El 9 de octubre celebramos el Selection Day del II Reto de Innovación Abierta – Sector Salud, una jornada que conectó a startups, hospitales, universidades, corporaciones y administración pública para acelerar la adopción de inteligencia artificial aplicada a la sanidad.
El objetivo: identificar soluciones con impacto clínico y organizativo y elegir las dos propuestas que desarrollarán pruebas de concepto en el sandbox de HM Hospitales.
Apertura institucional: visión y prioridades
La apertura institucional corrió a cargo de Miguel Rego, presidente del Cluster IA; Manuel Pérez Gómez, viceconsejero de Digitalización de la Comunidad de Madrid; y Laura Gutiérrez Barreno, viceconsejera de Sanidad. Se subrayó el papel de Madrid como polo tecnológico y la importancia de la colaboración público-privada para llevar la IA “del PowerPoint a planta”.
Desde la Dirección General de Salud Digital se compartió la visión de una IA sanitaria centrada en el paciente (HCAI), con foco en desburocratización, liberación de tiempo clínico, equidad en la implantación y transparencia/explicabilidad adaptada a profesionales y pacientes.
Además, se detalló la creación de una Oficina de Impulso a la IA, un marco metodológico de evaluación por fases y dominios (gobernanza, datos, privacidad, explicabilidad, rendimiento, ciberseguridad y normativa/AI Act) y un inventario que ya supera el centenar de iniciativas y más de 15 modelos predictivos en producción o fases avanzadas.
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Apertura institucional
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Manuel Pérez Gómez, viceconsejero de Digitalización
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Laura Gutiérrez Barreno, viceconsejera de Sanidad
Keynote: estado del arte de la IA en Salud
José María Veganzones Alonso-Cortés, subdirector general de Planificación, Operaciones y Servicios, presentó una panorámica muy aterrizada de cómo la Comunidad de Madrid está incorporando IA con criterio clínico, seguridad y escalabilidad:
- Visión y principios. IA centrada en el paciente (HCAI) con cuatro ejes: desburocratizar la clínica (menos tiempo en gestión, más en asistencia), equidad entre centros, transparencia/explicabilidad para profesionales y ciudadanía, y medición de impacto real (calidad asistencial, eficiencia y resultados en salud).
- Gobernanza y metodología. Puesta en marcha de la Oficina de Impulso a la IA y de un marco de evaluación por fases y dominios: gobernanza y cumplimiento (incluido AI Act), calidad y protección de datos, ciberseguridad, explicabilidad, validación clínica y operación (MLOps, monitorización y retirada controlada si procede).
- Casos de uso prioritarios.
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- IDP clínico para automatizar la lectura de informes y documentación;
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- Apoyo al diagnóstico por imagen con validación multicéntrica;
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- Predicción de demanda y optimización de agendas para reducir esperas y ajustar recursos;
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- Asistentes clínicos para informes de alta y conciliación de actos.
- Datos e interoperabilidad. Impulso a HL7-FHIR, catálogos de datasets y trazabilidad de modelos; inventario regional con >100 iniciativas y >15 modelos predictivos en producción o fases avanzadas.
- Del piloto al despliegue. Compra pública innovadora, evaluación por cohortes, auditoría periódica y planes de escalado centro a centro, evitando la pilotitis y garantizando sostenibilidad técnica y económica.
Cómo funcionó el reto: cifras y metodología
Charo Pinilla (gerente, Cluster IA) y Jesús Sánchez Mena (CIO, HM Hospitales) explicaron el proceso: convocatoria, evaluación y selección de 5 finalistas para afrontar retos reales de HM.
Charo detalló la estructura del reto en cuatro etapas (scouting, preselección, selección final y sesiones one-to-one), con 47 candidaturas recibidas y una shortlist de 10 antes de llegar a las 5 finalistas que presentaron en el Selection Day. Los desafíos se agruparon en codificación, predicción, personalización y prevención, y la evaluación combinó revisión documental, entrevistas técnicas y reuniones individuales como última fase antes del fallo.
