La escena no tiene nada de excepcional, y eso es exactamente el problema. Una enfermera con máster en salud digital, varios años de investigación aplicada y formación continua en tecnologías sanitarias recibe una convocatoria. No es para impartir una sesión formativa, ni para participar en un grupo de trabajo institucional sobre transformación digital. Es para asistir, con presencia voluntaria, a una formación sobre competencias digitales básicas en entornos sanitarios. El formador procede del sector tecnológico-comercial. No ha trabajado en una planta de hospitalización. No sabe lo que significa tomar una decisión clínica bajo presión.

Que esto ocurra de forma aislada podría atribuirse a una mala planificación puntual. Que se repita sistemáticamente en hospitales y sistemas de salud de todo el territorio responde a otra lógica: la incapacidad estructural del sistema para reconocer el talento altamente cualificado que ya tiene dentro. Y esa incapacidad tiene un coste que no se mide en horas de formación perdidas, sino en arquitecturas digitales que no funcionan porque las personas que más saben de clínica no estuvieron en la sala cuando se diseñaron.

La tecnología en salud no es una herramienta genérica. Es una intervención que ocurre en un contexto clínico, ético y organizativo que no puede aprenderse en un catálogo de producto.

El espejismo del experto externo

La externalización del conocimiento experto es, en muchos sectores, una estrategia legítima. Pero en salud digital, esa lógica se convierte en un problema estructural cuando el formador desconoce el entorno en el que la tecnología va a operar. Una herramienta de prescripción electrónica no funciona en el vacío: funciona en medio de un turno con doce o más pacientes, alertas superpuestas, un sistema de información lento y una toma de decisiones que debe ser, a la vez, rápida, segura y trazable.

La salud digital no es digitalización genérica. Es la intersección entre flujo de trabajo clínico, seguridad del paciente, privacidad de datos, ética del algoritmo y cultura profesional. Enseñar a una enfermera a usar una app sin entender esa intersección no es formación: es instrucción instrumental. Y la instrucción instrumental, cuando sustituye al pensamiento crítico, genera usuarios, no profesionales.

Esto no significa que los perfiles tecnológicos no aporten valor. Lo aportan, y mucho. El problema es la dirección del flujo: cuando el conocimiento externo se impone sobre el interno en lugar de complementarlo, cuando la lógica del producto reemplaza a la lógica del cuidado. El resultado es tecnología que no se integra bien, que genera resistencias que se atribuyen erróneamente a falta de formación y no a falta de diseño participativo.

La ironía de la invisibilidad

La enfermería española lleva más de dos décadas consolidando su presencia en la universidad. Los estudios de posgrado, los programas de doctorado y la investigación enfermera acreditada son hechos, no aspiraciones. Los datos lo sostienen: según la encuesta del Ministerio de Sanidad realizada en 2024 a más de 55.000 profesionales, el 59,5% de las enfermeras ha cursado al menos un máster. Aplicado sobre los casi 346.000 enfermeros y enfermeras colegiados en España en 2023, estamos hablando de más de 200.000 profesionales con formación de posgrado. Y un 1,9% ha alcanzado el grado de doctora: más de 6.500 enfermeras doctoras ejerciendo en el sistema sanitario español.

Y sin embargo, el sistema sanitario, a la hora de diseñar su estrategia digital, rara vez llama a esa puerta. Convoca consultoras externas, integra perfiles de otras disciplinas, externaliza la arquitectura del cambio. Las enfermeras con alta cualificación son, en el mejor de los casos, usuarias informadas. En el peor, alumnas obligadas.

La brecha de género en los puestos de gestión añade una capa adicional al problema: aunque las mujeres representan el 84,2% de la profesión enfermera, el porcentaje de hombres que ocupa roles de gestión supera al de mujeres. La infrarepresentación no es un efecto colateral. Es un patrón.

Más de 6.500 enfermeras doctoras ejercen en el sistema sanitario español. El sistema las convoca a formaciones básicas en lugar de a mesas de diseño. Eso no es una paradoja: es una política.

