La inteligencia artificial en sanidad está reconfigurando los sistemas de salud a una velocidad sin precedentes. En 2025, la Unión Europea (UE) atraviesa un momento de inflexión: la adopción del Reglamento de IA de la UE, el primero de estas características a escala mundial, y la próxima entrada en vigor del Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EEDS) redefinen el marco en el que los sistemas sanitarios integran estas tecnologías. Para trazar este panorama, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha publicado el primer informe que evalúa el grado de preparación de los 27 Estados miembros de la UE ante la integración de la inteligencia artificial en sus sistemas de salud.
El informe se sustenta en la encuesta 2024–2025 sobre IA para la salud en la Región Europea de la OMS, que alcanzó una tasa de respuesta del 94% (50 de 53 Estados miembros), con participación plena de todos los países de la UE. Los coordinadores nacionales designados por cada gobierno identificaron a los expertos pertinentes, garantizando la fiabilidad y representatividad de los datos. A continuación se presentan los hallazgos principales estructurados por bloques temáticos [1].
Estrategias nacionales de inteligencia artificial en sanidad
Solo el 11% de los Estados miembros (tres de 27: Finlandia, Eslovaquia y Suecia) dispone de una estrategia de IA específica para el sector sanitario. Un 15% adicional (Chipre, Chequia, Italia y España) está en proceso de desarrollarla. Las opciones más habituales son integrar la IA en la estrategia digital de salud preexistente (30%) o incluir el sector salud en una estrategia transversal de IA (37%).
El 85% de los países cuenta con una estrategia nacional de IA de carácter transversal, pero muchas se encuentran en fases tempranas de revisión o carecen de una definición precisa de sistema de IA. El 80% de los países con estrategia transversal identifica la salud como un sector clave. La supervisión de la implementación recae habitualmente sobre organismos gubernamentales existentes con responsabilidad compartida, modelo adoptado por el 52% de los países. Solo el 8% ha creado organismos específicamente nuevos para esta función.
Este patrón tiene implicaciones prácticas importantes. Las estrategias específicas para salud permiten una gobernanza ajustada a las necesidades clínicas, pero pueden generar fragmentación regulatoria. Las estrategias transversales favorecen la interoperabilidad y la eficiencia, aunque pueden no responder a las particularidades de la asistencia sanitaria especializada.
Participación de actores clave y formación de los profesionales
El 81% de los países (22 de 27) ha involucrado a partes interesadas en la gobernanza de la IA en salud, principalmente a través de grupos de expertos (64%). Los actores más consultados son los organismos gubernamentales (91%), los proveedores de asistencia sanitaria (82%) y las instituciones académicas (77%). En contraste, la ciudadanía en general es la menos involucrada: solo cuatro países (18%) han realizado consultas abiertas al público, y únicamente siete (26%) han publicado los resultados de las consultas realizadas.
La formación de los profesionales sanitarios en IA presenta déficits notables. Solo el 26% de los Estados miembros (siete de 27: Austria, Bélgica, Dinamarca, Estonia, Finlandia, Hungría y España) ofrece formación continuada en IA para profesionales en activo. La formación previa al ejercicio existe en el 22% de los países (seis de 27), y únicamente cuatro países ofrecen ambas modalidades. En cuanto al perfil profesional más frecuentemente formado, los médicos son incluidos en los siete países con formación continuada; enfermería (71%), gestores y administradores (71%) e investigadores biomédicos (71%) completan el grupo más cubierto. El 48% de los Estados miembros ha creado nuevos roles profesionales especializados en IA y ciencia de datos para el ámbito sanitario, lo que indica un reconocimiento creciente de la necesidad de talento específico.
Marco jurídico y regulatorio de la IA en salud
El Reglamento de IA de la UE, adoptado en junio de 2024, establece un sistema de clasificación por nivel de riesgo que categoriza los sistemas de IA en cuatro niveles: inaceptable, alto, limitado y mínimo. Las herramientas de diagnóstico, estratificación del riesgo y apoyo a la decisión clínica se encuadran en la categoría de alto riesgo. A partir de agosto de 2026, con el correspondiente período de transición, estos sistemas deberán cumplir requisitos exigentes en materia de validación, transparencia, documentación y supervisión humana.
