Justificación / Contexto
La IA y el machine learning están transformando tanto la práctica asistencial como la gestión sanitaria, desde el diagnóstico precoz hasta la optimización de recursos. El uso de modelos predictivos y digital twins permite simular la evolución de pacientes, optimizar circuitos asistenciales y anticipar crisis de recursos. No solo importa la tecnología, sino cómo se usa. La gobernanza del dato, la transparencia de los algoritmos y el valor real para el paciente deben ser ejes centrales. Más allá de la tecnología, el reto es el liderazgo para gestionarla, integrarla y formar equipos resilientes.
Objetivos
- Analizar el papel de la inteligencia artificial (IA), el machine learning y el big data en la mejora de la calidad asistencial y la eficiencia de los procesos sanitarios.
- Explorar el potencial de las herramientas predictivas para anticipar riesgos en salud y optimizar la gestión de recursos.
- Debatir sobre los retos de gobernanza, ética y seguridad en el uso de algoritmos y datos masivos en sanidad.
- Identificar cómo la transformación digital impulsa nuevos modelos de liderazgo en la dirección sanitaria.
- Inspirar a los directivos de salud a integrar la IA y la analítica avanzada en la toma de decisiones estratégicas.
Contenidos clave
- ¿Qué aplicaciones reales de IA y big data están teniendo impacto en la práctica clínica y en la gestión sanitaria en España y Europa?
- ¿Qué beneficios y riesgos implica el uso de algoritmos predictivos en la toma de decisiones asistenciales?
- ¿Cómo deben abordarse la ética, la transparencia y la gobernanza de los datos sanitarios?
- ¿Qué competencias digitales deben desarrollar los directivos y profesionales de la salud para liderar la transformación hacia la Salud 5.0?
- ¿Qué cambios organizativos y culturales son necesarios para integrar de forma sostenible la IA en el sistema sanitario?