La Comisión de Estudios 2 del Sector de Desarrollo de las Telecomunicaciones de la UIT (UIT-D) ha publicado su informe de resultado de la Cuestión 2/2, “Tecnologías habilitadoras para los servicios y aplicaciones electrónicos, incluidas la cibersalud y la cibereducación”, correspondiente al periodo de estudios 2022-2025. El documento dedica un lugar central a la cibersalud y traza un mapa de los retos, estándares y tecnologías emergentes que definirán la salud digital en los próximos años.
Brecha global en la evidencia clínica
El Capítulo 3 del informe, titulado “Políticas de cibersalud digital a escala mundial”, analiza, entre otros temas, el estudio de viabilidad acerca de la salud digital global. Una de sus conclusiones es contundente:
“La mayor parte de las pruebas disponibles sobre la eficacia clínica de las intervenciones de salud digital proceden de países de renta alta y media-alta, lo que enfatiza la necesidad de realizar más investigaciones que incluyan a poblaciones de países de renta baja y media”.
El señalamiento es clave: sin datos representativos de todas las realidades, las políticas de cibersalud corren el riesgo de diseñarse para una minoría del planeta. La UIT-D llama así a ampliar la investigación clínica en naciones de renta baja y media, donde paradójicamente muchas soluciones digitales podrían tener mayor impacto.
Interoperabilidad: el desafío de las normas
El Capítulo 4, “Normalización de la cibersalud”, aborda las tendencias de las Naciones Unidas en materia de normalización internacional de la comunicación y el intercambio de información médica. Allí se recuerda una verdad incómoda para el sector:
“La interoperabilidad entre sistemas es imposible sin una base normativa, a menos que una de las partes se ajuste”.
Entre las normas más utilizadas en el ámbito sanitario figuran DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), aplicable a las imágenes médicas, y HL7 (Health Level Seven), empleada para las imágenes no médicas. El informe final de los miembros del Comité de promoción de un registro sanitario electrónico normalizado recomienda utilizar el formato HL7 v.2.5 DICOM para los datos y el formato HL7 Clinical Document Architecture Release 2 (CDA R2) para los documentos.
El documento también hace referencia a openEHR, un software de código abierto basado en la tecnología de registro electrónico vitalicio (EHR), del que emana la norma de implementación subyacente a la especificación ISO 13606-1. OpenEHR es, en esencia, una comunidad virtual cuyo objetivo es lograr la interoperabilidad y la compatibilidad en el ámbito de la cibersalud. El informe aclara que existen numerosas normas relacionadas con la cibersalud y remite, para más información, al Informe final sobre la Cuestión 2/2 de la CE 2 del UIT-D para el periodo 2018-2021.
UIT-T y su labor en telemedicina y salud digital
El informe también repasa la actividad del Sector de Normalización de la UIT (UIT-T) en materia de cibersalud. En específico, su Comisión de Estudios 21 se ocupa de los servicios y aplicaciones multimedios, entre ellos la telemedicina, la telesalud, la cibersalud y la salud digital. Una de sus cuestiones de estudio es la Cuestión 2/21, “Marco multimedios para aplicaciones de sanidad digital”, cuyo principal objetivo es desarrollar aplicaciones de cibersalud en campos como la telemedicina utilizando las TIC.
El UIT-T se centra en la normalización de los sistemas multimedios de TIC que dan soporte a las aplicaciones de cibersalud y, más concretamente, en la consecución de la interoperabilidad entre dispositivos y la reducción de costes.
IA y aprendizaje automático: la alianza UIT-T – OMS
Uno de los epígrafes más relevantes está dedicado a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el ámbito de la salud digital, así como a la colaboración entre el UIT-T y la Organización Mundial de la Salud (OMS). Allí se referencian varias recomendaciones clave:
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UIT-T F.781.1 (2024): Marco general de control de calidad de imágenes médicas para aplicaciones de aprendizaje automático. Define un marco inicial que incluye especificaciones sobre el flujo de trabajo inherente al control de calidad de los datos, requisitos aplicables a las imágenes médicas tomadas, consideraciones sobre integración y anotación de imágenes, y criterios de calidad que deben cumplir los datos destinados a aplicaciones de aprendizaje automático.
