Este artículo es resultado de la colaboración editorial entre la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) y Univadis.
La brecha digital en salud no se mide solo en presupuesto ni en número de patentes. Se mide, sobre todo, en capacidad para convertir la tecnología en evidencia útil. Y en eso, paradójicamente, España parte de una posición que ni Estados Unidos ni la mayoría de nuestros vecinos europeos poseen: un Sistema Nacional de Salud con una atención primaria sólida, estable y universal, sostenida por miles de profesionales que llevan dos y tres décadas trabajando en el sector público.1
Durante el 32º Congreso Nacional de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), celebrado en junio en Oviedo, se ensayó una fórmula que merece atención. En el Hub Tecnológico SEMG, una decena de empresas emergentes presentaron sus herramientas de inteligencia artificial directamente ante un auditorio de en torno a 2.500 médicos de familia. Las había de muy distinto tipo: una herramienta de transcripción clínica que ya opera en sistemas públicos del norte de Europa y convierte la conversación de la consulta en nota estructurada; una terapia digital prescribible para el seguimiento de patología crónica; sistemas de apoyo a la decisión que responden con fuentes verificadas; análisis de imagen dermatológica con marcado CE. No fue un escaparate comercial. Fue, en la práctica, un experimento de validación de campo a una escala difícilmente reproducible en otro entorno.
Lo relevante no fue la exhibición, sino lo que la acompañó. Junto a las demostraciones, se celebraron talleres presenciales en los que se discutieron las particularidades de alguno de estos proyectos: su encaje en el flujo de consulta, sus límites de seguridad, su integración con la historia clínica, su valor diferencial real. Esa combinación —exposición tecnológica masiva más recogida cualitativa estructurada de la opinión experta— abre una vía que conviene formalizar.
El problema de fondo es conocido. La generación de evidencia es hoy el principal cuello de botella de la salud digital, y muy en particular de las terapias digitales. 2,3 El ciclo de desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) no tiene nada que ver con el de un medicamento: el fármaco se evalúa una vez y permanece estable; el modelo de IA se reentrena, se actualiza y cambia su comportamiento en cuestión de meses.4 Aplicar a un sistema en evolución continua los tiempos y los marcos de un producto estático condena a la herramienta a llegar obsoleta a su propia validación. Las pruebas piloto, valiosas, son lentas, locales y difícilmente generalizables; cuando concluyen, el objeto evaluado ya no es el mismo.5
Esta tensión no es exclusivamente española. Reguladores y agencias de todo el mundo buscan modelos de evaluación más dinámicos, capaces de acompañar el cambio en lugar de fotografiarlo. Pero España tiene una urgencia añadida: el horizonte europeo de digitalización y el despliegue del Espacio Europeo de Datos Sanitarios exigen que, antes de que termine la década, una batería de herramientas y la digitalización del conjunto del Sistema Nacional de Salud (SNS) estén plenamente operativas.6 No hay margen para validar a la velocidad de la década pasada.
Aquí es donde la atención primaria española se convierte en un activo estratégico. Un sistema público, estandarizado, con gran volumen de profesionales y continuidad asistencial7 es el laboratorio natural para generar evidencia aplicada sobre IA clínica. Y dentro de ese sistema, la opinión de los profesionales no es un dato blando. Bien recogida, deja de ser anécdota para convertirse en evidencia.
La clave está en la palabra “protocolizado”. El juicio experto, cuando se captura mediante metodología cualitativa rigurosa —paneles estructurados, criterios explícitos, instrumentos reproducibles, consenso medido— produce conocimiento válido y trazable.8,9, No sustituye al ensayo clínico, pero lo complementa donde el ensayo clásico no llega a tiempo: usabilidad, seguridad percibida, integración real, aceptación profesional, mejora continua.10 Es la diferencia entre “a los médicos les gustó” y “un panel representativo y homogéneo de especialistas evaluó estos dominios con estos criterios y alcanzó este grado de acuerdo”.11
Lo que se ensayó en Oviedo apunta precisamente a eso: un modelo en el que la sociedad científica actúa como puente entre la innovación tecnológica y la realidad de la consulta, aportando lo único que las grandes potencias tecnológicas no pueden comprar —el criterio acumulado de quienes sostienen la sanidad pública desde hace treinta años.
España no va a ganar la carrera tecnológica imitando a quien parte con más capital. Puede ganarla —o al menos acortar distancias— jugando su propia baza: un sistema sanitario que otros envidian y un cuerpo de profesionales cuya experiencia, hasta ahora infrautilizada como fuente de evidencia, puede ser exactamente lo que falta para validar bien y validar rápido. El camino está mostrado. Queda recorrerlo.
El Dr. César Dilú Sorzano es miembro del Grupo de Salud Digital de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) y Médico de Familia en Albera Salut (Peralada, Girona, España).
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Imagen principal: Jinda Noipho/Dreamstime
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Citar este artículo: Validar la inteligencia artificial en salud: España muestra un nuevo camino y se llama Atención Primaria – Univadis – 06 de julio de 2026.
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