España ante la tormenta demográfica: por qué optimizar procesos clínicos ya no es una opción, sino una urgencia

Cuando 69.000 especialistas se jubilen en la próxima década, la tecnología será el factor diferencial entre un sistema sanitario que se sostiene y uno que colapsa.

Introducción: el problema que nadie puede permitirse ignorar

El sistema sanitario español se enfrenta a una presión demográfica sin precedentes que opera desde ambos extremos de la ecuación. Por un lado, el envejecimiento acelerado de la población general dispara la demanda de atención especializada y la cronicidad de las patologías. Por otro, la propia fuerza laboral médica envejece a un ritmo que compromete la capacidad de reposición. Según el Estudio de Demografía Médica 2025 de la Organización Médica Colegial (OMC), España cuenta hoy con 275.963 médicos colegiados en activo, pero el 36% de ellos supera los 55 años. Se estima que cerca de 69.000 se jubilarán entre 2025 y 2035, lo que equivale a una cuarta parte de toda la colegiación actual.

A escala global, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha revisado al alza su proyección de déficit, situándola en 11 millones de profesionales sanitarios para 2030. En este contexto, la pregunta no es si la tecnología debe jugar un papel en la sanidad, sino cuánto tiempo más podemos permitirnos que los médicos especialistas dediquen una parte desproporcionada de su jornada a tareas que no requieren sus competencias clínicas.

Este artículo defiende una tesis concreta: ante un recurso cada vez más escaso —el tiempo del médico especialista—, la optimización de procesos mediante health tech no es un complemento, sino una condición de sostenibilidad del sistema.

1. La radiografía demográfica: datos que exigen acción

1.1. El envejecimiento de la profesión médica en España

La pirámide demográfica médica española presenta una estructura claramente invertida: una base estrechada por décadas de restricciones en el acceso a la formación (numerus clausus) y una cúspide ensanchada por la generación del baby boom. La edad media de los médicos colegiados en activo es de 47,5 años, pero esta cifra oculta disparidades alarmantes. En comunidades como Aragón, Asturias y Castilla y León, más del 41% de la colegiación supera los 55 años, lo que implica que en una década casi la mitad de su fuerza laboral habrá abandonado el servicio activo.

Las especialidades más vulnerables son reveladoras. Medicina Legal y Forense podría perder el 57,9% de sus facultativos; Medicina del Trabajo, el 57,4%; Bioquímica Clínica, el 54,9%; y Análisis Clínicos, el 51%. Pero el problema no se circunscribe a especialidades minoritarias: la Atención Primaria, columna vertebral del sistema, arrastra ya un déficit estructural de 4.500 médicos y una plantilla especialmente envejecida, donde uno de cada cuatro profesionales tiene más de 60 años.

1.2. La capacidad de reposición: necesaria pero insuficiente si no cambia el modelo

La OMC proyecta que, con una media de 4.300 jubilaciones anuales y la incorporación de entre 8.000 y 8.896 nuevos especialistas en los próximos cinco años, España pasaría de 168.564 a 180.487 especialistas en 2030. El saldo general sería positivo. Sin embargo, esta proyección se sustenta en condiciones que actualmente no están garantizadas: que los nuevos especialistas no emigren, que las plazas MIR se cubran adecuadamente y que las comunidades autónomas coordinen la reposición. La Federación de Asociaciones Científico Médicas Españolas (FACME) ya alerta de un déficit superior a los 9.000 médicos en el conjunto del país.

Además, la competencia por el talento médico es ahora un fenómeno europeo. Alemania proyecta más de 100.000 vacantes médicas para 2035 y ofrece salarios que oscilan entre 52.000 y 85.000 euros anuales para residentes, lo que genera una fuga de profesionales españoles jóvenes difícil de contrarrestar. El Sindicato Médico Andaluz señala que, si bien en los próximos años se espera una carencia en varias especialidades, a partir de 2036 la situación podría invertirse por la disminución de jubilaciones y el aumento de egresados, lo que subraya la necesidad crítica de una planificación que evite tanto el déficit como el superávit.

2. El coste oculto: cómo desperdiciamos el tiempo del especialista

Si el recurso más escaso del sistema sanitario es el tiempo del especialista, conviene examinar a qué lo dedican. Y los datos son contundentes.

