Anuario iSanidad 2025
Dr. Ignacio Hernández Medrano, presidente de Savana
Cada año que escribo sobre inteligencia artificial (IA) en sanidad me prometo no repetir los mismos lugares comunes. 2025 lo hace fácil, puesto que este año la IA ha dejado de ser una promesa técnica para convertirse en un actor sistémico.
Si lo miramos con perspectiva geográfica y nos hacemos el favor de excluir del análisis a Estados Unidos, vemos que Europa ha aprobado su primera ley que obliga a abrir y reutilizar datos clínicos, el Reino Unido predice enfermedades décadas antes de que existan, y China ya trata con IA en uso clínico cotidiano. Todo sucede a la vez porque el cambio no está en los algoritmos, sino en el ecosistema que los rodea.
El Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS, por sus siglas en inglés), publicado oficialmente en marzo, marca el comienzo de una nueva era. Ya no se trata de si los datos pueden compartirse, sino de cómo y para qué deben hacerlo.
Europa ha entendido que la salud del siglo XXI depende de datos limpios, interoperables y gobernados; y que negarse a compartirlos no es proteger, sino atrasar. Por fin hay una estructura jurídica que transforma la reutilización de historias clínicas de un riesgo a una obligación ética y económica. Si el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) fue el marco de la privacidad, el EHDS lo será de la inteligencia sanitaria.
Europa ha entendido que la salud del siglo XXI depende de datos limpios, interoperables y gobernados; y que negarse a compartirlos no es proteger, sino atrasar
Este cambio legal coincide con una ola de resultados científicos difíciles de ignorar. En el Reino Unido, los primeros modelos poblacionales ya son capaces de anticipar más de 1.000 enfermedades a partir de millones de historiales clínicos y señales biomédicas. Todo apunta a una medicina que pasa de reaccionar a predecir la biografía clínica de cada ciudadano.
Mientras, en hospitales de Pekín, Shanghái o Shenzhen, agentes de IA asisten a médicos reales en consultas, revisan medicaciones, generan informes o redactan altas. No son pilotos ni promesas: son sistemas en producción.
China se ha convertido en el mayor laboratorio vivo de medicina algorítmica, integrando IA generativa, análisis de imagen y modelos multimodales en flujos clínicos completos. Allí la cuestión no es si la IA puede hacerlo, sino cuánto tiempo tardará en hacerlo mejor que nosotros. Su ventaja es pragmática: mientras Occidente define marcos de certificación, China aprende a escala poblacional; obviamente, con sus riesgos.
Su ventaja es pragmática: mientras Occidente define marcos de certificación, China aprende a escala poblacional; obviamente, con sus riesgos
En paralelo, centrémonos en el despegue de la IA agéntica, una nueva generación de sistemas capaces de razonar, planificar, verificar y corregirse. No se limitan a dar un resultado, sino que actúan dentro de procesos completos. En poco tiempo pasaremos de herramientas a agentes.
Pero toda revolución trae efectos secundarios. Empiezan a aparecer estudios que demuestran que algunos médicos pierden pericia cuando trabajan demasiado tiempo asistidos por la IA. Endoscopistas que mejoran con el algoritmo, pero empeoran cuando lo apagan.
Es el reverso de la automatización: confiar tanto en la máquina que el cerebro humano se apaga. No es un problema técnico, sino cognitivo. Y obliga a repensar cómo entrenamos, supervisamos y auditamos la convivencia entre humanos y sistemas inteligentes.
Lo fascinante es que estos tres ejes —norma europea, predicción británica y despliegue chino— no avanzan aislados. Forman la arquitectura de una nueva sanidad: legalmente abierta, predictivamente precisa y operacionalmente automatizada. En este nuevo escenario los datos son el combustible, no los algoritmos.
En la era de la IA, el talento más valioso no es el de quien programa modelos, sino el de quien ordena la realidad para que esos modelos aprendan sin ruido
Lo sabemos bien en Savana, donde llevamos 11 años limpiando, estructurando y armonizando millones de historias clínicas para convertirlas en conocimiento. En la era de la IA, el talento más valioso no es el de quien programa modelos, sino el de quien ordena la realidad para que esos modelos aprendan sin ruido.
Por eso el desafío que tenemos por delante no es técnico, sino moral y organizativo. ¿Queremos un sistema en el que los agentes sustituyan o acompañen? ¿Queremos hospitales que se limiten a consumir IA o que la generen y validen? El EHDS nos da el marco, pero la dirección dependerá de cómo entendamos el papel humano dentro del nuevo orden algorítmico.
Cuando se escriba la historia de esta década, probablemente el resumen de 2026 tratará sobre el año en que la IA dejó de ser una promesa para convertirse en convivencia. Donde pasamos de algoritmos a compañeros.
Si lo hacemos bien, serán residentes que nunca duermen, que documentan sin quejarse y que aprenden de cada error. Si lo hacemos mal, tendremos médicos menos expertos, pacientes más desconectados y sistemas que confunden automatizado con mejorado. La diferencia, como siempre en medicina, no estará en la tecnología, sino en la conciencia con la que la usemos.
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