reciba la validación del Consejo Interterritorial del SNS (CISNS).
Durante el I Foro de IA para el SNS, García subrayó que este plan persigue favorecer la innovación, dar voz a las necesidades de profesionales y pacientes, y facilitar la evaluación de soluciones tecnológicas disponibles.
La ministra explicó que la propuesta se ha trabajado de manera conjunta con las comunidades autónomas y que su aprobación integrará las «lecciones aprendidas» de los últimos años, acompañadas de una hoja de ruta que garantice una implantación de la IA ética, equitativa y coordinada en todo el territorio.
El documento pondrá el acento en la fiabilidad, la seguridad ética y la transparencia, con el objetivo de liberar tiempo clínico, reducir burocracia y avanzar hacia una atención más humana, preventiva y participativa.
«Es fundamental asegurar la implicación de los profesionales en todo el proceso: desde el diseño hasta la validación, pasando por los ensayos y casos de uso. Su conocimiento clínico es clave», recalcó García.
Asimismo, señaló que la IA ya ha mostrado resultados positivos en áreas como la medicina de precisión, el apoyo a la decisión terapéutica, la formación sanitaria, la mejora de la adherencia a los tratamientos, la educación en salud o los modelos predictivos aplicados a la planificación y la vigilancia de la salud pública.
Tecnologías que ayer parecían ciencia ficción
Según García, la sanidad dispone hoy de capacidades que hace unos años parecían inalcanzables: datos clínicos interoperables, algoritmos avanzados y herramientas capaces de aportar beneficios concretos.
La ministra citó ejemplos ya en funcionamiento: algoritmos que mejoran la detección temprana y la precisión diagnóstica en Radiología y Cardiología, asistentes virtuales que reducen burocracia y fortalecen la relación médico-paciente, sistemas de voz para dictar notas clínicas, soluciones que optimizan la gestión hospitalaria, aplicaciones que acortan un 70 % el tiempo en resonancias magnéticas y modelos predictivos que detectan riesgo de cáncer con hasta tres años de antelación.
Si bien recordó que existen riesgos asociados al uso de la IA, insistió en que su correcta aplicación puede evitar sesgos, mejorar la interoperabilidad, garantizar datos representativos y acelerar la regulación, siempre como complemento al trabajo de los profesionales sanitarios.
«Todos los sistemas de salud afrontamos desafíos comunes: el envejecimiento de la población, el aumento de la cronicidad, la presión asistencial, la escasez de profesionales y la necesidad de sostener la calidad y la sostenibilidad del sistema», concluyó.
