Comisión de Digitalización de la Asamblea de Madrid del 7 de Abril: respuesta de la Directora General de Salud Digital a la pregunta sobre algoritmos de lA en la Consejería de Sanidad de la C. de Madrid

 El pasado 7/04/2026  tuvo lugar reunión de la Comisión de Digitalización de la Asamblea de Madrid  contando  en su orden del día , entre otros puntos, con la pregunta (nº expediente PCOP 3119/25) a petición del Grupo Parlamentario  de  Más Madrid sobre  "¿Qué algoritmos de Inteligencia Artificial se plantea implementar la Consejería de Sanidad con el apoyo de la Consejería de Digitalización?".

Se publicó el acta de la sesión en el  DD.SS. 740 , según la cual respondió la pregunta la   DIRECTORA GENERAL DE SALUD DIGITAL, Nuria Ruiz Hombrebueno asi:

"En la Comunidad de Madrid estamos implantando inteligencia artificial 

en el sector sanitario con un enfoque de apoyo clínico con gobernanza, evaluación previa y trazabilidad; esto significa cumplimiento normativo, protección de datos y trazabilidad, evaluación por utilidad clínica, no por moda, e integración para apoyar, no sustituir.

Actualmente, los algoritmos de IA que estamos implementando desde la Consejería de Digitalización en coordinación con la Consejería de Sanidad se encuadran principalmente en IA aplicada a imagen médica; en concreto se contempla el uso de las siguientes soluciones de software médico basadas en inteligencia artificial: en primer lugar, modelos destinados a asistir a los profesionales sanitarios en la interpretación de estudios de TAC de tórax, proporcionando una visión integral del estudio torácico y reforzando la práctica radiológica en áreas de neumología, cardiología y ortopedia, cuya finalidad es automatizar la segmentación y cuantificación y análisis de estructuras anatómicas torácicas, aportando información objetiva y estandarizada que facilite la valoración clínica, reduzca la variabilidad diagnóstica y optimice los tiempos de lectura.

 

En segundo lugar, tenemos soluciones que analizan imágenes de resonancia magnética de próstata con la finalidad de asistir a los radiólogos en la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo y estandarizar los informes de acuerdo con las guías clínicas vigentes.

En tercer lugar, tenemos modelos de evaluación del ictus isquémico agudo mediante el análisis automatizado y tomografías craneales sin contraste, proporcionando una valoración objetiva y reproducible del daño cerebral temprano para apoyar la interpretación radiológica y la toma de decisiones clínicas.

Otro modelo es de asistencia en la interpretación de mamografías, con el objetivo de detectar y caracterizar áreas sospechosas de cáncer de mama, proporcionando puntuaciones de anormalidad que reflejan la probabilidad de malignidad, contribuyendo al diagnóstico temprano del cáncer de mama y a la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre diagnóstica.

Tenemos otro modelo de ayuda al profesional a interpretación de TAC de tórax con el objetivo de detectar, cuantificar y realizar el seguimiento de nódulos pulmonares, contribuyendo a mejorar la precisión diagnóstica, la detección precoz de lesiones pulmonares y apoyar el seguimiento de pacientes con hallazgos nodulares.

También soluciones de ayuda a los profesionales sanitarios en la interpretación de radiografías musculoesqueléticas, cuya finalidad es facilitar la detección de fracturas, dislocaciones, derrames y lesiones óseas, estimación de datos en pediatría y automatización de mediciones en estudios seleccionados."

La replica de la portavoz de Más Madrid, Arce García, fue:

"Ustedes están haciendo un esfuerzo inversor relativamente notable, pero, teniendo en cuenta que tenemos muchos fondos europeos, nos preocupa también qué modelo de Administración están dejando. Observamos con preocupación que la práctica habitual es la externalización total en general en los proyectos. En estos de IA, se innova con proyectos europeos, se licitan servicios, se contratan constructoras, pero no se está creando lo que creemos que sería importante: una plantilla pública estable de ingenieros o científicos de computación dentro del Sermas. Si al final estamos externalizando este diseño -que muchos, aparte, sí que empiezan en los grupos de investigación pero luego externalizamos o compramos directamente las licencias-, corremos el riesgo de perder la soberanía tecnológica; entonces, me gustaría que me dijese cómo evitamos que cuando se acaben esos fondos -que ya se van a acabar en breve- nos quedemos con sistemas que no sabemos cómo mantener o cuyas licencias no vamos a poder pagar.

Hay que recordar que Madrid gasta 1.468 euros por habitante en sanidad, casi 300 euros por debajo de la media nacional, la cifra más baja de España, y no tiene mucho sentido gastar en IA para ahorrar tiempo administrativo. Le estoy hablando del programa este de IA de Atención Primaria, de transcripción, porque, al final, si ese tiempo se traduce en más minutos para que el médico mire al paciente, perfecto, pero los médicos de familia siguen atendiendo entre cuarenta y cincuenta pacientes al día. La IA no puede ser un parche tecnológico para cubrir la falta de personal.

