A Carmen, una trabajadora de Sanitas, la inteligencia artificial (IA) le salvó la vida. Absorta por las ocupaciones del día a día, posponía su cita con el dermatólogo por una mancha en la nariz hasta que la compañía de salud para la que trabaja lanzó hace tres años el servicio de monitorización inteligente dermatológica. En un momento, Carmen subió a la aplicación una imagen de esa lesión en la piel que la IA analizó en cuestión de segundos, detectando su malignidad. La trabajadora de Sanitas recibió inmediatamente el tratamiento adecuado para ello. La rapidez y precisión en este diagnóstico es solo un ejemplo de cómo la tecnología está revolucionando las prácticas médicas. Un avance que es posible gracias a la inversión económica. Solo en España, se han destinado 2.000 millones de euros desde 2020, según el informe Spain Tech Ecosystem Report 2025, elaborado por Dealroom, analista global de start-ups y ecosistemas tecnológicos. La misma compañía destaca las directrices europeas para impulsar la IA en el sector sanitario. El 65% de las inversiones que se capta en la actualidad en la Unión Europea se dedican al desarrollo de soluciones digitales para su aplicación en la salud. Otro factor que determina el auge de los sistemas inteligentes y que permitirá que sigan creciendo es la recopilación masiva de datos médicos. Una extraordinaria infraestructura de información digital sin precedentes, como explica en el siguiente audio Jesús Jerónimo, director de Salud Digital de Sanitas y Bupa en Europa y Latinoamérica.
Jesús Jerónimo, director de Salud Digital de Sanitas y Bupa en Europa y Latinoamérica
Sanitas ejemplifica el cambio de paradigma que han aportado los datos en el sector sanitario. “Antes de la pandemia los datos se utilizaban únicamente para mejorar el modelo de negocio. No pensábamos que fuéramos a poder cuidar de nuestros clientes con toda esa información que almacenábamos sobre su salud”, explica Manuel Vázquez, director del departamento Data & Innovation de Sanitas y Bupa en Europa y Latinoamérica. Cinco años después, la compañía está provista de sistemas inteligentes que ayudan a diagnosticar con precisión, asisten a los profesionales a prevenir enfermedades y facilitan la personalización de los tratamientos. Sin embargo, para comprender cómo se han logrado estos hitos médicos, hay que entender primero cómo se construyen estos cerebros digitales.
Cómo se crea y alimenta una inteligencia artificial
La inteligencia artificial no piensa sola, aprende de los datos recopilados y mejora gracias a la interacción humana. Así se prepara para prestar sus servicios:
1
Recolección de datos
Recolección de datos
La IA necesita aprender a partir de ejemplos. Se recopilan grandes volúmenes de datos: textos, imágenes, sonidos o registros numéricos.
2
Limpieza y preparación
Limpieza y preparación
Los datos se filtran, corrigen y estructuran. Se eliminan errores, duplicados o información irrelevante para que la IA aprenda correctamente.
3
Entrenamiento del modelo
Entrenamiento del modelo
El modelo de IA analiza los datos y busca patrones. Aprende a reconocer relaciones y hacer predicciones mediante algoritmos matemáticos.
4
Evaluación y ajuste
Evaluación y ajuste
Se prueban los resultados y se comparan con respuestas correctas. Si falla, se ajustan parámetros hasta mejorar su precisión.
5
Implementación
Implementación
El modelo se integra en aplicaciones reales: asistentes virtuales, diagnósticos médicos, análisis de datos, entre otros usos.
6
Retroalimentación y actualización
Retroalimentación y actualización
La IA aprende con nuevos datos. Cuanto más se usa, más mejora su desempeño.