La enfermería como disciplina pensante

Hay una narrativa persistente, raramente explicitada pero omnipresente en las estructuras de poder sanitario, que sitúa a la enfermería como disciplina ejecutora. Una disciplina que aplica protocolos, registra datos, administra tratamientos. Una disciplina que hace, eficientemente, lo que otros han pensado.

Esa narrativa es falsa. Y no solo es falsa: es anacrónica. La enfermería tiene un corpus epistemológico propio, una metodología de investigación consolidada y una comprensión del proceso asistencial que ningún otro perfil del sistema puede replicar desde fuera. Para entender la dimensión de esto en términos de datos clínicos: la investigación sobre registros de enfermería documenta que la enfermera es frecuentemente el primer profesional en detectar cambios en la condición del paciente y que sus registros constituyen la principal fuente de información para la toma de decisiones del equipo médico, incluyendo la planificación del tratamiento y la detección de deterioro. Un estudio sobre flujos de trabajo en medicina interna cuantificó que una enfermera gestiona durante su turno los registros clínicos de entre diez y veinte pacientes, con múltiples variables por paciente: signos vitales, estado de conciencia, balance hídrico, administración farmacológica, escalas de riesgo, observaciones y valoración de cambios. La carga informacional que procesa y genera por turno no tiene equivalente en ningún otro rol asistencial.

Excluir ese conocimiento del diseño tecnológico no es solo un desperdicio de talento. Es construir sistemas que no entienden los flujos reales de trabajo, que generan fricciones donde deberían generar eficiencia, que añaden carga cognitiva donde deberían reducirla. Y luego se culpa a los profesionales de la baja adopción.

El coste de ignorar el talento interno

La transformación digital del sistema sanitario no es un proyecto tecnológico. Es un proyecto de cambio organizativo y cultural, en el que la tecnología es el medio y no el fin. Y los proyectos de cambio cultural fracasan sistemáticamente cuando quienes deben liderarlos desde dentro son relegados a la periferia del proceso.

Incorporar a enfermeras con cualificación avanzada al diseño, la evaluación y la gobernanza de los sistemas de salud digital no es un gesto simbólico de inclusión. Es una necesidad funcional. Son ellas quienes pueden anticipar las consecuencias no previstas de una alerta clínica mal configurada. Son ellas quienes pueden evaluar si un sistema de registro deteriora o mejora la calidad del cuidado. Son ellas quienes pueden traducir las necesidades del paciente en requisitos de diseño comprensibles para los equipos de ingeniería.

Esa capacidad traductora (entre la lógica clínica y la lógica tecnológica) es una competencia escasa y valiosa. La enfermería altamente cualificada la tiene. El sistema, por ahora, la desaprovecha. Y los datos ya citados de la encuesta ministerial lo confirman desde otro ángulo: el 39,4% de las enfermeras planea abandonar la profesión en los próximos diez años, siendo los motivos profesionales la causa principal para el 92,7% de ellas. Cuando el talento no se reconoce, se va.

Un espacio de liderazgo que ya está ganado

No se trata de pedir un lugar en la mesa. Se trata de reconocer que ese lugar ya está académica y profesionalmente legitimado, y que su ausencia en los espacios de decisión estratégica es una elección institucional, no una consecuencia natural de las capacidades de la profesión.

La enfermería no necesita que el sistema la forme en competencias digitales básicas. Necesita que el sistema la reconozca como agente de transformación digital. Necesita que sus investigadoras sean convocadas a diseñar, no a asistir. Que sus doctoras sean reconocidas como arquitectas del cambio, no como usuarias avanzadas. Que su conocimiento clínico sea tratado como lo que es: el insumo más valioso (y más ignorado) del proceso de digitalización sanitaria.

Mientras el sistema siga buscando fuera lo que tiene dentro, la transformación digital de la salud será, en el mejor de los casos, incompleta. En el peor, un producto que no funciona para quienes más lo necesitan: pacientes y profesionales.

El techo de cristal digital no se rompe solo. Se rompe nombrándolo, documentándolo y negándose, sistemáticamente, a sentarse en el lugar equivocado de la sala.

