Sergio Esparcia, responsable de formación de ValgrAI, ha abierto la jornada destacando el papel de la IA en la detección precoz de enfermedades, la reducción de errores diagnósticos y la optimización de recursos hospitalarios. Pero también ha reflexionado sobre los desafíos éticos y la protección de datos personales en el uso de la IA médica.
Juan M. García-Gómez, director del Biomedical Data Science Lab (BDSLab) de la UPV, ha presentado proyectos de análisis masivo de datos que permiten personalizar tratamientos y mejorar la atención médica. En su intervención también ha subrayado la importancia de la calidad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la supervisión humana para garantizar la seguridad de los pacientes y la protección de sus derechos fundamentales.
Vicente Quiles Zamora, investigador de la Universidad Miguel Hernández, ha presentado “Interfaces cerebro-máquina en neurorehabilitación: del laboratorio a la práctica”. Ha mostrado la evolución de las terapias tradicionales hacia modelos más avanzados que integran exoesqueletos robóticos e interfaces cerebro-máquina (BCI), capaces de interpretar las señales neuronales del paciente para facilitar la rehabilitación motora de forma más precisa, personalizada y motivadora.
Quiles ha compartido los resultados de proyectos realizados junto al Hospital Nacional de Parapléjicos de Toledo y el Hospital de los Madroños, donde se emplean algoritmos de IA para analizar la atención y el estado mental del paciente, controlar dispositivos robóticos mediante la imaginación motora y detectar eventos inesperados durante el tratamiento.
María de la Iglesia Vayá, directora de la Unidad Mixta de Imagen Biomédica e Inteligencia Artificial (UMIB-IA) de FISABIO-CIPF, se ha centrado en innovaciones en el análisis de imágenes médicas mediante IA, la detección temprana del cáncer de próstata y el uso de realidad aumentada en cirugía. Ha expuesto el trabajo de su equipo en el desarrollo de modelos predictivos, algoritmos de segmentación y sistemas de anonimización de datos clínicos, con el fin de garantizar la privacidad de los pacientes y mejorar la precisión diagnóstica. La UMIB-IA combina tecnologías de deep learning, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje federado para construir bases de datos seguras y estandarizadas que permiten la investigación biomédica a gran escala.
Aarón Picó Pascual, del Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN) de la UPV, ha mostrado como la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada del profesional de la salud mental. Ante el aumento global de los problemas psicológicos y las dificultades de acceso a la atención, están desarrollando herramientas basadas en IA (apps, chatbots…) que apoyan la labor terapéutica y el seguimiento de los pacientes.
La ponencia ha profundizado también en el desarrollo de agentes afectivos inteligentes, capaces de reconocer emociones, detectar distorsiones cognitivas y adaptar su respuesta al estado emocional del usuario. Según ha explicado, estos modelos se diseñan bajo un enfoque ético, en el que el terapeuta mantiene siempre el control del proceso, garantizando la privacidad y la seguridad de los datos.
Finalmente, Javier Plaza Penadés, delegado de protección de datos de la Universitat de València, ha analizado los retos jurídicos y éticos del uso de datos personales en el ámbito sanitario, subrayando la necesidad de reforzar la seguridad, la transparencia y la responsabilidad en el uso de tecnologías basadas en IA.
En conjunto, el programa ha puesto de relieve la importancia de consolidar un ecosistema de innovación sanitaria responsable, en el que la inteligencia artificial se convierta en una herramienta al servicio de la salud, la ciencia y las personas.
Aquí puedes ver la grabación de la jornada en Youtube.
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