Barbara Sarrionandia
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista en el ámbito sanitario para convertirse en una infraestructura crítica que avanza con paso firme en el sistema público. En Euskadi, Osakidetza ha comenzado a integrar herramientas basadas en el análisis masivo de datos y modelos predictivos para optimizar procesos clínicos y organizativos, una estrategia alineada con las directrices del Sistema Nacional de Salud y la Unión Europea. La cuestión ya no es si la tecnología se integrará en la atención primaria y especializada, sino bajo qué garantías de transparencia y equidad lo hará.
Este despliegue cuenta con un respaldo institucional sin precedentes: el Gobierno de España, a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, ha destinado más de 800 millones de euros de los fondos Next Generation EU a la modernización digital de la sanidad, priorizando la interoperabilidad y la analítica de datos. En este contexto, el País Vasco destaca por una estrategia de salud digital que utiliza sistemas de apoyo a la decisión para prever la demanda asistencial y gestionar las listas de espera, enfrentando el reto de una de las poblaciones más envejecidas de España según los datos del Instituto Nacional de Estadística.
Sin embargo, la implementación de algoritmos en la gestión de la vida y la muerte exige un marco ético y legal extremadamente riguroso. El Parlamento Europeo, mediante el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) aprobado definitivamente en 2024, ha clasificado los sistemas de IA utilizados en sanidad como de alto riesgo. Esta categoría no implica una prohibición, sino la obligatoriedad de cumplir con requisitos estrictos de supervisión humana, calidad de los datos y transparencia técnica.
La Organización Mundial de la Salud ya advirtió en 2021 sobre el potencial de estas herramientas para mejorar la eficiencia, pero también sobre el peligro de la opacidad. La literatura científica ha documentado casos preocupantes de sesgo algorítmico, como el emblemático estudio publicado en la revista Science en 2019. Aquella investigación reveló que un algoritmo ampliamente utilizado en Estados Unidos para asignar recursos sanitarios discriminaba sistemáticamente a pacientes negros frente a blancos con el mismo estado de salud, al utilizar el gasto sanitario previo como indicador de necesidad en lugar de variables clínicas directas. Este precedente sirve de recordatorio sobre cómo un diseño defectuoso puede profundizar las desigualdades sociales bajo una apariencia de neutralidad matemática.
En el contexto de la sanidad pública vasca, la homogeneidad relativa de la población no exime del riesgo de sesgo. Factores como la edad, el nivel socioeconómico o la presencia de patologías poco frecuentes pueden quedar infrarrepresentados, generando decisiones automatizadas que los profesionales y pacientes no siempre pueden comprender o auditar.
A pesar de estas sombras, la evidencia publicada en cabeceras como The Lancet Digital Health demuestra que, en tareas concretas como el diagnóstico radiológico o la detección de retinopatías, la IA puede igualar e incluso superar la precisión humana, reduciendo tiempos de espera críticos. La clave del éxito para Osakidetza y el resto del sistema público no reside en sustituir el juicio clínico, sino en implementar un modelo de algoritmo bajo supervisión pública que no opere como una caja negra.
La incorporación de la IA es una oportunidad histórica para la medicina de precisión, pero solo será legítima si fortalece la confianza del ciudadano y asegura que la innovación tecnológica nunca erosione el derecho fundamental a una atención equitativa y responsable.