2.1. La evidencia internacional

Un estudio publicado en el Journal of General Internal Medicine reveló que los médicos dedican solo el 66,5% de su tiempo a la atención directa al paciente, mientras que el 20,7% se destina exclusivamente a la introducción de datos en la historia clínica electrónica (HCE) y un 7,7% adicional a tareas puramente administrativas. En total, casi el 45% del tiempo profesional se consume en interacción con sistemas informáticos.

Según datos de la American Medical Association (AMA), en 2024 los médicos reportaron una semana laboral media de 57,8 horas, de las cuales 27,2 se dedicaban a atención directa, 13 a atención indirecta (entrada de datos, documentación, interpretación de resultados) y 7,3 a tareas administrativas puras como autorizaciones previas y formularios de seguros. El informe Medscape de 2023 sitúa la media en 15,5 horas semanales dedicadas exclusivamente a burocracia y administración.

Un estudio de la Universidad de Illinois sobre atención primaria concluyó que los médicos de familia dedican aproximadamente el 40% de su tiempo a interacción directa con pacientes y el 60% restante a actividades no presenciales. Una encuesta de Harris Poll de finales de 2024 elevó la cifra: los clínicos dedican casi 28 horas semanales a tareas administrativas, y el 82% reportó síntomas de burnout.

2.2. La paradoja del especialista: formado para curar, empleado para documentar

Formar a un médico especialista en España requiere entre 11 y 12 años (grado más residencia MIR). Es, con diferencia, uno de los itinerarios formativos más largos y costosos del sistema educativo. Sin embargo, una vez incorporados al ejercicio, estos profesionales destinan una fracción significativa de su jornada a tareas que no requieren esa formación: codificación de diagnósticos, cumplimentación de formularios, gestión de autorizaciones, transcripción de notas clínicas. Es una asignación ineficiente de recursos humanos de altísima cualificación.

Cuando en la próxima década se jubilen 69.000 médicos y cada especialista en activo siga dedicando un tercio de su jornada a tareas no clínicas, el efecto acumulado no es lineal: es catastrófico. No se pierde solo un especialista; se pierde la fracción de ese especialista que realmente estaba generando valor clínico.

3. La respuesta desde la health tech: optimizar para sostener

3.1. El argumento de productividad

El planteamiento es sencillo: si no podemos fabricar especialistas más rápido de lo que se jubilan, debemos multiplicar la capacidad productiva de los que tenemos. Y eso pasa, necesariamente, por liberar su tiempo de tareas que la tecnología puede automatizar, asistir o eliminar.

La evidencia ya respalda esta tesis. Investigadores de la Universidad de Duke documentaron que las herramientas de documentación asistidas por inteligencia artificial reducen el tiempo de elaboración de notas clínicas en un 20% y la documentación fuera de horario en un 30%. En la University of Vermont Health Network, los AI ambient scribes redujeron el tiempo de documentación fuera de horario en un 60%. Atrium Health reportó que la integración de Nuance DAX Copilot en atención primaria ahorra una media de 7 minutos por consulta, lo que permite hasta cinco visitas adicionales al día.

Según un informe canadiense de 2025, los AI scribes lograron una reducción del 69,5% en el tiempo dedicado a tareas administrativas en entornos de laboratorio y un ahorro medio de 3 horas semanales en la práctica clínica habitual en Ontario. Cuando los procesos administrativos se optimizan completamente con automatización, los estudios señalan un ahorro potencial de hasta 70 minutos por visita de paciente.

3.2. Más allá de la documentación: un ecosistema de optimización

La documentación clínica es solo la punta del iceberg. La optimización que el sistema sanitario necesita abarca toda la cadena de valor del trabajo médico: triaje predictivo que prioriza correctamente a los pacientes antes de que lleguen al especialista; sistemas de ayuda a la decisión clínica que reducen la variabilidad diagnóstica; automatización de la gestión de citas, derivaciones y autorizaciones previas; herramientas de monitorización remota que permiten el seguimiento de crónicos sin consulta presencial; y plataformas de interoperabilidad que eliminan la duplicación de pruebas y la fragmentación de la información.

El 66% de los médicos estadounidenses ya utilizaba IA en su práctica en 2024, según la AMA, frente al 38% del año anterior. Y el 75% consideraba que la IA podía mejorar su eficiencia laboral. En palabras recogidas en un informe de Google Cloud Healthcare:

«It's not Gen AI replacing doctors. It's Gen AI letting doctors be doctors.»

