{"id":6833,"date":"2026-10-19T09:53:36","date_gmt":"2026-10-19T07:53:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mosaicfactor.com\/bnew-2026-tendencias-de-la-ia-sanitaria-medicina-de-precision-e-ia-responsable\/"},"modified":"2026-10-19T11:24:03","modified_gmt":"2026-10-19T09:24:03","slug":"bnew-2026-tendencias-de-la-ia-sanitaria-medicina-de-precision-e-ia-responsable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mosaicfactor.com\/es\/bnew-2026-tendencias-de-la-ia-sanitaria-medicina-de-precision-e-ia-responsable\/","title":{"rendered":"BNEW 2026: tendencias de la IA sanitaria, medicina de precisi\u00f3n e IA responsable"},"content":{"rendered":"<p><span data-teams=\"true\">Desde la rob\u00f3tica y los <strong>gemelos digitales<\/strong> hasta el <strong>an\u00e1lisis predictivo<\/strong> y la <strong>medicina de precisi\u00f3n<\/strong><\/span>, <a href=\"https:\/\/www.bnewbarcelona.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Barcelona New Economy Week (BNEW) 2026<\/strong><\/a> <span data-teams=\"true\">puso de relieve <em>c\u00f3mo la inteligencia artificial est\u00e1 transformando todos los sectores de la econom\u00eda<\/em>. Para Mosaic Factor, empresa especializada en IA sanitaria, anal\u00edtica avanzada y soluciones de IA fiables, el evento ofreci\u00f3 informaci\u00f3n valiosa sobre algunos de los retos m\u00e1s importantes a los que se enfrenta actualmente la innovaci\u00f3n sanitaria.<\/span><\/p>\n<h1>IA sanitaria en BNEW 2026: medicina de precisi\u00f3n, explicabilidad y mitigaci\u00f3n de sesgos<\/h1>\n<div><span data-teams=\"true\">Entre las numerosas sesiones centradas en la IA, los debates sobre longevidad, medicina personalizada y diversidad de los datos resultaron especialmente relevantes. Estos temas se sit\u00faan en la intersecci\u00f3n de la IA sanitaria, la inteligencia artificial explicable (XAI) y el desarrollo responsable de la IA, y plantean una pregunta fundamental tanto para los investigadores como para los proveedores tecnol\u00f3gicos: \u00bfpueden los sistemas de IA ser realmente eficaces si faltan poblaciones clave en los datos utilizados para entrenarlos?<\/span><\/div>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-6775\" src=\"https:\/\/www.mosaicfactor.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/BNEW-Health-MosaicFactor-300x173.webp\" alt=\"BNEW Healthcare AI\" width=\"300\" height=\"173\" \/><\/p>\n<p><span style=\"color: #333333; font-size: 26px;\">La IA, en el centro de la nueva econom\u00eda<\/span><\/p>\n<div>\n<p>La s\u00e9ptima edici\u00f3n de Barcelona New Economy Week (BNEW) se celebr\u00f3 del 5 al 7 de octubre de 2026 en DFactory Barcelona. Organizado por el Consorci de la Zona Franca de Barcelona, el evento reuni\u00f3 a cientos de expertos, innovadores y startups de ocho sectores: inteligencia artificial, salud, energ\u00eda, agroalimentaci\u00f3n, aviaci\u00f3n y espacio, ciencia, talento y videojuegos.<\/p>\n<p>Este a\u00f1o, la inteligencia artificial cont\u00f3 por primera vez con un programa propio, despu\u00e9s de seis ediciones en las que hab\u00eda sido un tema transversal. Las sesiones exploraron c\u00f3mo la IA est\u00e1 transformando el empleo, los modelos de negocio y los procesos de toma de decisiones, con aportaciones de organizaciones como el Barcelona Supercomputing Center, Oracle e Ibercaja.<\/p>\n<p>La influencia de la IA fue mucho m\u00e1s all\u00e1 de su programa espec\u00edfico. El programa de Salud mostr\u00f3 la automatizaci\u00f3n y la rob\u00f3tica quir\u00fargica en directo. Las sesiones de Energ\u00eda se centraron en el papel creciente de los datos y la IA en la transici\u00f3n energ\u00e9tica. Por todo el recinto, robots humanoides, robots colaborativos y simuladores de movilidad aut\u00f3noma demostraron la rapidez con la que la IA est\u00e1 pasando de los entornos de investigaci\u00f3n a las aplicaciones reales.