La salud digital va más allá de la receta electrónica o la telemedicina. Tecnologías menos visibles, como la inteligencia artificial explicable (XAI), el aprendizaje federado, los biosensores o los escribas digitales, empiezan a abrirse paso con aplicaciones reales para mejorar el diagnóstico, anticipar riesgos, aliviar la carga asistencial y avanzar hacia una medicina más personalizada. Según expertos de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), su impacto estará condicionado no tanto por la novedad tecnológica como por su integración efectiva en la práctica clínica.
“El potencial de estas tendencias dependerá principalmente de la existencia de condiciones habilitadoras adecuadas, entre las que destacan marcos regulatorios adaptativos, una gobernanza robusta de los datos, interoperabilidad semántica y una integración efectiva en la práctica clínica que reduzca fricciones para profesionales y pacientes”, explica Francesc Saigí Rubió, director del Centro Colaborador en eHealth de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y catedrático de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC.
De la IA explicable a los escribas digitales
Entre las tendencias con más potencial, destaca la inteligencia artificial explicable (XAI), aplicada a la historia clínica y a los sistemas de apoyo a la decisión clínica. A diferencia de otros modelos, percibidos como una caja negra, esta tecnología introduce transparencia en los algoritmos predictivos y facilita su validación clínica, la gestión del riesgo y la reducción de la variabilidad médica. Investigaciones de universidades chinas apuntan, por ejemplo, a su utilidad para predecir choques sépticos a partir de datos de las UCI. También se ha probado en mamografías para analizar cómo modifica la relación de los radiólogos con las sugerencias de la IA.
Otra línea emergente es el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos analíticos multicéntricos sin centralizar datos confidenciales. Los sistemas se entrenan localmente y solo comparten actualizaciones agregadas, lo que abre la puerta a análisis a gran escala compatibles con las restricciones legales y éticas. Su potencial es especialmente relevante en enfermedades raras o en la predicción de complicaciones. En 2024, un proyecto universitario internacional lo aplicó al estudio de tumores pediátricos.
En paralelo, tecnologías como la cadena de bloques (blockchain) empiezan a explorarse para reforzar la trazabilidad, la integridad y la auditoría de accesos y consentimientos en historiales clínicos, algo especialmente útil en entornos con múltiples actores, como indica un estudio de universidades irlandesas y chinas. También ganan terreno los biosensores y los dispositivos portables conectados en tiempo real con la historia clínica, que permiten pasar de una medicina basada en episodios a otra basada en señales continuas. Esto puede facilitar la detección precoz de descompensaciones, el ajuste dinámico de tratamientos y la rehabilitación monitorizada, aunque todavía plantea retos como las falsas alarmas o la sobrecarga profesional.