La ilusión del control digital

A menudo caemos en la tentación tecnoutópica de pensar que un SMS o una app de mHealth solucionarán el problema. Pero la realidad es muy diferente a la perfección virtual. La literatura nos dice que la falta de adherencia tiene dos caras: la no intencional (el olvido puro o la barrera práctica) y la intencional, esa decisión activa del paciente de dejar el fármaco porque le sienta mal o porque no confía en su médico. Aquí es donde el dato se vuelve humano. Un pastillero inteligente que registra la apertura de un compartimento genera un timestamp. Ese dato frío es, en realidad, una señal de vida: nos dice que Manuel sigue ahí, intentándolo. La verdadera “ilusión de control” es creer que esa señal sirve de algo para luego quedar encerrada en un dispositivo. El control es un espejismo si ese esfuerzo de Manuel no llega a nuestra mirada clínica; si el sistema no integra su “estoy aquí” en nuestra historia compartida, el dato muere en un silo de información y nuestros cuidados con él.

El peso del “paciente-analista” y el “ruido” en la consulta

Por otra parte, estamos pidiendo a personas con baja alfabetización digital que se conviertan en gestores de sus propios datos de salud. Es una contradicción social y demasido ambiciosa. Queremos que Manuel use una báscula y un tensiómetro conectados para su insuficiencia cardíaca. Queremos que el Aprendizaje Supervisado y algoritmos como el Random Forest predigan si va a abandonar el tratamiento en los próximos 30 días basándose en su interacción con una aplicación…¿Y pretender que los resultados sean vinculantes?

Además, esta presión sobre el paciente tiene un efecto rebote inmediato en la consulta: el dato sin filtro se convierte en “ruido”. Si obligamos a Manuel a generar registros constantes, pero nuestro sistema de soporte a la decisión clínica no sabe priorizarlos, acabaremos sepultados bajo una «fatiga de alertas» que encima son de bajo valor. Estamos proyectando una gran resposabilidad sobre gente poco formada que genera datos inexactos, generando el riesgo de proporcionar cuidados mediocres. Por ello, la verdadera innovación no reside en el algoritmo que etiqueta a Manuel como «no adherente». La innovación real es usar esa tecnología para liberar tiempo, permitiendo que el equipo de enfermería transforme una alerta técnica en una intervención proactiva y cercana, recuperando el espacio donde el dato se vuelve, por fin, cuidado.

Entre la ética y la eficiencia

No podemos obviar las grietas. Existe el riesgo real de que estos modelos predictivos perpetúen sesgos. Si los datos de los últimos cinco años con los que entrenamos a la IA no representan a los más vulnerables, el algoritmo podría acabar “castigando” a quien más apoyo necesita. Además, la soberanía sobre el dato de salud fuera del hospital sigue siendo una asignatura pendiente en términos de ciberseguridad y consentimiento. Al final, la Salud Digital en la gestión de medicamentos debe ser un puente, no una barrera adicional. No buscamos una vigilancia algorítmica de la fragilidad, sino una monitorización inteligente que nos permita estar presentes donde antes solo había incertidumbre. Porque el mejor algoritmo del mundo nunca podrá sustituir la mirada clínica que comprende que, a veces, Manuel no se toma la pastilla simplemente porque hoy, en su soledad, no ha encontrado un motivo para hacerlo.

Lecturas recomendadas

• Car J, Tan WS, Huang Z, Sloot P, Franklin BD. eHealth in the future of medications management: personalisation, monitoring and adherence. BMC Med. 2017;15(1):73.

• Jalili V, Goecks J, Heiser LM, Gray JW. How machine learning will transform biomedicine. Cell. 2020;181(1):92-101.

• Patel S, Huang M, Miliara S. Understanding Treatment Adherence in Chronic Diseases: Challenges, Consequences, and Strategies for Improvement. J Clin Med. 2025;14(17):6034.

• Khatiwada P, Yang B, Lin JC, Blobel B. Patient-Generated Health Data (PGHD): Understanding, Requirements, Challenges, and Existing Techniques for Data Security and Privacy. J Pers Med. 2024;14(3):282.