<\/p>\n<p>Para Mosaic Factor, BNEW ofreci\u00f3 una visi\u00f3n valiosa de la direcci\u00f3n que est\u00e1 tomando la innovaci\u00f3n en IA en m\u00faltiples sectores. Muchos de los temas tratados \u2014como la IA fiable, la calidad de los datos, la rob\u00f3tica, el an\u00e1lisis predictivo y los gemelos digitales\u2014 est\u00e1n directamente relacionados con los retos que abordamos en nuestros propios proyectos.<\/p>\n<h2>Tendencias de IA observadas en BNEW 2026<\/h2>\n<p>En las sesiones de IA, Salud, Energ\u00eda e Industria surgieron varios temas comunes:<\/p>\n<ul>\n<li>Adopci\u00f3n creciente de sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en IA.<\/li>\n<li>Mayor demanda de una IA explicable y fiable.<\/li>\n<li>Uso m\u00e1s extendido del an\u00e1lisis predictivo y de los gemelos digitales.<\/li>\n<li>Integraci\u00f3n de datos multimodales para ofrecer servicios personalizados.<\/li>\n<li>Gran atenci\u00f3n a la gobernanza, la transparencia y la regulaci\u00f3n de la IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas tendencias est\u00e1n estrechamente alineadas con las soluciones que Mosaic Factor desarrolla en los \u00e1mbitos sanitario, de la movilidad y de la industria.<\/p>\n<p>Aunque la innovaci\u00f3n en IA estuvo presente en todo el evento, la atenci\u00f3n sanitaria destac\u00f3 como uno de los \u00e1mbitos en los que se espera que la IA tenga mayor impacto, al tiempo que plantea algunas de las preguntas m\u00e1s importantes sobre fiabilidad, explicabilidad y sesgos.<\/p>\n<h2>IA sanitaria, investigaci\u00f3n sobre longevidad y medicina de precisi\u00f3n<\/h2>\n<p>El 6 de octubre, la sesi\u00f3n de Salud de BNEW \u00ab<em>Longevity and Healthy Aging: Strategies for a Longer-Lived Society<\/em>\u00bb reuni\u00f3 a investigadores y profesionales cl\u00ednicos que trabajan en gen\u00e9tica, neurociencia y nutrici\u00f3n integrativa.<\/p>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la longevidad en s\u00ed, el debate puso de relieve tendencias m\u00e1s amplias que est\u00e1n configurando el futuro de la IA sanitaria:<\/p>\n<ul>\n<li>La transici\u00f3n hacia la medicina de precisi\u00f3n.<\/li>\n<li>La integraci\u00f3n de fuentes de datos multimodales.<\/li>\n<li>La importancia de la diversidad de los datos tanto en la investigaci\u00f3n cl\u00ednica como en los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El panel abord\u00f3 tres avances con implicaciones directas para la IA sanitaria:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Epigen\u00e9tica<\/strong>: el estilo de vida y el entorno influyen en c\u00f3mo se expresan los genes.<\/li>\n<li><strong>Tratamiento personalizado y multimodal<\/strong>: combinaci\u00f3n de intervenciones adaptadas a cada persona.<\/li>\n<li><strong>Representatividad de los datos<\/strong>: necesidad de contar con poblaciones de investigaci\u00f3n y conjuntos de datos m\u00e1s diversos.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cada uno de estos retos est\u00e1 estrechamente relacionado con el trabajo de Mosaic Factor en an\u00e1lisis predictivo y sistemas de apoyo a las decisiones cl\u00ednicas, donde la fiabilidad de los modelos depende de la calidad, la diversidad y la representatividad de los datos disponibles.<\/p>\n<p>. <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-6776\" src=\"https:\/\/www.mosaicfactor.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/BNEW-Health-MosaicFactor-2-1-300x187.webp\" alt=\"BNEW Healthcare AI\" width=\"300\" height=\"187\" \/><\/p>\n<h2>Gen\u00e9tica y epigen\u00e9tica: c\u00f3mo el estilo de vida influye en la expresi\u00f3n g\u00e9nica<\/h2>\n<p>Uno de los participantes en el panel utiliz\u00f3 la analog\u00eda de un juego de cartas para explicar la relaci\u00f3n entre gen\u00e9tica y epigen\u00e9tica. Cada persona recibe una mano al nacer y hereda la mitad de sus genes de cada progenitor. Esas cartas no se pueden cambiar, pero s\u00ed la manera de jugarlas.