A pesar de este marco de referencia, el panorama nacional es heterogéneo. Solo el 7% de los países (dos de 27) ha emitido orientaciones para fabricantes y usuarios sobre la aplicación de los regímenes de responsabilidad existentes a los sistemas de IA en salud. El 56% planea adaptar su legislación a la normativa comunitaria, y el 48% ha adoptado prácticas de responsabilidad sobre los datos como estándar mínimo de gobernanza. Solo el 22% (seis de 27: Chipre, Grecia, Italia, Países Bajos, Portugal y España) ha publicado orientaciones prácticas sobre integración de la ética desde el diseño en los sistemas de IA para salud.
Respecto a la IA generativa, el 70% de los países tiene previsto introducir obligaciones legales específicas alineadas con la legislación comunitaria, aunque solo uno (Latvia) ha promulgado disposiciones de carácter transversal. Igualmente, el entorno de supervisión institucional avanza: el 56% de los países cuenta con al menos un organismo responsable de evaluar y aprobar sistemas de IA en salud, pero menos de la mitad dispone de mecanismos de vigilancia poscomercialización.
Gobernanza de los datos sanitarios
La disponibilidad de datos sanitarios de alta calidad e interoperables es condición necesaria para el desarrollo y la validación de aplicaciones de IA. El 67% de los países (18 de 27) dispone de una estrategia o política nacional de datos sanitarios, el 78% de las cuales fue introducida después de 2020. El 63% cuenta ya con un nodo nacional de datos de salud, y el 22% está en proceso de desarrollarlo.
Los nodos de datos más completos son los de Chequia y Estonia, que integran 12 de las 14 fuentes de datos evaluadas, entre ellas historiales clínicos electrónicos, datos de prescripción, registros de mortalidad y datos de urgencias. En el lado opuesto, España y Austria solo incorporan cuatro fuentes. Las pruebas de concepto más avanzadas incluyen ya datos genómicos, presentes en nodos de Bélgica, Estonia y Latvia.
La anonimización es el requisito más extendido para el acceso a datos con fines de investigación (82% de los países con nodo). La regulación del intercambio transfronterizo para investigación está establecida solo en el 33% de los países (nueve de 27), cifra que limita el potencial de la IA para generar pruebas en poblaciones representativas a escala europea. El EEDS, adoptado en marzo de 2025 y con plena aplicación prevista para 2029, creará un marco armonizado para el intercambio transfronterizo y el uso secundario de datos sanitarios en toda la UE.
Aplicaciones de la IA en la práctica clínica
El diagnóstico asistido por IA es la aplicación más extendida, utilizada por el 74% de los países (20 de 27), con el 41% considerándola ya una práctica establecida. Estas herramientas abarcan principalmente el análisis de imagen en radiología, dermatología y oftalmología. En el ámbito de la cardiología, la interpretación automatizada de electrocardiogramas, ecocardiogramas y pruebas de imagen son áreas de implantación creciente con un potencial diagnóstico y pronóstico significativo.
Las plataformas conversacionales con IA para atención al paciente (chatbots) son la segunda aplicación más frecuente, empleada por el 63% de los países (17 de 27), con el 30% considerándola establecida. Le siguen la automatización de tareas logísticas y administrativas (59%), la predicción del pronóstico y estratificación del riesgo (48%), la robótica asistida en cirugía (41%), los verificadores de síntomas con apoyo de IA (44%) y la monitorización remota de pacientes (41%). España, Austria, Chequia, Francia, Italia, Polonia y Finlandia son los países que aplican los siete tipos de herramientas evaluadas.
Los tres impulsores principales de la innovación en IA, según los propios gobiernos, son la mejora de la atención al paciente y los resultados en salud (100% de los países lo considera un motor de relevancia alta o moderada), la reducción de la presión sobre el personal sanitario (96%) y el incremento de la eficiencia del sistema (89%). La reducción de desigualdades en salud y el avance en investigación y desarrollo de nuevos tratamientos se consideran oportunidades secundarias pero relevantes.
Barreras y habilitadores para la adopción de la IA
La asequibilidad económica es la barrera de mayor importancia para el 41% de los países (11 de 27). Los costes incluyen no solo la adquisición de la tecnología, sino la inversión en infraestructura, integración en los sistemas de información hospitalaria y formación del personal. A continuación se sitúan la calidad e interoperabilidad de los datos (33%), la incertidumbre jurídica (33%), la capacidad institucional (26%), los procesos de aprobación de productos de IA (26%) y la insuficiencia de pruebas sobre eficacia clínica (26%).