• Rhudy C, Johnson J, Perry C, Bumgardner C, Wesley MJ, Fardo D, et al. Machine learning approaches to predicting medication nonadherence: a scoping review. Int J Med Inform. 2025;204:106082.

• Figueiredo T, Alcântara L, Carrilho J, Paúl C, Costa E. Understanding Adherence to Digital Health Technologies: Systematic Review of Predictive Factors. J Med Internet Res. 2025;27:e77362.

• Moon Z, Walsh J. Digital interventions in medication adherence: a narrative review of current evidence and challenges. Front Pharmacol. 2025;16:1632474.

• Gonçalves AMRF, Campos MSA, Menezes LA, Pereira RLL. Barriers and facilitators to medication adherence in chronic diseases: a scoping review. Cien Saude Colet. 2025;30(2):e02762023.

• Baumann S, Stone RT, Abdelall E. Introducing a Remote Patient Monitoring Usability Impact Model to Overcome Challenges. Sensors. 2024;24(12):3977.

En las últimas décadas, la práctica clínica ha dejado de ser una actividad puramente analógica (un paciente, un estetoscopio y el médico) para convertirse en un flujo constante de información mediada por pantallas y sensores. Los profesionales sanitarios habitamos hoy un entorno donde la tecnología ya no es un accesorio, sino el tejido que sostiene, desde la citación hasta el seguimiento de pacientes crónicos.

Sin embargo, esta transición no ha sido uniforme ni coordinada, en algunos momentos se parece más bien al salvaje oeste. Mientras los dispositivos avanzan a gran velocidad, los conceptos que deberían vertebrarlos (eSalud, salud digital o medicina móvil) a menudo se utilizan como sinónimos. Esta ambigüedad no es solo terminológica; genera una confusión que dificulta la implementación de estándares y la seguridad en el día a día de los cuidados. Entender por qué las palabras están cambiando es el primer paso para que el clínico recupere el control sobre el acto asistencial en la era de los datos.

El caos de las definiciones

La falta de consenso sobre el significado de eSalud ha generado incertidumbre entre académicos y legisladores. Ya en 2005, el análisis de Hans Oh identificó 51 definiciones únicas para el término, revelando que, aunque es un neologismo aceptado, carece de una delimitación clara.

En este escenario, la definición de Eysenbach (2001) sigue siendo un referente: la eSalud como la intersección de la informática médica, la salud pública y la gestión. Para este autor, el concepto trasciende la herramienta para convertirse en un “estado mental” y un compromiso con el pensamiento en red. Sin embargo, lo que en la teoría es un enfoque sugerente, en la práctica clínica se traduce a menudo en un uso instrumental de las TIC para intentar mejorar el sistema, transformando el dato en una herramienta de soporte para la decisión clínica y el empoderamiento del paciente. Aunque, en la actualidad, no siempre se integra con éxito en la realidad del paciente y ahí se encuentra nuestro campo de trabajo actual.

De la radio al smartwatch: La evolución del medio

La atención sanitaria a distancia no es un fenómeno reciente. Sus orígenes se remontan a la década de 1930 con la radiomedicina en zonas remotas, y evolucionaron con la telemetría biomédica de los programas espaciales en los años 60.

A nivel institucional, la Organización Mundial de la Salud (OMS) reconoció formalmente la “cibersalud” en 2005, pero la proliferación de herramientas obligó a publicar en 2018 una clasificación de intervenciones digitales. El objetivo era crear, por fin, un “lenguaje común”. Más que unificar el concepto, la OMS intentó catalogar funciones: un inventario de actividades en continua actualización que trata de poner orden en un catálogo de herramientas que crecen más rápido que nuestra capacidad para evaluarlas.

El matiz: Diferencia entre eSalud y Salud Digital

En los últimos años, el término eSalud ha comenzado a percibirse como limitado, siendo desplazado por el paradigma de la Salud Digital. Este cambio no es cosmético:

• eSalud: Se centraba en la conexión puntual y el uso de herramientas de comunicación.