<\/p>\n<p>La epigen\u00e9tica describe c\u00f3mo los factores ambientales y del estilo de vida influyen en que determinados genes se activen o permanezcan silenciados. La actividad f\u00edsica, la alimentaci\u00f3n, la calidad del sue\u00f1o y la gesti\u00f3n del estr\u00e9s desempe\u00f1an un papel importante en los resultados de salud a largo plazo.<\/p>\n<p>En el debate se se\u00f1al\u00f3 que una proporci\u00f3n considerable de los casos de demencia est\u00e1 asociada a factores de riesgo modificables. Cada vez hay m\u00e1s investigaciones que muestran que el envejecimiento saludable no puede explicarse \u00fanicamente por la gen\u00e9tica. Surge, m\u00e1s bien, de la interacci\u00f3n entre las predisposiciones gen\u00e9ticas, las decisiones relacionadas con el estilo de vida y las condiciones ambientales a lo largo de la vida.<\/p>\n<p>En el \u00e1mbito de la IA sanitaria, esto refuerza la necesidad de modelos capaces de integrar m\u00faltiples fuentes de informaci\u00f3n, en lugar de depender de una sola variable o conjunto de datos.<\/p>\n<h2>Tratamiento personalizado y multimodal para un envejecimiento saludable<\/h2>\n<p>El panel subray\u00f3 que ninguna intervenci\u00f3n por s\u00ed sola puede abordar eficazmente el envejecimiento. Las estrategias m\u00e1s prometedoras son multimodales: combinan distintos enfoques terap\u00e9uticos y los adaptan a las caracter\u00edsticas de cada persona.<\/p>\n<p>El sexo biol\u00f3gico, la ascendencia, la edad y los antecedentes cl\u00ednicos influyen en la respuesta de los pacientes a las enfermedades y los tratamientos. Por ello, la investigaci\u00f3n sobre longevidad converge cada vez m\u00e1s con los principios de la medicina de precisi\u00f3n, cuyo objetivo es ofrecer la intervenci\u00f3n adecuada al paciente adecuado en el momento adecuado.<\/p>\n<p>Este mismo cambio de paradigma est\u00e1 transformando la IA sanitaria. Los sistemas modernos de IA deben integrar cada vez m\u00e1s datos cl\u00ednicos, gen\u00f3micos, de im\u00e1genes y de comportamiento para respaldar recomendaciones m\u00e1s personalizadas y relevantes.<\/p>\n<h2>Sesgos en la IA sanitaria: por qu\u00e9 importa la diversidad de los datos<\/h2>\n<p>La conclusi\u00f3n m\u00e1s importante para Mosaic Factor se refer\u00eda a <strong><em>la composici\u00f3n de los conjuntos de datos que sustentan tanto la investigaci\u00f3n cl\u00ednica como los modelos de IA<\/em><\/strong>.<\/p>\n<p>Seg\u00fan los ponentes, buena parte del conocimiento actual sobre el envejecimiento sigue deriv\u00e1ndose de estudios con personas de ascendencia europea. Otras poblaciones contin\u00faan estando comparativamente infrarrepresentadas, pese a su considerable diversidad gen\u00e9tica. Esto tiene consecuencias pr\u00e1cticas: los tratamientos y las intervenciones que funcionan bien en una poblaci\u00f3n pueden no producir los mismos resultados en otra.<\/p>\n<p>El mismo reto se aplica directamente a la IA sanitaria.<\/p>\n<p>Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico solo puede aprender de los datos con los que se entrena. Si determinadas poblaciones est\u00e1n infrarrepresentadas, el modelo puede mostrar un buen rendimiento medio y, aun as\u00ed, ser sistem\u00e1ticamente menos preciso para algunos grupos. En el \u00e1mbito sanitario, esto puede contribuir a resultados cl\u00ednicos desiguales y a una menor confianza en los sistemas de IA.<\/p>\n<p>A medida que la IA se integra cada vez m\u00e1s en los flujos de trabajo cl\u00ednicos, garantizar la calidad y la representatividad de los datos deja de ser \u00fanicamente un reto t\u00e9cnico y pasa a ser tambi\u00e9n una exigencia \u00e9tica y normativa.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo desarrollamos una IA sanitaria fiable en Mosaic Factor<\/h2>\n<p>En Mosaic Factor, una IA sanitaria fiable empieza por la calidad de los datos, la explicabilidad y una validaci\u00f3n rigurosa. A medida que las organizaciones sanitarias adoptan sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en IA, reducir los sesgos y garantizar la transparencia resulta esencial tanto para la confianza cl\u00ednica como para el cumplimiento normativo.