Jesús presentó la estrategia de innovación y el sandbox clínico donde se desarrollarán las PoC. Destacó el valor de la evidencia: HM ha participado en investigaciones de referencia y está impulsando IA aplicable en entorno real (imagen médica, flujos IDP, asistentes clínicos, optimización operativa). También mencionó un estudio reciente publicado en Nature sobre predicción de enfermedades y mortalidad, uno de los trabajos más descargados desde la pandemia de COVID, que ha generado gran interés en el sector.
Pitches y reuniones one-to-one
Las cinco startups finalistas defendieron sus propuestas en pitches cronometrados de 3 minutos, por orden alfabético, dando paso a reuniones 1-a-1 con el equipo evaluador para contrastar alcance técnico, plan de despliegue, cumplimiento regulatorio y potencial de impacto clínico. La deliberación fue muy competida dada la calidad de las propuestas.
- Asho — Codificación clínica CMBD (CIE-10) con IA/PLN para mejorar la calidad del dato y la facturación hospitalaria.
- Delonia — IDP clínico: extracción estructurada de información desde informes, consentimientos y pruebas para integrarla en sistemas hospitalarios.
- Omniloy — Optimización operativa: analítica predictiva para agendas médicas, capacidad y tiempos de espera; detección de cuellos de botella.
- QALEON — Asistentes inteligentes para informes de alta y conciliación de actos médicos, con trazabilidad y seguridad.
- Topazium — Diagnóstico asistido por imagen (radiología): modelos que validan hallazgos y estandarizan reportes con métricas de desempeño.
De 11:30 a 12:50, el comité evaluador (con Jesús Sánchez Mena y equipo) mantuvo reuniones de 15 minutos con cada finalista para profundizar en ajuste a casos de uso, integración técnica, datos requeridos, plazos y métricas de éxito.
Mesa redonda: un ecosistema en consolidación
Tras la presentación del Mapa de Startups IA de Madrid a cargo de Silvia Prieto (experta en ecosistemas de IA & EdTech, Venturantis), tuvo lugar la mesa “Un ecosistema en consolidación, vibrante y diverso”, centrada en tres ejes: valor del mapa para la estrategia regional, barreras y oportunidades de incorporación de IA en hospitales, y retos de futuro (financiación, regulación, talento y colaboración).
Participaron:
- Ignacio Azorín, DG de Estrategia Digital (CAM) — Políticas públicas para escalar IA en servicios públicos y relevancia de estándares y compras de innovación.
- Miguel Rego, presidente, Cluster IA — Rol de los clústeres como orquestadores: conectar casos de uso, socios y financiación para pasar de idea a PoC y despliegue.
- José Manuel Molina, catedrático (UC3M) — Transferencia tecnológica universidad-empresa, calidad del dato anotado y evaluación rigurosa.
- Cristóbal Belda, director general médico (HM Hospitales) — Impacto clínico y seguridad: validación en entorno real para mejorar resultados y eficiencia.
- María Arribas, MD QALEON & founder getHERtalent — Visión startup: time-to-value corto, métricas claras y co-diseño con clínicos.
Charla inspiracional: retos y posibilidades de la IA
Cerró el bloque Stella Luna de María (CEO, Pentaquark Consulting) con una charla sobre posibilidades y retos de la IA. Abordó alucinaciones, privacidad/confidencialidad, calidad de datos y robustez, la necesidad de estándares internacionales y el potencial en medicina preventiva, gemelos digitales, ciudades verdes y avance científico. También llamó a considerar el coste energético y la sostenibilidad de la IA a escala. Mensaje clave: quien entienda los fundamentos y use la IA con criterio liderará la siguiente fase.
Stella Luna de María, CEO Pentaquark Consulting
Ganadoras y próximos pasos
Tras los one-to-one, se anunció a las dos startups ganadoras, que desarrollarán PoC de 10.000 € en el sandbox de HM Hospitales y contarán con créditos de Google Cloud para escalar sus soluciones. Con ello, el Cluster IA da un paso más en su misión de conectar talento y necesidad clínica y de convertir a Madrid en referente internacional en salud digital basada en datos.