África ha de desempeñar un papel protagonista y «de pleno derecho» en la revolución impulsada por la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la salud mundial, en lugar de convertirse en un simple mercado de consumo de tecnologías desarrolladas en otros lugares, afirmó el experto marroquí en salud digital Hassan Ghazal.
En una entrevista concedida a la MAP al margen de la cumbre internacional TeleHealth Connect 2026 dedicada a la telemedicina y la salud digital, celebrada en Túnez del 29 de septiembre al 1 de octubre, Ghazal, presidente de la Sociedad Marroquí de Telemedicina y e-Salud y vicepresidente de la Sociedad Marroquí de Salud Digital, subrayó que África debe participar plenamente en el diseño, desarrollo, validación, gobernanza y valorización de las innovaciones en IA aplicada a la salud.
El experto destacó la necesidad de que el continente desarrolle sus propios conocimientos y soluciones, así como competencias en regulación de la IA, ética, gobernanza de datos, evaluación de tecnologías sanitarias y propiedad intelectual, con el fin de contribuir a la elaboración de las normas internacionales, en lugar de limitarse a aplicar marcos diseñados en otros lugares.
Asimismo, llamó a garantizar una mayor representación de las poblaciones africanas en los datos utilizados para entrenar y validar los modelos de IA, a fin de evitar que los sesgos algorítmicos y las desigualdades digitales existentes se traduzcan en nuevas desigualdades sanitarias. También abogó por reforzar la cooperación entre especialistas en IA, profesionales de la salud, investigadores, responsables públicos e innovadores.
Ghazal insistió además en la necesidad de fortalecer las competencias, las infraestructuras digitales, los datos, las capacidades de investigación y validación clínica, así como los ecosistemas locales de innovación y las colaboraciones internacionales equilibradas. Señaló que la IA, combinada con la telemedicina y el aprovechamiento de los datos sanitarios, puede favorecer una transición hacia una medicina más predictiva, preventiva, personalizada y participativa.
No obstante, advirtió de que el rendimiento técnico de un algoritmo no garantiza por sí solo su utilidad clínica ni su impacto en la población, ya que también son determinantes la calidad de los datos, la validación clínica, la seguridad, la interoperabilidad, la protección de los datos personales, los marcos regulatorios, la propiedad intelectual y la confianza de los pacientes.
Uno de los principales desafíos, concluyó, consiste en pasar de la multiplicación de prototipos y proyectos piloto a soluciones de IA seguras, fiables, accesibles, sostenibles y desplegables a gran escala, garantizando que las innovaciones puedan llegar efectivamente a los pacientes.
