Este artículo es resultado de la colaboración editorial entre la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) y Univadis.
Introducción: La encrucijada existencial de la sanidad europea
La confluencia de dos vectores de transformación masiva define el momento histórico actual para el Sistema Nacional de Salud (SNS) español y el modelo sanitario europeo. La Comisión Europea ha desplegado una estrategia sin precedentes para movilizar una inversión masiva en inteligencia artificial con el objetivo de evitar la irrelevancia tecnológica frente a Estados Unidos y China [1]. Paralelamente, el Ministerio de Sanidad español ha anunciado un plan para la automatización de procesos administrativos mediante inteligencia artificial, en un intento por preservar la universalidad del sistema frente a la saturación burocrática y la crisis de recursos humanos [2].
Aparentemente desconectadas —una macroestrategia continental centrada en supercomputación y “gigafactorías” de inteligencia artificial, y una medida administrativa nacional enfocada en eficiencia operativa—, estas iniciativas revelan la fractura crítica del sistema: la competitividad futura de la sanidad europea no dependerá únicamente de la potencia de cálculo bruta, donde Estados Unidos mantiene hegemonía difícil de revertir, sino de la calidad, profundidad y gobernanza del dato clínico. La Atención Primaria, históricamente infrafinanciada y tecnológicamente rezagada, emerge paradójicamente como el activo estratégico más valioso [3, 4].
La tesis de este análisis sostiene que la inversión en infraestructura de hardware constituye una condición necesaria pero insuficiente. Sin una reorientación masiva de recursos hacia la capacitación del capital humano y hacia la infraestructura de captura de datos en la “capa capilar” del sistema, la estrategia europea corre el riesgo de esterilidad. Proponemos que herramientas específicas, como la automatización del Análisis de la Situación de Salud, actúen como catalizadores para transformar la calidad del dato, convirtiendo obligaciones burocráticas en motores de inteligencia sanitaria.
El contexto geopolítico y económico: la carrera por la hegemonía de la inteligencia artificial
InvestAI: La respuesta europea a la brecha de inversión
La iniciativa InvestAI representa el esfuerzo más ambicioso del bloque comunitario para cerrar la brecha tecnológica, con un objetivo de movilización de 200.000 millones de euros en inversión pública y privada. Dentro de este paquete destaca la creación de un fondo de 20.000 millones de euros destinado a las “gigafactorías” de inteligencia artificial, instalaciones diseñadas para proporcionar la potencia de cálculo necesaria para entrenar grandes modelos fundacionales [1, 5].
El diagnóstico de la Comisión es claro: Europa carece de infraestructura de cómputo competitiva con Silicon Valley. En 2023, la inversión privada en inteligencia artificial en Estados Unidos alcanzó 67.000 millones de dólares, frente a 11.000 millones de euros en Europa [6]. Mientras Estados Unidos apuesta por proyectos faraónicos como Stargate (500.000 millones de dólares), Europa intenta compensar su debilidad de mercado con inversión pública dirigida [7].
La paradoja de la infraestructura sin datos
La estrategia europea centrada en las “gigafactorías” plantea una paradoja crítica en salud: la potencia de cálculo resulta inútil sin datos de entrenamiento de calidad. Los modelos de inteligencia artificial actuales son voraces consumidores de datos; sin embargo, la calidad de los datos sanitarios en Europa enfrenta barreras de fragmentación que ninguna cantidad de GPUs puede resolver por sí sola [8].
Existe un riesgo real de que los fondos fluyan hacia proveedores de tecnología, dejando a la Atención Primaria —fuente del dato más rico y complejo— en situación de precariedad digital, incapaz de alimentar esas gigafactorías con la “materia prima” de alta calidad que necesitan [9].
La asimetría estructural del SNS: un sistema a dos velocidades
El hospital y el “petróleo” estructurado
El entorno hospitalario, beneficiario de planes como el INVEAT, genera lo que denominamos “petróleo estructurado”: datos de imagen médica y laboratorio estandarizados globalmente. Esto facilita el despliegue de inteligencia artificial de visión por computador, pero limita la visión del paciente a momentos agudos y desconectados de su realidad social [10].
Recomendaciones clave
- Automatización del Análisis de la Situación de Salud como prioridad nacional: establecer la generación automática del Análisis de la Situación de Salud en todos los centros de Atención Primaria como proyecto “faro” de digitalización. Esto servirá como mecanismo de tracción para limpiar y estandarizar las bases de datos sanitarias.
- Inversión en la “última milla”: destinar una parte sustancial de los fondos europeos a renovar el hardware y software de las consultas de Atención Primaria(micrófonos, pantallas dobles, inteligencia artificial ambiental) para facilitar la captura de datos de calidad.
- Plan de capacitación masiva: formar a los profesionales no solo en el uso de herramientas, sino en la cultura del dato y la interpretación de la salud poblacional a través del Análisis de la Situación de Salud digital.
Si Europa logra limpiar y estructurar los datos de su Atención Primaria mediante herramientas como el Análisis de la Situación de Salud automatizado, tendrá algo que ni Estados Unidos ni China poseen: una visión longitudinal, integral y social de la salud humana, lista para entrenar la IA más ética y eficaz del mundo.
Los conflictos de interés de los autores de los artículos pueden consultarse en los textos originales.
El Dr. César Dilu 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, España.
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