• Salud Digital: Incorpora una visión global donde el individuo está inmerso en una realidad de monitorización continua.

Este nuevo concepto a pesar de seguir bebiendo de la definición de Eysenbach, abandona la conexión circunstancial para abordar la prevención y la precisión. La Salud Digital aporta una “alta definición” al cuidado mediante biosensores y algoritmos de Inteligencia Artificial capaces de procesar flujos masivos de datos fisiológicos. El reto aquí es operativo: ¿cómo transformamos ese flujo masivo en conocimiento clínico sin saturar al profesional?

El futuro de una disciplina sin nombre

¿Es la Salud Digital el término definitivo? Es probable que el éxito de la tecnología en salud sea, precisamente, su desaparición. Como sugieren Steinhubl y Topol, el objetivo final es la invisibilización: dejar de hablar de “digital” para hablar simplemente de medicina y cuidados.

Sin embargo, para que la ingeniería y el cuidado converjan de forma ética y eficiente, necesitamos que el lenguaje sea tan preciso como la tecnología que utilizamos. Solo así evitaremos que la innovación corra más que nuestra capacidad para entender qué estamos haciendo con la salud de las personas.

Para saber más…

1. Steinhubl SR, Muse ED, Topol EJ. The emerging field of mobile health. Sci Transl Med. 2015;7(283):283rv3.

2. The Economist. Medicine goes digital: a special report on health care and technology. The Economist. 18 de abril de 2009.

3. Steinhubl SR, Topol EJ. Digital medicine, on its way to being just plain medicine. npj Digit Med. 2018;1:5.

4. Oh H, Rizo C, Enkin M, Jadad A. What Is eHealth (3): A Systematic Review of Published Definitions. J Med Internet Res. 2005;7(1):e1.

5. Shaw T, McGregor D, Brunner M, Keep M, Janssen A, Barnet S. What is eHealth (6)? Development of a conceptual model for eHealth: qualitative study with key informants. J Med Internet Res. 2017;19(10):e324.

6. World Health Organization. Classification of digital health interventions v1.0: a shared language to describe the uses of digital technology for health. Geneva: World Health Organization; 2018.

Los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos del sistema sanitario. La atención sanitaria avanza hacia modelos cada vez más preventivos, orientados a anticipar la enfermedad, retrasar la cronicidad y personalizar el cuidado. El paciente ocupa un lugar más activo en su proceso asistencial y, como consecuencia, la práctica clínica genera más información que nunca. Sin embargo, disponer de más datos no garantiza mejores decisiones ni mejor cuidado.

Un dato, por sí solo, no cuida a nadie. Solo adquiere valor cuando está bien generado, contextualizado y correctamente interpretado. En salud, los datos no son neutros: reflejan decisiones profesionales. Qué se mide, cuándo se registra, cómo se describe un síntoma o qué se considera relevante forma parte del acto clínico. Por eso, hablar de datos en salud es hablar de responsabilidad profesional.

Pensemos en una situación cotidiana. Una paciente con enfermedad crónica acude a consulta y refiere que “se encuentra peor desde hace semanas”. La enfermera explora, mide constantes, valora síntomas, revisa adherencia, contexto social y evolución previa. Parte de esa información se convierte en cifras; otra, en observaciones clínicas. Nada de esto es automático. Cada dato es una decisión: qué se recoge, cómo se interpreta y cómo se documenta.

Días después, ese registro será revisado por otro profesional, quizá en otro nivel asistencial, o formará parte de un análisis poblacional. Para que siga teniendo sentido, el dato debe conservar su significado original. Si pierde contexto, si se vuelve ambiguo o incoherente, deja de ser útil. El cuidado prestado en el encuentro clínico se diluye cuando el dato no está bien construido.

Aquí es donde entran las ontologías clínicas. Y conviene decirlo con claridad: son invisibles. No aparecen en la pantalla ni forman parte explícita del trabajo diario. Su función es silenciosa pero fundamental: asegurar que los datos mantengan su significado cuando se comparten, se reutilizan y se analizan a lo largo del tiempo. Permiten que lo que hoy registra un profesional pueda ser entendido mañana por otro, sin perder sentido clínico.