4. El caso español: una ventana de oportunidad que se cierra

España presenta una combinación de factores que hacen especialmente urgente esta transición. Tiene un sistema nacional de salud de cobertura universal con una densidad médica superior a la media europea (439 médicos por 100.000 habitantes frente a 420 de media UE), pero con una distribución territorial profundamente desigual y una estructura de incentivos que expulsa talento hacia el sector privado y hacia otros países.

El número de facultades de Medicina ha crecido de 44 a 53, convirtiendo a España en el país con más facultades por habitante del mundo. Las plazas MIR para 2026 alcanzan las 12.366. Pero la tasa de graduados sigue por debajo de la media OCDE (13,6 frente a 14,5 por 100.000 habitantes), y la atracción de ciertas especialidades —especialmente Atención Primaria— continúa siendo insuficiente.

La ventana demográfica es clara: la década 2025-2035 será la de mayor presión. Después, las jubilaciones se reducirán y el flujo de nuevos especialistas podría generar superávit. Pero es precisamente en esta década crítica donde la tecnología puede marcar la diferencia entre un sistema que absorbe el impacto y uno que se deteriora estructuralmente.

5. Mi tesis: la health tech como multiplicador de capacidad

Mi interés en el ámbito de la health tech nace de una convicción fundamentada en datos: el mayor retorno sobre la inversión en sanidad de la próxima década no vendrá de formar más médicos (que también es necesario), sino de maximizar el rendimiento clínico de los que ya tenemos.

Si un especialista dedica un tercio de su jornada a tareas automatizables y la tecnología puede recuperar entre un 20% y un 40% de ese tiempo, el efecto equivale a incorporar miles de especialistas virtuales al sistema sin necesidad de una sola plaza MIR adicional. Es un argumento de productividad puro, aplicable tanto al sector público como al privado.

La sanidad privada en España, con primas que crecen un 6,4% anual y representan ya el 28,4% del gasto sanitario total, tiene tanto el incentivo económico como la agilidad operativa para liderar esta transición. Pero es el sistema público quien más lo necesita, porque es donde la escasez de especialistas tiene consecuencias directas sobre la equidad y el acceso.

McKinsey señala que el 85% de los líderes sanitarios en EE.UU. ya están implementando o desarrollando activamente iniciativas de IA generativa. Los hospitales que adoptan estas herramientas reportan un retorno de 3,20 dólares por cada dólar invertido, generalmente en un plazo de 14 meses. La cuestión ya no es si la health tech transformará la sanidad, sino quién liderará esa transformación en el contexto español.

6. Neurosuite: un ejemplo concreto de optimización clínica

Dentro de este marco de análisis, conviene ilustrar con un caso real cómo la health tech puede intervenir de manera directa en la liberación de tiempo especialista. Neurosuite es una plataforma diseñada para que los profesionales sanitarios —neurólogos, neuropsicólogos, psiquiatras, médicos de atención primaria y especialistas de clínicas privadas— puedan administrar tests neurocognitivos asistidos por inteligencia artificial y generar informes clínicos de forma instantánea.

6.1. El problema que resuelve

La evaluación neurocognitiva es un proceso esencial en el diagnóstico y seguimiento de patologías como el deterioro cognitivo leve, las demencias, el TDAH, los trastornos del neurodesarrollo o las secuelas de daño cerebral adquirido. Sin embargo, el flujo de trabajo tradicional es extraordinariamente intensivo en tiempo del especialista: administración manual de baterías de tests, corrección e interpretación de resultados, y elaboración de informes detallados que pueden consumir entre 2 y 4 horas por paciente.

En un contexto donde los neurólogos y neuropsicólogos ya están saturados, este cuello de botella limita directamente el número de pacientes que pueden ser evaluados.

6.2. Cómo Neurosuite libera tiempo clínico

Neurosuite aborda exactamente el tipo de ineficiencia que este artículo identifica como crítica. La plataforma digitaliza y estandariza la administración de tests neurocognitivos, elimina la corrección manual mediante algoritmos de IA, y genera informes clínicos estructurados de forma instantánea. El resultado es que el especialista puede concentrar su tiempo en lo que realmente requiere su formación: la interpretación clínica, la integración del perfil neurocognitivo con la historia del paciente y la toma de decisiones terapéuticas.

Es, en esencia, el mismo principio que vertebra la tesis de este artículo aplicado a un dominio clínico concreto: no se trata de sustituir al especialista, sino de eliminar las tareas mecánicas que consumen su tiempo para que pueda dedicarlo a las funciones de alto valor donde su criterio clínico es insustituible.