Es relevante que la incertidumbre jurídica tenga menor peso en la UE (33%) que en la Región Europea en su conjunto (48%), lo que puede atribuirse al efecto estabilizador del Reglamento de IA como marco de referencia compartido. El desplazamiento de empleo fue citado por el 74% de los países como barrera de alguna importancia, aunque solo Chipre, Grecia e Italia lo consideran mayor. En contraste, ningún Estado miembro señala el impacto ambiental como obstáculo prioritario, pese al consumo energético creciente de los modelos de IA generativa.
Entre los habilitadores de política con mayor impacto potencial, las orientaciones sobre transparencia, verificabilidad y explicabilidad de los sistemas de IA son citadas por el 63% de los países (17 de 27) como factor de alto impacto positivo. Le siguen las normas de responsabilidad y rendición de cuentas para fabricantes, proveedores y usuarios (56%), la certificación de sistemas de IA para uso en salud (56%) y la orientación jurídica sobre el uso secundario de datos (56%). Dinamarca y Suecia son los únicos dos países que otorgan el máximo impacto positivo a los siete habilitadores evaluados.
Mensajes clave
- Solo el 11% de los países de la UE dispone de una estrategia de IA específica para el sector sanitario; la mayoría integra la salud en marcos transversales que pueden no responder a las particularidades de la asistencia clínica especializada.
- El diagnóstico asistido por IA es la aplicación más extendida (74% de los países), con relevancia directa para la cardiología en el análisis de imagen, la estratificación del riesgo cardiovascular y el apoyo a la toma de decisiones clínicas.
- La formación en IA de los profesionales sanitarios es insuficiente: solo el 26% de los países ofrece formación continuada y el 22% formación previa al ejercicio, lo que constituye un área de actuación prioritaria para las sociedades científicas y los centros de especialización.
- La asequibilidad económica y la calidad de los datos son los principales obstáculos para la adopción, mientras que las orientaciones sobre transparencia, explicabilidad y responsabilidad son los habilitadores regulatorios con mayor impacto percibido.
- El EEDS, con plena aplicación prevista en 2029, transformará el acceso a datos sanitarios a escala europea, abriendo oportunidades sin precedentes para la investigación y la validación de algoritmos de IA en cardiología con poblaciones representativas.
Relevancia y aplicación clínica
Para el cardiólogo, los datos de este informe ofrecen una perspectiva institucional de lectura necesaria. Las herramientas de IA para el diagnóstico por imagen, la predicción del riesgo cardiovascular y la monitorización remota de pacientes con insuficiencia cardíaca o arritmias están pasando de la fase piloto a la práctica clínica establecida en una proporción creciente de países europeos. Comprender el contexto regulatorio en el que operan estas herramientas es ya parte del ejercicio profesional responsable.
El Reglamento de IA clasifica los sistemas de apoyo a la decisión clínica como herramientas de alto riesgo, con obligaciones específicas en cuanto a validación, supervisión humana, documentación técnica y transparencia. Participar en los comités de evaluación y selección de herramientas de IA en los servicios de cardiología requiere conocer estos requisitos y las responsabilidades que implican para los profesionales que las utilizan.
La brecha de formación es otro punto crítico para la especialidad. Los cardiólogos que comprenden las capacidades y limitaciones de los algoritmos de IA están mejor equipados para integrarlos de forma crítica y segura, evitar los sesgos de automatización y mantener su competencia diagnóstica independiente. Las sociedades científicas de cardiología tienen aquí un papel central que aún no ha sido suficientemente asumido.
En síntesis, la inteligencia artificial en sanidad está reconfigurando los sistemas de salud europeos de forma estructural e irreversible, y la cardiología se sitúa en primera línea de esa transformación. La inversión en gobernanza de datos, la claridad regulatoria y la formación de los profesionales serán los tres ejes determinantes para que la artificial intelligence in health, en su denominación internacional, aporte el máximo beneficio clínico con las máximas garantías de seguridad y equidad en la práctica cardiológica [1].
Referencias:
- WHO. - Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the European Union
Ramón Bover Freire