Las ontologías no crean valor por sí mismas. Son una extensión invisible del cuidado profesional. Conservan el significado del dato, pero dependen completamente de cómo ese dato se ha generado en origen. Si el registro es pobre, impreciso o descontextualizado, ninguna ontología puede corregirlo. Funcionan bien solo cuando el dato ha sido cuidado desde la práctica clínica.

Este enfoque lleva tiempo materializándose en desarrollos reales orientados a la atención de pacientes crónicos. Existen trabajos que muestran cómo las decisiones clínicas cotidianas (qué se mide, cómo se contextualiza un dato y cómo se documenta) pueden traducirse en estructuras semánticas capaces de sostener la continuidad asistencial entre el domicilio, la consulta y el análisis poblacional. Un ejemplo es el trabajo de Lasierra y colaboradores, donde se describe cómo preservar el significado clínico del dato en sistemas de monitorización domiciliaria partiendo explícitamente de la práctica profesional como origen del modelo ontológico.

Por eso es importante que los profesionales sanitarios sepamos que estas estructuras existen, aunque no las veamos. No para aprender códigos ni para tecnificar el cuidado, sino para entender que nuestra forma de registrar tiene consecuencias más allá del episodio asistencial inmediato. La llamada “minería de datos” sanitaria no la hacen sistemas abstractos: la hacen cada día enfermeras, médicos, técnicos auxiliares, fisioterapeutas, terapeutas ocupacionales, psicólogos y muchos otros profesionales en su trabajo cotidiano.

Cuidar del dato es cuidar de la continuidad, de la prevención y de la salud poblacional. Las ontologías permiten que ese cuidado no se pierda cuando se convierte en información reutilizable. En la salud digital que viene, innovar no será generar más datos, sino asumir que cuidar del dato forma parte inseparable de cuidar a las personas y a la población.

Referencia integrada:

Lasierra N, Alesanco A, Guillén S, García J. A three-stage ontology-driven solution to provide personalized care to chronic patients at home. Journal of Biomedical Informatics. 2013;46:516–529. doi:10.1016/j.jbi.2013.03.006

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Interfase es un espacio para la reflexión en el cuidado sanitario.

Vivimos en la era del dato, de la inmersión digital y del algoritmo optimizado.

Ni los pacientes, ni los profesionales sanitarios, ni los contextos en los que se cuida son los mismos que sustentaron los modelos y paradigmas del cuidado del siglo pasado. Paradigmas en los que actualmente seguimos basándonos para ejercer nuestra profesión.

Hoy el cuidado ocurre en dos planos que conviven: el mundo físico, donde acompañamos, observamos y tocamos, y un mundo digital paralelo, donde se registran datos, se toman decisiones y se diseñan herramientas que influyen directamente en la práctica clínica.

En ese cruce aparece la interfase.

Un espacio intermedio, a veces invisible, donde el profesional sanitario interpreta la tecnología, la integra en su práctica y la traduce en cuidado para el paciente. Un punto de encuentro necesario entre el mundo digital, el trabajo clínico y la experiencia humana de enfermar.

Interfase nace como un lugar para pensar ese territorio. Para reflexionar sobre cómo los datos, las herramientas digitales, la investigación y la innovación se convierten (o deberían convertirse) en cuidados más seguros, más eficaces y más humanos.

También como una oportunidad.

La oportunidad de desarrollar nuevas competencias, asumir nuevos roles y explorar formas innovadoras de cuidar en un entorno cada vez más tecnificado, donde la creatividad profesional será clave para construir puentes entre la tecnología y el cuidado.

Este espacio abordará temas relacionados con la salud digital, el cuidado sanitario, la ética, los datos en salud y la práctica clínica desde dentro, sin promesas grandilocuentes ni soluciones absolutas.

Interfase no pretende dar respuestas cerradas.

Pretende abrir preguntas y habitarlas con criterio profesional.

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Esto es solo el comienzo.