Inteligencia artificial en sanidad: ¿dónde está España y hacia dónde va?

Colaboración editorial

Este artículo es resultado de la colaboración editorial entre la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) y Univadis.

Avance en la adopción de inteligencia artificial

Europa avanza en la adopción de inteligencia artificial clínica. España parte con un lastre estructural: la falta de un identificador único de paciente y la fragmentación autonómica. Sin embargo, el nuevo reglamento europeo y el programa Salud de Vanguardia marcan una hoja de ruta clara. Desde mi perspectiva clínica, esto es lo que debemos saber como profesionales para entender hacia dónde nos dirigimos.

1. Los líderes europeos: tres lecciones desde el norte

Dinamarca, Finlandia y Estonia no lideran por casualidad. De hecho, mientras el promedio de adopción de inteligencia artificial en empresas de la Unión Europea alcanzó el 20 % en 2025, Dinamarca supera el 42 % y Finlandia el 38 %. Esta disparidad con el resto de Europa para nada refleja solo una diferencia de inversión, sino de orden de prioridades.

Estos países resolvieron primero tres condiciones básicas:

• Un identificador único de paciente con cobertura universal.
• Una infraestructura clínica estandarizada, es decir, una historia electrónica nacional.
• Un marco legal sólido para el uso secundario de datos. Paradójicamente, Finlandia aprobó su ley en 2019, mucho antes que el resto.

La inversión en infraestructura de hardware es una condición necesaria pero insuficiente. Sin estos pilares, cualquier proyecto de inteligencia artificial corre el riesgo de ser estéril y quedarse en un piloto local, incapaz de escalar. España, en contraste, carece del primer requisito: no tenemos un número nacional de salud único para todos los ciudadanos. Así lo refleja el índice de madurez estimado, donde obtenemos un 5,2 sobre 10, frente al 9,1 de Estonia.

2. El diagnóstico español: un archipiélago de datos

El Sistema Nacional de Salud opera en la práctica como 17 ecosistemas autonómicos con criterios de codificación dispares. Esto significa que un paciente que se desplaza de comunidad no tiene garantizado el acceso a su historia clínica. Como resultado, las pruebas se duplican, la conciliación de medicamentos se hace con información incompleta y el clínico de urgencias depende casi exclusivamente del relato oral del paciente.

Además, existe una brecha interna evidente entre niveles asistenciales. Mientras los grandes hospitales concentran entre el 80 % y el 90 % de los proyectos de inteligencia artificial, la atención primaria apenas lidera el 10-20 %. A través de mi participación en el Grupo de Trabajo de Salud Digital de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), he observado datos reveladores: una encuesta nacional (n=652) muestra que el 82,4 % de los profesionales de atención primaria no ha recibido formación específica en inteligencia artificial en los últimos cinco años. Paradójicamente, el 96,6 % manifiesta disposición a formarse. Esta «brecha entusiasmo-capacidad» amenaza con profundizar las desigualdades tecnológicas.

3. La solución técnica: federación semántica

No se trata de centralizar todos los datos en Madrid. La federación semántica significa, sencillamente, que cada comunidad mantiene sus datos, pero todos hablan el mismo idioma clínico.

Ese idioma común se construye sobre tres estándares:

• SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine – Clinical Terms) para diagnósticos y procedimientos.
• LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) para pruebas de laboratorio.
• HL7 FHIR R4 para el intercambio dinámico de información.

Sin embargo, el déficit más grave no es técnico, sino legal. La ausencia de un identificador nacional único de paciente —equivalente al Número de Identificación de la Seguridad Social belga o francés— impide que cualquier sistema de inteligencia artificial opere sobre cohortes longitudinales a nivel nacional. Este problema no se resuelve inyectando más presupuesto, sino con una reforma legislativa valiente.

4. El Espacio Europeo de Datos de Salud: de recomendación a obligación legal

El Reglamento (UE) 2025/327, ya en vigor, cambia las reglas del juego y convierte la interoperabilidad en un derecho del ciudadano. Sus dos pilares nos afectan directamente en la consulta:

• Uso primario (asistencia): nuestro paciente podrá recoger una receta electrónica en cualquier país de la Unión Europea. El resumen clínico europeo (Patient Summary), que incluye alergias, medicación y antecedentes, será accesible desde cualquier punto del sistema. El objetivo para 2030: el 100 % de informes clínicos interoperables.
• Uso secundario (investigación): los datos anonimizados podrán reutilizarse para entrenar algoritmos, siempre bajo entornos seguros y con supervisión ética estricta.