Y hablemos de la soberanía del dato, que ha comentado. Ustedes mismos reconocen que tienen 16.000 millones de registros, el tesoro de los madrileños, y a mí me preocupa quién custodia realmente estos datos, cómo podemos estar seguros de que no hay sesgos cuando el código es propiedad privada de una empresa que busca el beneficio y no lo y no lo público. Hay informes que ya existen que detectan riesgos de sesgo de entrenamiento en herramientas de diagnóstico -eso usted lo sabe bien- que podrían estar discriminando por código postal o por sexo -esto lo sabemos, ya pasa en la medicina tradicional-, y no es porque lo hagan mal, sino simplemente porque los datos históricos están sesgados; o sea, el problema es a la hora de entrenar. Si ustedes no tienen un personal propio o la capacidad que tienen para auditar estos algoritmos es demasiado pequeña y al final lo hace una econsultora externa y no hay un panel ciudadano que pueda controlar qué tipo de algoritmo se está utilizando y saber cómo se están haciendo, la transparencia de esta comunidad, al final, es una quimera."

La contrarréplica de la Directora General fue:

"Voy a intentar resumir todo lo que pueda. Voy a empezar por el dato. Lo he comentado en alguna ocasión aquí, en la Asamblea. Dentro de la Dirección General de Salud Digital tenemos una oficina de gobierno del dato; desde esta oficina, lo que estamos haciendo es ingestar todos los datos que existen en el sistema sanitario público, tanto de hospitales como de Atención Primaria o del Summa. Estos datos se trabajan, o sea, hay que normalizarlos, hay que estandarizarlos y hay que asegurar la calidad del dato en todo su ciclo de vida, porque si no, como bien sabe, si un modelo de IA se entrena con datos que no son de calidad, no sirve para nada. Entonces, la primera premisa es que somos muy conscientes y tenemos una oficina muy potente de gobierno del dato, con científicos de datos que están haciendo estos trabajos. Están trabajando en la calidad del dato tanto en origen, en colaboración con el Sermas, con todos los grupos funcionales, como en el destino.

Aparte de esto, como sabe, hay muchísimos modelos de inteligencia artificial. Recibimos peticiones continuas de análisis y nosotros lo que hacemos es que, lo primero de todo, el modelo es valorado funcionalmente desde el Sermas. Ellos tienen que hacer una primera autorización funcional para ver que este modelo sea útil; como decía al principio, que no sea una moda, sino que sea útil para los profesionales y para los ciudadanos y que sea escalable, porque estamos en un servicio público de salud.

Una vez que el Sermas autoriza, ya entra la Dirección General de Salud Digital, y lo que hacemos es una valoración técnica, una valoración funcional para que estos modelos estén alineados con todos los trabajos y los estándares que tenemos dentro de la Comunidad de Madrid, y hay una primera valoración por la Oficina de Seguridad de Sistemas de Información. Esta oficina -creo que también lo he comentado en alguna ocasión- hace un análisis de viabilidad de aplicativos para asegurar el cumplimiento desde el punto de vista de seguridad de la información y de protección de datos sanitarios y, una vez que tenemos el okey por parte de la oficina de seguridad, el algoritmo o el modelo pasa a la Oficina Técnica de Impulso de la Inteligencia Artificial de la Consejería de Digitalización, que analiza absolutamente todos los modelos antes de su puesta en producción.

La valoración de riesgos y la formulación de recomendaciones que hace la Oficina Técnica de Impulso de la Inteligencia Artificial tiene en cuenta las siguientes normativas: por una parte, el reglamento de la Unión Europea, el 2024/1689 sobre inteligencia artificial, el RIA, en cuanto a los requisitos y obligaciones para sistemas de inteligencia artificial; y, por otra parte, el Reglamento de la Unión Europea 2017/745, de productos sanitarios -el MDR-, porque no podemos perder de vista que estamos hablando de medical devices, en tanto que los algoritmos se clasifican como software médico para los análisis de las imágenes médicas correspondientes y, por tanto, quedan sujetos a normativa específica. Y no solamente hacen esta primera valoración, sino que hay auditoría..., hay una trazabilidad, y lo que queremos es asegurar esa gobernanza y esa seguridad en la implantación de todos estos modelos. Todos los modelos que he comentado han seguido todo el proceso y tienen todas las autorizaciones pertinentes" 

Más Madrid finalizó:

"Más o menos, como decíamos, todo lo ha comentado varias veces, pero desde Más Madrid creemos que tenemos una oportunidad de hacerlo mejor -porque, al final, estamos externalizando, y usted lo sabe- y ser referentes en una inteligencia artificial responsable. Por eso, aquí no solo vamos a señalar problemas, le voy a hacer algunas propuestas concretas para que las tome en consideración.

La primera, usted ha dicho que siempre se va a presentar una auditoría. Nosotros lo que pensamos es que, antes de que un algoritmo clínico se despliegue en el Sermas, debe superar una auditoría independiente. Usted me está hablando todo el rato de que está dentro de Digitalización, dentro del Sermas. Pensamos que necesitamos que sea independiente y que acredite que no produce resultados discriminatorios por razón de sexo, edad, origen o condición económica.

Segundo, el consentimiento informado sobre el uso de la IA. Usted sabe que en la Fundación Jiménez Díaz ya lo están haciendo. Supongo que será un piloto, que, a todo esto, es difícil encontrar estos pilotos cuando los buscas en el portal. Y en la Jiménez Díaz lo están utilizando y no piden el consentimiento informado del paciente cuando lo están haciendo a la hora de ejecutarlo; entonces, uno de los pasos importantes es el consentimiento informado, el cual ustedes no están informando al paciente.

 La tercera sería una guía de buenas prácticas para los hospitales del Sermas, y la cuarta, muy importante, un panel ciudadano sobre la IA en salud"

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