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UIT-T F.781.2 (2024): Requisitos de evaluación de la calidad del software como dispositivo sanitario basado en inteligencia artificial/aprendizaje automático. Describe los principios y el proceso de evaluación de la calidad en base al ciclo de vida del DMA-SaMD (Software de asistente de toma de decisiones como dispositivo médico) basado en IA/ML, incluidas las fases de análisis de requisitos, recopilación de datos, diseño de algoritmos, verificación y validación, y control de cambios, en los casos en que la IA/ML ayuda al personal médico a tomar decisiones clínicas formulando sugerencias sobre posibles diagnósticos y tratamientos.
Otras recomendaciones mencionadas específicamente en el informe incluyen:
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UIT-T H.862.8 (2025): Requisitos y marcos para las plataformas de servicios de salud laboral.
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UIT-T H.861.0 (V2) (2024): Requisitos aplicables a las plataformas de comunicación de información cerebral multimedios.
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UIT-T F.780.1 (V3) (2023): Marco para sistemas de telemedicina que utilizan sistemas de imagen de ultraalta definición.
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UIT-T F.780.3 (2022): Casos de uso y requisitos de los sistemas de teleconsulta de ultraalta definición.
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UIT-T F.780.6 (2025): Requisitos en materia de colorimetría aplicables a los sistemas de telemedicina que utilizan imágenes de ultraalta definición.
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UIT-T F.760.1 (2022): Requisitos y marco de referencia de los sistemas de rescate de emergencia.
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UIT-T F.780.5 (2024): Requisitos, marco de referencia y casos de uso para sistemas de televigilancia en hospitales de despliegue rápido.
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UIT-T F.780.4 (2023): Marco de referencia, requisitos y casos hipotéticos de utilización de sistemas de telemedicina.
Tecnologías incipientes para ciberservicios y ciberaplicaciones
El Capítulo 5 del informe, “Tecnologías incipientes para ciberservicios y ciberaplicaciones”, contiene los siguientes epígrafes:
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5.1 Utilización de la IA generativa en la cibersalud y la cibereducación.
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5.2 Tecnología de red de computación en la nube para ciberaplicaciones.
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5.3 Cadena de bloques.
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5.4 Tecnología de autenticación biométrica para servicios móviles.
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5.5 5G y constelaciones de satélites.
Estos apartados confirman que la cibersalud ya no se limita a la telemedicina básica: la convergencia de IA generativa, nube, blockchain, biometría, 5G y satélites está redefiniendo por completo el ecosistema de la salud digital.
Anexo: el caso japonés y el acceso a las normas
El informe incluye un anexo que relaciona todos los ítems de entrada para un sistema de registro electrónico (HER) denominado HER-SYS, del Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar de Japón. Al final, se relaciona la lista completa de todas las Recomendaciones UIT-T vinculadas al tema, con sus enlaces para descargarlas.
Una hoja de ruta para la salud digital global
Con este informe, la UIT-D no solo actualiza el estado del arte de la cibersalud y la cibereducación, sino que ofrece una hoja de ruta técnica y normativa para gobiernos, hospitales, desarrolladores y operadores de telecomunicaciones. La interoperabilidad, la calidad de los datos médicos, la evaluación del software sanitario basado en IA y la adopción de estándares abiertos como DICOM, HL7 y openEHR aparecen como condiciones indispensables para que la salud digital sea realmente global, equitativa y segura.
Para los países en desarrollo, el mensaje es doble: urge invertir en investigación clínica propia y, al mismo tiempo, adoptar las normas internacionales que eviten la fragmentación de sistemas. La cibersalud del futuro no se construirá con plataformas aisladas, sino con redes interoperables, inteligentes y centradas en las personas.