6.3. Escalabilidad e impacto sistémico

Neurosuite no se dirige a un nicho aislado. Su diseño transversal permite su uso en hospitales públicos, centros de atención primaria y clínicas privadas, lo que le confiere un potencial de impacto sistémico significativo. En un escenario donde la demanda de evaluaciones neurocognitivas crece al ritmo del envejecimiento poblacional —la prevalencia de demencia se duplicará en Europa para 2050, según Alzheimer Europe—, disponer de herramientas que multipliquen la capacidad evaluadora de cada profesional no es un lujo tecnológico: es una necesidad asistencial.

Desde Neurosuite, entendemos que nuestro granito de arena se enmarca en una transformación más amplia. No pretendemos resolver por sí sola la crisis demográfica del sistema sanitario, pero sí demostrar que, aplicando tecnología inteligente en puntos concretos del flujo de trabajo clínico, es posible devolver horas de trabajo especializado al sistema. Y en la próxima década, cada hora contará.

7. La paradoja regulatoria europea: proteger sin asfixiar

Permítaseme ser claro desde el principio: no defiendo la desregulación. Regular la inteligencia artificial en sanidad es necesario, legítimo y deseable. La salud de los pacientes exige marcos que garanticen la seguridad, la transparencia algorítmica y la equidad en los datos de entrenamiento. Pero una cosa es regular con inteligencia y otra es construir un laberinto normativo que expulse la innovación del continente.

7.1. La doble capa regulatoria: MDR + AI Act

En la Unión Europea, un dispositivo médico con componente de inteligencia artificial debe cumplir simultáneamente con dos marcos regulatorios de máximo nivel: el Reglamento de Dispositivos Médicos (MDR 2017/745), en vigor desde mayo de 2021, y el AI Act (Reglamento 2024/1689), que entró en vigor en agosto de 2024 y cuyas obligaciones para sistemas de alto riesgo se aplican plenamente en agosto de 2027.

La propia MedTech Europe ha advertido de que «el AI Act introduce nuevas obligaciones para sistemas de IA de alto riesgo que ya están regulados bajo el MDR/IVDR», y que sin una armonización adecuada, estos marcos paralelos podrían ralentizar la innovación y complicar el cumplimiento. Un análisis publicado en npj Digital Medicine (Cambridge, 2024) detalla cómo los dispositivos médicos con IA quedan sujetos a evaluaciones de conformidad por ambos reglamentos —centradas en aspectos distintos pero parcialmente solapados—, creando lo que la industria denomina una «doble carga regulatoria».

A esto se suma el RGPD para la protección de datos de pacientes, la Directiva NIS2 para ciberseguridad y la nueva Directiva de Responsabilidad por Productos. El resultado es un triángulo regulatorio —AI Act, MDR y Directiva de Responsabilidad— que, según White & Case, «endurece la responsabilidad de los fabricantes de dispositivos médicos inteligentes» y puede desincentivar a actores más pequeños en el corto plazo.

7.2. La brecha transatlántica: 1.016 dispositivos frente a la parálisis

Mientras Europa debate marcos regulatorios, Estados Unidos actúa. La FDA había autorizado 1.016 dispositivos médicos con IA hasta octubre de 2024, con un crecimiento exponencial: de 6 en 2015 a 223 en 2023 y 221 en 2024. Su mecanismo de Predetermined Change Control Plans (PCCP), finalizado en diciembre de 2024, permite a los fabricantes pre-aprobar parámetros de actualización algorítmica, evitando la recertificación completa del dispositivo con cada modificación. Es una regulación adaptativa, diseñada para la naturaleza iterativa de los modelos de IA.

En Europa, por el contrario, el MDR exige recertificación para modificaciones significativas del software, mientras que el AI Act contempla sistemas de aprendizaje continuo pero sin un mecanismo equivalente al PCCP. Una startup europea de health tech que desarrolle un algoritmo de ayuda al diagnóstico debe navegar un proceso que involucra organismos notificados (cuyo número solo ha crecido de 20 en 2021 a 50 en 2024, insuficiente para la demanda), evaluaciones de conformidad duales y plazos que pueden superar los dos años hasta la comercialización.

