I Jornadas de Inteligencia Artificial Conversacional en Salud

Una propuesta de consenso entre garantias y factibilidad

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Colaboran

LAS  JORNADAS

La IA recuperará tiempo médico de calidad para las PERSONAS

MANIFIESTO PRELIMINAR

Antecedentes

Resumen General de las I Jornadas de IA Conversacional en Salud

Las I Jornadas de IA Conversacional en Salud han reunido a expertos de diversas disciplinas para analizar el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. A lo largo de nueve mesas de trabajo, se han identificado desafíos, oportunidades y acciones prioritarias en distintos aspectos clave de la salud digital.

Principales Conclusiones

  1. Información Veraz: La IA generativa tiene el potencial de mejorar la toma de decisiones clínicas mediante el análisis de datos estructurados de entrevistas médico-paciente. No obstante, se requiere asegurar la calidad y veracidad de la información, estableciendo un marco ético sólido y garantizando la privacidad de los datos.

  2. Empatía y Motivación: Para que la IA conversacional sea efectiva en el ámbito sanitario, debe incorporar un lenguaje natural humano, simulando inteligencia emocional y adaptándose a las características culturales y personales del paciente. La cocreación con los propios usuarios será clave para su aceptación.

  3. Lenguaje y Comunicación: La implementación de IA debe enfocarse en una comunicación accesible, multicanal y adaptada a cada paciente. Es fundamental garantizar la interoperabilidad entre los sistemas públicos y privados, así como medir la efectividad de estas soluciones para generar confianza entre los usuarios.

  4. Ética y Legislación: El Reglamento de IA en Europa representa una oportunidad para la armonización normativa, pero también puede convertirse en una barrera si no se aplica con flexibilidad y agilidad. Es imprescindible establecer estándares claros, asegurar la explicabilidad de los sistemas y capacitar a los profesionales en el uso de estas herramientas.

  5. Manejo de Datos: Actualmente, los sistemas de salud se enfrentan a problemas de accesibilidad e interoperabilidad de los datos. Se necesita avanzar en estándares abiertos, mejorar la gobernanza del dato y fomentar la colaboración público-privada para optimizar el uso de la información en salud.

  6. Coste-Efectividad: La IA ofrece oportunidades para mejorar la eficiencia del sistema sanitario, pero su implementación debe estar acompañada de evaluaciones económicas rigurosas. Se recomienda avanzar en la creación de metodologías para evaluar su impacto financiero y promover modelos de atención híbridos que combinen lo digital con la atención tradicional.

  7. Innovación y Emprendimiento: La IA está impulsando el desarrollo de nuevos modelos de negocio en salud digital. Es necesario reestructurar la formación académica para fomentar el emprendimiento, facilitar el acceso a financiación y eliminar barreras regulatorias que limiten la escalabilidad de las startups.

  8. Asistencia Sanitaria Pública: La incorporación de IA en el sector público enfrenta desafíos como la resistencia al cambio, la falta de participación de los pacientes y la inmadurez tecnológica. Se requiere establecer una gobernanza clara, garantizar la calidad de los datos y diseñar estrategias de formación para profesionales y ciudadanos.

  9. Asistencia Sanitaria Privada: En el sector privado, la IA tiene el potencial de optimizar la gestión administrativa, mejorar la calidad asistencial y reforzar la medicina preventiva. Para su éxito, es fundamental definir marcos regulatorios claros, integrar la IA en telemedicina y automatizar procesos administrativos para aumentar la eficiencia operativa.

Conclusión

La IA conversacional tiene el potencial de transformar la atención sanitaria, mejorando la eficiencia, la comunicación y la accesibilidad a los servicios de salud. Sin embargo, su implementación debe abordarse con un enfoque estratégico, asegurando la calidad de los datos, la ética en su uso y la capacitación de los profesionales. La clave del éxito radica en encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y la sostenibilidad del sistema sanitario, garantizando que la inteligencia artificial complemente, y no reemplace, la interacción humana en la medicina.

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