BSD Data Days celebró su primera edición el 15 de octubre con un programa dedicado a una pregunta práctica: qué hace falta para que los datos de la atención sanitaria sirvan para generar evidencia y respaldar decisiones. Las sesiones trataron la validación de la IA, la medición de resultados clínicos y las barreras para incorporar innovaciones a la práctica asistencial.
IA clínica, datos de calidad y barreras de adopción
Las seis sesiones abordaron qué debe demostrar un algoritmo antes de apoyar decisiones clínicas; cómo obtener evidencia trazable a partir de la práctica asistencial; cómo evaluar resultados en dolor crónico; el papel de la regulación y la ética; las dificultades para pasar de los proyectos piloto al uso habitual en centros sanitarios; y las líneas de trabajo presentadas en el bloque BSD Insights 2026.
Las mesas abordaron la necesidad de recoger datos clínicos de forma estructurada y comparable, comprobar la validez de los modelos de IA antes de trasladarlos a la consulta y medir los resultados de la innovación una vez aplicada.
En la mesa «Del piloto al sistema: innovación y adopción sanitaria», moderada por Abel Pérez, se trató una de las dificultades recurrentes de la innovación en salud: cómo pasar de una prueba piloto a su implantación en la actividad habitual de hospitales y centros sanitarios».
De la jornada a BSD Insights 2026
«Queremos que los datos que se registran en la consulta sirvan para comparar resultados y decidir con más criterio qué innovaciones incorporar a la práctica clínica». Ha señalado Juan Cifre, COO de BioSmartData.
La jornada se celebró en el marco de la colaboración entre BioSmartData y la UAM, en la que participa el grupo de investigación AUDIAS, con la colaboración de la FUAM.