7.3. Lo que dice Draghi: «Europa innova, pero no comercializa»

No soy yo quien lo dice. El Informe Draghi sobre la Competitividad Europea (septiembre de 2024), encargado por la propia Comisión Europea, lo articula con claridad demoledora: Europa no carece de ideas ni ambición, pero «la innovación se bloquea en la fase de comercialización, porque las empresas innovadoras que quieren escalar en Europa son obstaculizadas en cada etapa por regulaciones inconsistentes y restrictivas». Entre 2008 y 2021, cerca del 30% de los unicornios fundados en Europa trasladaron su sede al extranjero, mayoritariamente a Estados Unidos.

El informe, de 383 páginas y más de 170 recomendaciones, identifica la sobrerregulación como uno de los factores clave del declive competitivo europeo. Un año después, el European Policy Innovation Council constató que solo el 11,2% de las recomendaciones se habían implementado completamente. En septiembre de 2025, el propio Draghi declaró que cada desafío señalado en su informe había empeorado, y pidió una pausa en las regulaciones europeas de IA para evaluar sus posibles efectos negativos.

En noviembre de 2025, la Comisión Europea respondió parcialmente con el Digital Omnibus —un paquete de enmiendas específicas al AI Act, RGPD, Data Act y NIS2— diseñado para reducir solapamientos y aumentar la seguridad jurídica. Es un primer paso, pero llega tarde y no resuelve la cuestión fundamental: Europa sigue sin tener un equivalente al PCCP para dispositivos médicos con IA, ni un mecanismo de aprobación proporcional que permita a una startup de health tech llevar un producto de bajo riesgo al mercado en un plazo razonable.

7.4. Propuestas concretas: regular mejor, no menos

Mi crítica no es ideológica, es funcional. Si queremos que la tecnología ayude a resolver la crisis demográfica sanitaria, necesitamos un marco regulatorio que permita tres cosas:

1. Proporcionalidad real al riesgo, de modo que un sistema de ayuda a la documentación clínica no reciba el mismo tratamiento que un algoritmo de diagnóstico autónomo.
2. Mecanismos de actualización continua equivalentes al PCCP estadounidense, para que los modelos puedan mejorar sin recertificación completa.
3. Sandboxes regulatorios efectivos y financiados, no solo previstos en la ley sino operativos, donde las startups puedan validar sus soluciones en entornos clínicos reales bajo supervisión, como ya proponía el AI Act pero cuya implementación por los Estados miembros debía estar lista en agosto de 2026.

8. Emprender en health tech en España: avances reales, barreras persistentes

Al marco regulatorio europeo se superpone una capa adicional de dificultades cuando el emprendimiento se sitúa en España. Es justo reconocer que la Ley de Startups (Ley 28/2022) representó un avance significativo: tipo impositivo reducido al 15% durante cuatro años, exención de stock options hasta 50.000 euros, simplificación de la constitución societaria, visado para nómadas digitales y creación de la Oficina Nacional de Emprendimiento (ONE). Pero también es justo señalar que el ecosistema sigue arrastrando déficits estructurales que penalizan especialmente a los proyectos de health tech.

8.1. La brecha con los ecosistemas de referencia

Según la OCDE, España ocupa una posición desfavorable en facilidad para emprender. La propia valoración del ecosistema, según análisis jurídicos especializados como Metricson, es que la Ley de Startups «nos acerca a los estándares internacionales de incentivos y agilidad, pero no nos sitúa a la vanguardia». Países como Reino Unido ofrecen exenciones de plusvalías más generosas para inversores; Francia mantiene regímenes fiscales y de cotización social específicos para jóvenes empresas innovadoras (JEI) desde hace años; y el propio ecosistema estadounidense opera con un mercado de capital riesgo incomparablemente más profundo.

Para una startup de health tech, donde los ciclos de desarrollo son largos (validación clínica, certificación regulatoria, integración hospitalaria) y el retorno de la inversión es diferido, esta brecha competitiva es especialmente punitiva. Un emprendedor español de health tech compite con los mismos plazos regulatorios que uno alemán o francés, pero con menos acceso a capital, menos incentivos fiscales sostenidos en el tiempo y un ecosistema hospitalario público cuya capacidad de adopción de innovación es limitada por la rigidez de los procesos de contratación pública.

8.2. Los cuellos de botella específicos del health tech español

Más allá del marco fiscal, los emprendedores de health tech en España enfrentan obstáculos concretos que merecen ser nombrados. La cuota de autónomos, aunque la Ley de Startups exime de ella durante tres años para quienes compatibilizan empleo y emprendimiento, sigue siendo una barrera psicológica y económica para perfiles clínicos que quieren innovar sin abandonar su puesto hospitalario. La acreditación como startup por parte de ENISA, con un plazo de hasta tres meses, introduce una latencia que otras jurisdicciones no exigen. Y la limitación temporal de cinco años (siete para biotecnología) para mantener el estatus de startup resulta estrecha para proyectos de health tech que necesitan ciclos más largos de validación.

