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Concepto de servicios de tecnología de IA médica y atención médica.

IDI y T-Systems presentan una plataforma para gestionar y desplegar modelos de IA en el Sistema Sanitario Público Catalán

Esta plataforma, denominada IA-HES, tiene como objetivo mejorar la eficiencia y gobernanza de los modelos de IA mediante tecnologías estandarizadas, garantizando la seguridad, trazabilidad y transparencia.

26-feb-2026

¿Cuál es el Impacto en la Gobernanza y Catalogación de Modelos de IA?

IA-HES es un avance significativo en la gobernanza de la IA en la sanidad pública. La plataforma establece un marco común para catalogar y gobernar los modelos de IA que se implementan en todo el CatSalut, promoviendo la interoperabilidad y la estandarización entre administraciones, centros de salud, proveedores tecnológicos y otros actores clave del ecosistema sanitario.

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IA-HES nos permite establecer un marco compartido para catalogar y gobernar los modelos de IA que se despliegan en el sistema sanitario público, con criterios homogéneos de seguridad, trazabilidad y control. Este enfoque es clave para avanzar en equidad territorial: que la disponibilidad y el rendimiento de estas herramientas no dependan del centro o del territorio, sino de estándares comunes que garanticen un acceso consistente y con las mismas garantías en todo el CatSalut.

Joan Gibert, Director de Estrategia de IA, Innovación

¿Cómo ayuda una arquitectura abierta y flexible al Futuro de la IA en Sanidad?

La plataforma IA-HES ha sido diseñada con una arquitectura abierta y flexible, lo que facilita su integración con nuevos modelos de IA a medida que surjan en el futuro. Utilizando tecnologías avanzadas como MLFlow, Kubeflow, Kubernetes y GIT, y con marcos de gobernanza y catalogación estandarizados, la solución conecta la innovación con el cumplimiento normativo. Además, permite una integración fluida con infraestructuras tecnológicas existentes en administraciones regionales y nacionales, alineándose con la estrategia digital y las necesidades de las entidades públicas.

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La implementación de esta plataforma abre un abanico de posibilidades para mejorar el sistema sanitario catalán mediante el uso de IA de manera regulada y estandarizada. Con esta solución, impulsamos la interoperabilidad, la transparencia y la evolución continua del sistema, lo que no solo mejorará la calidad de la atención allá donde residas, sino que también facilitará la sistematización de los modelos de IA en todo el CatSalut.

Ramón Puigoriol, responsable de Health en T-Systems Iberia

¿Cuáles son los principales beneficios de IA-HES?

  • Estandarización y Gobernanza de Modelos de IA: Promueve un catálogo homogéneo de modelos, garantizando seguridad, transparencia y trazabilidad en su implementación en todo el sistema
  • Interoperabilidad: Facilita la comunicación entre entidades públicas, proveedores tecnológicos y actores sanitarios para una adopción eficiente de modelos de IA
  • Escalabilidad y Futuro: Diseñada para ser flexible, la plataforma puede integrar nuevos modelos de IA en el futuro, lo que asegura la evolución continua del sistema sanitario
  • Cumplimiento Normativo: La plataforma está alineada con las regulaciones de protección de datos y privacidad, cumpliendo con las exigencias de la normativa europea.

FAQ

¿Qué es IA-HES y qué papel juega en el sistema sanitario catalán?

IA-HES es una plataforma de gobernanza y catalogación de modelos de IA desarrollada por el IDI y T-Systems. Su objetivo es estandarizar y asegurar la implementación de modelos de IA en el sistema sanitario público catalán (CatSalut), mejorando la eficiencia, la interoperabilidad y la transparencia de las soluciones tecnológicas en el sector salud.

¿Cuáles son los beneficios de usar una plataforma de IA soberana como IA-HES en la sanidad pública?

El uso de IA-HES en el sistema sanitario público catalán garantiza que los modelos de IA cumplan con los estándares de seguridad, trazabilidad y transparencia. Además, facilita la gobernanza centralizada de los modelos, asegurando que todas las herramientas tecnológicas en el sistema sean accesibles de manera equitativa y que el acceso no dependa del centro o territorio, sino de normas comunes.