Fuente: International Business Machine (IBM)
De esta forma la IA está presente en todos los procesos automatizados de la atención sanitaria en Sanitas: desde la petición de citas, hasta la llamada a consulta, pasando por la auto admisión del paciente o la obtención de recetas electrónicas o consulta digital de informes y pruebas médicas en la aplicación MiSanitas. Como señala Jesús Jerónimo: “El paciente se beneficia de toda esta digitalización, tanto en la parte asistencial como en la médica, porque si algo ha demostrado la IA es que nos permite ir un paso más allá en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades”.
Los grandes logros actuales de la IA aplicada a la salud
La inteligencia artificial potencia la labor médica, mejorando la precisión, rapidez y capacidad de prevención en beneficio de los pacientes.
Detección temprana de tumores con radiografías de tórax
Los algoritmos de IA analizan imágenes médicas para detectar señales mínimas de cáncer antes que el ojo humano. Esto permite diagnósticos más tempranos y tratamientos más efectivos.
Apoyo al diagnóstico de cáncer de mama
Sistemas inteligentes interpretan mamografías y ayudan a los radiólogos a identificar anomalías con alta precisión, reducir errores y mejorar la detección temprana.
Análisis de lesiones dermatológicas
La IA compara fotografías de la piel con millones de casos para distinguir entre lesiones benignas y malignas, y favorece la detección rápida de melanoma y otras afecciones.
Más rapidez y precisión de diagnóstico
Los modelos de IA procesan grandes volúmenes de datos clínicos en segundos, lo que reduce los tiempos de diagnóstico y mejora la toma de decisiones médicas.
Potencia la medicina preventiva
La IA analiza historiales, patrones de salud y estudios genómicos para predecir riesgos de enfermedades antes de que aparezcan. Esto permite intervenciones tempranas y promueve hábitos saludables personalizados.
Fuente: Sanitas
Desde Sanitas explican que esta tecnología se aplica también con carácter retroactivo, es decir, todas aquellas pruebas radiológicas realizadas con anterioridad a la implantación de la IA serán ahora inspeccionadas con esta tecnología. “Por ejemplo, las placas de tórax con las que se pueden encontrar otras lesiones o evidencias tumorales que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano en esa placa”, aclara Manuel Vázquez. Un mercado tecnológico en constante evolución Como explica el director de Datos e Innovación de Sanitas, la empresa sanitaria trabaja con proveedores para adquirir soluciones de IA con aplicaciones en el sector de la salud. “Tras su compra, las adaptamos a nuestra infraestructura de Sanitas”, resume. El técnico relata cómo su compañía se adapta a la evolución vertiginosa del mercado de herramientas digitales aplicadas a la salud.
Manuel Vázquez, director del departamento Data & Innovation de Sanitas y Bupa en Europa y Latinoamérica
Para detectar las necesidades de pacientes, profesionales médicos y sanitarios y, posteriormente, incorporar las soluciones digitales correspondientes, Sanitas trabaja bajo un proyecto de escucha activa. De esta forma se creó Sanitask, un escribano digital que asiste durante la consulta. Jesús Jerónimo, director de Salud Digital, lo explica: “La IA escucha y transcribe la interacción del paciente y el médico, y evita que este último tenga que estar con la mirada puesta en su ordenador anotando cuestiones relevantes. Esta app contribuye a una interacción más humana”. Y celebra: “Este tipo de tecnología está cambiando la vida a los médicos”. “Esta es solo una radiografía actual de lo que la IA nos permite hacer en el campo de la salud, pero le queda mucho recorrido”, apunta Vázquez. “En consulta, se convertirá en el copiloto perfecto del médico, y en otras aplicaciones médicas va a ayudar a combatir con más contundencia enfermedades tan graves como el cáncer”, vaticina. En Sanitas siguen trabajando para incorporar la inteligencia artificial a otros procesos sanitarios, como avanza el director de Salud Digital: “La idea es que en 2026 podamos aplicar el servicio de monitorización inteligente que ha demostrado ser tan relevante en dermatología a otras especialidades como la endocrinología”, adelanta Jerónimo.