Pero quizá el problema más profundo es cultural e institucional: la sanidad pública española, descentralizada en diecisiete sistemas autonómicos, carece de un mecanismo ágil y unificado para pilotar y escalar soluciones tecnológicas. Los sandboxes regulatorios que la Ley de Startups preveía para sectores regulados son un instrumento prometedor, pero su despliegue efectivo en el ámbito sanitario ha sido lento. No existe un equivalente español al NHS Innovation Accelerator británico o al Digital Health Center of Excellence de la FDA que actúe como puerta de entrada para la innovación digital en el sistema de salud.

8.3. Lo que se necesita: propuestas para desbloquear el health tech español

Las medidas necesarias no son revolucionarias; son lógicas:

1. Ampliar el plazo de startup a diez años para proyectos de health tech con ciclo regulatorio demostrable, equiparándolo con la realidad de un sector donde la certificación MDR puede consumir más de la mitad del periodo actualmente permitido.
2. Crear una ventanilla única sanitaria, un organismo —o al menos una función coordinada— dentro del Ministerio de Sanidad que facilite la entrada de innovación digital en el SNS, con protocolos de pilotaje estandarizados que las comunidades autónomas puedan adoptar sin replicar cada una su propio procedimiento.
3. Activar los sandboxes sanitarios de forma efectiva, con financiación específica y participación hospitalaria obligatoria, no como una posibilidad teórica sino como una infraestructura permanente del sistema de innovación.
4. Incentivar fiscalmente la compra pública de innovación en salud digital, de modo que los hospitales públicos no solo puedan sino que tengan razones económicas para adoptar soluciones que mejoren la productividad de sus especialistas.
5. Reforzar los incentivos a la inversión en health tech, con deducciones específicas que reconozcan el mayor riesgo y el mayor plazo de maduración de estos proyectos frente a otros sectores tecnológicos.

El Informe Draghi señala que las barreras internas del mercado único europeo equivalen a un arancel del 45% sobre bienes y del 110% sobre servicios. España, con su fragmentación autonómica, replica esa dinámica a escala interna. Si queremos que el health tech español contribuya a resolver la crisis demográfica sanitaria, necesitamos que el propio Estado deje de ser el mayor obstáculo para las soluciones que el sistema necesita.

Conclusión

España se enfrenta a un desafío demográfico sanitario que es simultáneamente urgente y previsible. Los datos de la OMC, el Ministerio de Sanidad, la OMS y la FACME dibujan un escenario en el que la reposición generacional de especialistas será insuficiente si no se acompaña de una transformación profunda de los procesos de trabajo clínico.

La health tech no es la solución completa. La planificación de recursos humanos, la mejora de condiciones laborales, la coordinación territorial y la reforma del modelo de Atención Primaria son imprescindibles. Pero ninguna de estas medidas tiene la capacidad de multiplicar la productividad individual de cada especialista como lo tiene la tecnología aplicada a la eliminación de tareas de bajo valor.

Sin embargo, esa tecnología no surgirá espontáneamente. Necesita un marco regulatorio europeo que proteja al paciente sin asfixiar al innovador; necesita un ecosistema emprendedor español que deje de tratar el health tech como un sector más y reconozca sus ciclos y exigencias específicas; y necesita que el sistema sanitario público abandone la inercia institucional y se abra a la colaboración con las empresas que están desarrollando las herramientas que sus propios profesionales reclaman.

Cada hora que un especialista dedica a documentar en lugar de diagnosticar, a codificar en lugar de tratar, a esperar autorizaciones en lugar de intervenir, es una hora que el sistema sanitario no puede permitirse desperdiciar. Y a medida que la fuerza laboral se reduzca, cada hora pesará más.

Ese es el espacio donde la health tech puede —y debe— generar el mayor impacto. No sustituyendo al médico, sino devolviéndole el tiempo para ser médico. Desde Neurosuite, trabajamos cada día para que esa promesa sea una realidad tangible en el ámbito de la evaluación neurocognitiva. Y esperamos que muchos otros se sumen a este esfuerzo.

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Fuentes y referencias

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