La IA ya está en consulta: startups y hospitales que están transformando la medicina en España

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la atención médica en todo el mundo, y España no es una excepción. Los hospitales y las startups españolas adoptan cada vez más soluciones basadas en IA para mejorar el diagnóstico, la personalización del tratamiento y la eficiencia operativa. Desde la radiología hasta el análisis predictivo, las aplicaciones de IA se están probando en programas piloto en todo el país, con resultados prometedores.¹ Este artículo explora las principales iniciativas de IA en la atención médica española, destacando los programas piloto de éxito, las startups innovadoras y el marco regulatorio que respalda estos avances.

Ia en diagnóstico: radiología y patología

Una de las aplicaciones más consolidadas de la IA en los hospitales españoles es la imagen médica. Se están integrando algoritmos de IA, en particular modelos de aprendizaje profundo, en los servicios de radiología para mejorar la detección de anomalías en radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. El sistema de detección asistida por IA mejora la identificación de nódulos pulmonares basales ocultos en tomografías computarizadas abdominopélvicas para pacientes oncológicos, generando alertas en tiempo real que optimizan el trabajo del radiólogo y mitigan los errores de percepción en la detección de metástasis.² El Hospital del Mar, pionero en patología digital en España, con su equipo de 28 miembros, revisa 30.000 biopsias y 150.000 portaobjetos al año, digitalizándose por completo durante la COVID-19. El centro procesa 25.000 citologías al año, a la vez que define los estándares de patología digital en España.³ Estos avances se ajustan a las directrices regulatorias de la Unión Europea sobre IA en dispositivos médicos, garantizando la seguridad y la eficacia.⁴

Análisis predictivo para la medicina personalizada

La IA también desempeña un papel crucial en el análisis predictivo, permitiendo planes de tratamiento personalizados. Los hospitales españoles están aprovechando la IA para analizar las historias clínicas electrónicas (HCE) y predecir la progresión de la enfermedad. BIAlert Sepsis ha pasado de la investigación al uso clínico, demostrando una precisión del 96 % en la predicción de sepsis con 24 horas de antelación en el Hospital Universitario Son Llàtzer. Validada con más de 200 000 historiales de pacientes españoles, esta herramienta de IA lleva dos años y medio en funcionamiento.⁵
 

Además, pocas startups colaboran con instituciones sanitarias españolas para implementar herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que extraen información de notas clínicas no estructuradas, facilitando así la medicina de precisión. Una startup madrileña de tecnología sanitaria (https://savanamed.com/) utiliza IA para extraer evidencia real de notas clínicas, transformando datos no estructurados en información práctica para la investigación médica y el modelado predictivo.

Al combinar el análisis de texto con la biología de sistemas, acelera el desarrollo de fármacos y ayuda a los médicos a descubrir información crucial para salvar vidas de los pacientes.⁶ Mientras que otra startup ayuda a todos los profesionales sanitarios de primera línea en la toma de decisiones diagnósticas paso a paso, mejorando la precisión en entornos de atención primaria con recursos limitados.⁷ Estas innovaciones cuentan con el apoyo de la Estrategia de Salud Digital de la Comisión Europea, que promueve la integración de la IA en los sistemas sanitarios.⁴

Eficiencia operativa y automatización administrativa

Más allá de las aplicaciones clínicas, la IA está optimizando las operaciones hospitalarias. Se utilizan chatbots y asistentes virtuales para gestionar las consultas de los pacientes, mientras que los sistemas de programación basados ​​en IA optimizan la asignación de recursos. La implementación del Sistema Español de Triaje (SET) en 29 servicios de urgencias de Andalucía redujo significativamente los tiempos de espera de los pacientes (cumpliendo sistemáticamente los objetivos de 10 minutos) sin comprometer los resultados de mortalidad.⁸

Retos y perspectivas futuras

A pesar de estos avances, persisten retos, como la preocupación por la privacidad de los datos, la necesidad de estudios de validación sólidos y la garantía de un acceso equitativo a las tecnologías de IA. Las instituciones sanitarias españolas deben seguir colaborando con organismos reguladores como la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) y la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) para establecer marcos estandarizados de implementación de la IA.^{9, 10}

La inteligencia artificial ya está dejando huella en la sanidad española.

En definitiva, cada vez más hospitales y startups están poniendo en marcha proyectos que mejoran el diagnóstico, agilizan procesos y permiten anticiparse a lo que viene. Desde la radiología hasta el análisis predictivo, la IA está empezando a formar parte del día a día clínico.

Y esto no es ciencia ficción: son iniciativas reales, con resultados prometedores. Eso sí, para que todo esto funcione bien, hace falta seguir investigando, contar con un marco regulatorio sólido… y que tú, como profesional médico estés al tanto.

Porque entender cómo se está aplicando la IA en medicina no es solo una cuestión tecnológica: es una forma de estar preparado para lo que ya está pasando en nuestro entorno.

Referencias

1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44-56.
2. Cho HS, Hwang EJ, Yi J, et al. Artificial intelligence system for identification of overlooked lung metastasis in abdominopelvic computed tomography scans of patients with malignancy. Diagn Interv Radiol. 2025;31(2):102-110.
3. Digital Pathology emerges as vital technology at Spain’s Hospital del Mar. Accessed from https://diagnostics.roche.com/global/en/article-listing/digital-pathology-at-hospital-del-mar.html accessed on May 7, 2025.
4. Artificial Intelligence in healthcare. Accessed from https://health.ec.europa.eu/ehealth-digital-health-and-care/artificial-intelligence-healthcare_en accessed on May 7, 2025.
5. BIAlert Sepsis obtains CE marking as a medical device. Accessed from https://barcelonahealthhub.com/en/news/bialert-sepsis-obtains-ce-marking-as-a-medical-device/ accessed on May 6, 2025.
6. Savana is the creator of AI-generated clinical evidence since 2014. Accessed from https://savanamed.com/ accessed on May 7, 2025.
7. Diagnostic Support, Democratized. Accessed from https://medbrain.io/#solution-section accessed on May 7, 2025.
8. Montero Pérez J, Lucena Aguilera C, González Jurado MC, et al. Implementation of the Spanish Triage System in the emergency departments of public health service hospitals in Andalusia, Spain. Emergencias. 2020;32(5):314-319.
9. Legislation on medical devices. Accessed from https://www.aemps.gob.es/la-aemps/legislacion/legislacion-sobre-productos-sanitarios/ accessed on May 7, 2025.
10. Artificial intelligence. Accessed from https://www.ema.europa.eu/en/about-us/how-we-work/data-regulation-big-data-other-sources/artificial-intelligence accessed on May 7, 2025.

DOC.5159.052025