¿Qué impacto tendrá esta plataforma en la colaboración entre administraciones y centros de salud?

IA-HES fomentará una mayor colaboración entre administraciones, centros de salud, proveedores tecnológicos y otros actores del ecosistema sanitario. Al estandarizar los modelos de IA, facilitará una mejor comunicación y cooperación entre los diferentes involucrados, mejorando la eficiencia y la calidad del servicio sanitario.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto del sistema sanitario?

La Inteligencia Artificial (IA) en sanidad hace referencia al uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos, realizar diagnósticos, predecir enfermedades y mejorar la toma de decisiones en los tratamientos. En el contexto del sistema sanitario público, la IA permite mejorar la eficiencia, la precisión y la personalización de la atención médica.

¿Cómo contribuye la IA a la modernización del sistema sanitario público?

La IA moderniza el sistema sanitario público permitiendo un análisis más rápido y preciso de los datos médicos, facilitando la toma de decisiones basada en evidencias y reduciendo la carga de trabajo del personal sanitario. Además, la IA mejora la interoperabilidad entre los diferentes sistemas y entidades del sistema de salud, lo que optimiza la eficiencia operativa y la calidad de la atención.

¿Por qué es importante la gobernanza y la trazabilidad de los modelos de IA en el sistema sanitario?

La gobernanza y la trazabilidad son esenciales para asegurar que los modelos de IA utilizados en el sistema sanitario sean seguros, transparentes y cumplan con la normativa legal. Esto ayuda a prevenir sesgos en los modelos, garantiza la privacidad de los datos y asegura que las decisiones tomadas por la IA sean justas y equilibradas.

¿Qué beneficios tiene un sistema de IA soberano para el sector sanitario?

Un sistema de IA soberano asegura que los datos de salud sean gestionados y procesados dentro de la jurisdicción local, lo que garantiza la seguridad y la privacidad de la información según las leyes y regulaciones nacionales y europeas. Esto permite a los gobiernos y administraciones mantener el control sobre los datos sanitarios y fomentar la soberanía digital, evitando dependencias de proveedores externos no europeos.

¿Cómo puede un sistema de IA en la sanidad mejorar la equidad territorial?

Un sistema de IA estandarizado y gobernado, como el proporcionado por IA-HES, permite que todos los centros de salud, independientemente de su ubicación, tengan acceso a las mismas herramientas tecnológicas avanzadas. Esto asegura que la calidad de la atención no dependa del territorio ni de los recursos de un centro específico, promoviendo la equidad en el acceso a la salud digital.

Glosario de términos relacionados con IA en Sanidad

  • IA (Inteligencia Artificial): Tecnología que permite a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones
  • IA Soberana: Modelo de IA que garantiza que los datos sean gestionados dentro de un marco legal y normativo local o regional, asegurando la soberanía digital y el control de los datos por parte de las autoridades competentes
  • Gobernanza de IA: Conjunto de reglas, políticas y procesos que aseguran que los modelos de IA se gestionen de manera ética, segura y conforme a las regulaciones legales
  • Interoperabilidad: Capacidad de diferentes sistemas tecnológicos para trabajar juntos, intercambiar datos y colaborar de manera eficiente, independientemente de su origen o proveedor
  • Arquitectura Abierta: Diseño de una infraestructura tecnológica que permite integrar soluciones de diferentes proveedores, facilitando la adaptación y expansión continua de un sistema
  • IA Generativa: Tipo de IA que puede crear contenido nuevo (como texto, imágenes o predicciones) a partir de datos existentes, y se utiliza en sanidad para generar diagnósticos, imágenes médicas o tratamientos personalizados
  • Estandarización: Proceso de unificación de criterios y protocolos para garantizar que los modelos de IA sean aplicables de manera consistente y equitativa en todo el sistema sanitario
  • Soberanía Digital: El control local o regional sobre los datos digitales, garantizando que la gestión de la información esté alineada con las leyes y regulaciones locales o nacionales

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