El riesgo para España es caer en el «cumplimiento sobre el papel»: crear estructuras administrativas que satisfagan los indicadores europeos sin resolver los problemas de fondo. El identificador único no es obligatorio en la primera fase del Espacio Europeo de Datos de Salud, y sin él, la federación semántica se construye sobre cimientos muy débiles.

5. Inteligencia Artificial clínica: ya funciona en España (aunque a escala local)

A pesar de la fragmentación, la inteligencia artificial en la sanidad española existe en un estado de «potencial contenido». Ya contamos con casos de éxito basados en evidencia real:

• Cribado de retinopatía diabética en atención primaria (Cataluña, Andalucía): los sistemas automatizados de análisis de fondo de ojo han demostrado un 100 % de sensibilidad para formas proliferativas en una cohorte española de 2.680 pacientes.
• Diagnóstico por imagen oncológica: herramientas para el cáncer de próstata ya están implementadas en varios hospitales.
• Automatización administrativa: proyectos piloto en Cataluña transcriben la conversación clínica y generan automáticamente el resumen en la historia. La inteligencia artificial generativa puede ahorrar entre 1 y 2 horas de trabajo administrativo al día, permitiéndonos dedicar más tiempo a lo que realmente importa: la atención directa al paciente.

Estos proyectos son muy prometedores, pero siguen siendo soluciones locales y no interoperables entre sí. Su generalización a todo el Sistema Nacional de Salud exige las reformas estructurales que hemos descrito. Evolucionar desde un uso puntual hacia su integración como asistente en la consulta requiere un abordaje urgente y coordinado.

6. Tres escenarios hacia 2030

Según el Instituto Coordenadas, el sistema sanitario español avanza en madurez digital de forma desigual entre comunidades autónomas, con una brecha interna creciente que podría comprometer la equidad territorial en salud si no se adoptan medidas de intervención específicas a escala nacional.

El escenario óptimo —que incluye reforma legal, identificador único y una agencia nacional de datos— nos situaría al nivel que tiene Francia hoy (7,5/10). Sin embargo, el escenario más probable, si no hay un cambio político decidido, es un cumplimiento puramente formal del Espacio Europeo de Datos de Salud sin transformación real. Tendremos más estructura, pero seguiremos navegando en el mismo archipiélago de datos. La inteligencia artificial no sustituirá al médico, pero el médico que utilice inteligencia artificial tendrá una clara ventaja competitiva. Para lograrlo, el clínico debe aprender a ser un «curador del dato», garantizando la calidad de la información desde la consulta.

Conclusión e ideas clave

• Europa avanza de forma desigual: los países nórdicos lideran porque resolvieron el identificador único y la gobernanza de datos mucho antes de implementar la inteligencia artificial.
• España parte con una desventaja estructural evidente: 17 sistemas fragmentados, sin número de salud único y con una brecha profunda entre los hospitales (en vanguardia) y la atención primaria (rezagada).
• El Espacio Europeo de Datos de Salud ya es ley y la interoperabilidad es obligatoria. En la práctica, esto significa que nuestro paciente podrá usar su receta y resumen clínico en cualquier país de la Unión Europea para 2030.
• La inteligencia artificial clínica ya es una realidad en España: el cribado de retinopatía, el diagnóstico oncológico y la automatización administrativa funcionan a escala local, pero no logran generalizarse.
• El mayor riesgo actual es el «cumplimiento sobre el papel»: crear estructuras sin resolver el problema del identificador único. El escenario más probable es una mejora desigual, lejos de una verdadera federación nacional.

Los conflictos de interés de los autores de los artículos pueden consultarse en los textos originales.

Disclaimer: Este artículo es solo para fines informativos y educativos. Consulte a un profesional de la salud para obtener asesoramiento médico específico o diagnóstico.

Fuente: https://espanol.medscape.com/s/viewarticle/inteligencia-artificial-sanidad-d%C3%B3nde-est%C3%A1-2026a1000fky