<\/p>\n<p>Nuestro enfoque se basa en cinco pr\u00e1cticas fundamentales:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Evaluar la representatividad desde el principio<\/strong>. Antes de desarrollar un modelo, analizamos qui\u00e9n est\u00e1 incluido en el conjunto de datos y qui\u00e9n falta, teniendo en cuenta factores como el sexo, la edad, la ascendencia y el perfil cl\u00ednico.<\/li>\n<li><strong>Validar el rendimiento por subgrupos<\/strong>. La precisi\u00f3n global no basta. Evaluamos c\u00f3mo funcionan los modelos en distintas poblaciones para identificar posibles desigualdades antes de su implementaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Explicar cada predicci\u00f3n<\/strong>. Mediante la IA explicable (XAI), los profesionales sanitarios pueden comprender qu\u00e9 factores han contribuido m\u00e1s a una predicci\u00f3n e incorporar esa informaci\u00f3n a su criterio cl\u00ednico.<\/li>\n<li><strong>Comunicar la incertidumbre<\/strong>. Buscamos cuantificar y comunicar los niveles de confianza de los resultados de los modelos. Este principio tambi\u00e9n gu\u00eda nuestro trabajo fuera del \u00e1mbito sanitario, incluidas las aplicaciones de previsi\u00f3n de energ\u00eda y autonom\u00eda desarrolladas en el <a href=\"https:\/\/www.mosaicfactor.com\/es\/projects\/twin-loop\/\">proyecto Twin-Loop<\/a>. Los sistemas de IA deber\u00edan poder indicar cu\u00e1ndo operan fuera de las condiciones representadas en sus datos de entrenamiento.<\/li>\n<li><strong>Colaborar con socios cl\u00ednicos y de investigaci\u00f3n<\/strong>. Trabajar estrechamente con hospitales, centros de investigaci\u00f3n y profesionales cl\u00ednicos ayuda a garantizar que las soluciones de IA sigan siendo pertinentes, est\u00e9n validadas y se centren en la experiencia humana.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Medicina de precisi\u00f3n e IA responsable: un reto compartido<\/h2>\n<p>BNEW 2026 reforz\u00f3 un mensaje visible en los programas de IA, Salud e Industria: las organizaciones est\u00e1n pasando de explorar lo que puede hacer la IA a implementar sistemas que deben ser fiables, explicables y capaces de funcionar en entornos reales complejos.<\/p>\n<p>En el \u00e1mbito sanitario, esto significa combinar las posibilidades de la medicina de precisi\u00f3n con enfoques rigurosos sobre la calidad de los datos, la transparencia y la mitigaci\u00f3n de sesgos. Los mismos fundamentos que respaldan una mejor investigaci\u00f3n tambi\u00e9n favorecen una mejor IA.<\/p>\n<p>El futuro de la IA sanitaria depender\u00e1 no solo de algoritmos m\u00e1s potentes, sino tambi\u00e9n de mejores datos, mayor transparencia y una colaboraci\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lida entre profesionales cl\u00ednicos, investigadores y proveedores tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n<p>En Mosaic Factor, estos principios gu\u00edan el dise\u00f1o y la implementaci\u00f3n de nuestras soluciones de IA sanitaria, desde el an\u00e1lisis predictivo y las herramientas de apoyo a las decisiones hasta las aplicaciones de IA explicable desarrolladas junto con organizaciones sanitarias y de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Eventos como BNEW nos ayudan a mantenernos al d\u00eda de las \u00faltimas innovaciones en IA, las nuevas regulaciones y los avances cient\u00edficos que dar\u00e1n forma al futuro de la atenci\u00f3n sanitaria basada en datos.<\/p>\n<p>Agradecemos al Consorci de la Zona Franca de Barcelona y a todos los ponentes este evento tan enriquecedor, y esperamos continuar estas conversaciones a medida que se acelera la adopci\u00f3n de la IA en la atenci\u00f3n sanitaria y en otros sectores esenciales.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nuestro equipo explora las tendencias de IA en el cuidado de la salud presentadas en BNEW 2026: medicina de precisi\u00f3n, tratamiento personalizado y multimodal en el envejecimiento 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