Ep. 11 El Hospital Inteligente · Carrera
El 70 % del sistema, el 18 % de la conversación
Las mujeres sostienen la sanidad española. La desigualdad no está en la puerta de entrada: está en la carrera.
Madrid · 24 de septiembre de 2026 · 5 min de lectura
En España, el 69,5 % de los profesionales sanitarios colegiados son mujeres. La proporción cae a medida que se sube: 62 % de los médicos del Sistema Nacional de Salud, 47 % de las jefaturas de sección, 42 % de las jefaturas de servicio y alrededor del 30 % de las gerencias de los grandes hospitales. Cada peldaño resta.
Los datos
- 69,5 %de los profesionales sanitarios colegiados en España son mujeres (INE, 2025)
- 42 %de las jefaturas de servicio, frente al 26 % en 2019 (WOMEDS, 2026)
- 2 % → 22 %brecha salarial de género: mínima en los salarios bajos, máxima en los altos (OMS Europa, 43 países)
- 5 de 28ponentes designadas como «Sra.» en el programa del II Foro de IA de la SEIS
La escalera
La primera cifra es conocida: las mujeres son mayoría abrumadora en el sistema sanitario español. La segunda lo es menos, porque exige mirar hacia arriba. En 2025, según el observatorio WOMEDS de la Fundación FACME, las mujeres ocupaban el 62 % de las plazas médicas del Sistema Nacional de Salud, el 47 % de las jefaturas de sección, el 42 % de las jefaturas de servicio y en torno al 30 % de las gerencias de los principales hospitales.
Conviene decir también lo que mejora. Las jefaturas de servicio pasaron del 26 % en 2019 al 42 % en 2025: dieciséis puntos en seis años es movimiento real y hay que reconocerlo.
La brecha no está en la entrada, está en la carrera
La Oficina Regional para Europa de la Organización Mundial de la Salud publicó en septiembre de 2026 un informe con datos de 43 países que contiene el hallazgo más útil sobre este asunto.
Las mujeres son el 77 % de la fuerza laboral sanitaria europea, frente al 45 % en el resto de sectores, y cobran un 19 % menos por hora y un 28 % menos al mes. Pero el dato que importa es cómo se distribuye esa diferencia: entre los salarios más bajos del sector la brecha es del 2 %, y entre los más altos supera el 22 %.
En la base del sistema, hombres y mujeres cobran casi lo mismo. La desigualdad aparece al ascender.
Eso desmonta el argumento de que el problema se resuelve solo con el relevo generacional. Las mujeres ya entraron. Lo que ocurre después es otra cosa.
Tras ajustar por edad, educación, sector público o privado y tipo de jornada, la brecha horaria baja al 6 %. Ese resto es el que ninguna variable legítima explica.
Quién decide sobre la tecnología
El II Foro de Inteligencia Artificial para el Sistema de Salud, organizado por la Sociedad Española de Informática de la Salud en A Coruña los días 23 y 24 de septiembre de 2026, reunió al Ministerio de Sanidad, a la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial y a varios servicios autonómicos para discutir quién responde cuando un algoritmo clínico falla.
En el programa oficial figuran 28 ponentes. El documento designa a cinco como «Sra.»: un 18 %. Entre los cinco moderadores, una.
El recuento es propio y se hace sobre el tratamiento que el propio programa asigna a cada persona, no sobre una inferencia a partir de los nombres.
Por qué esto es un problema de validación clínica
Hay tres mecanismos documentados detrás del infradiagnóstico femenino en enfermedad cardiovascular: la presentación de los síntomas difiere, las mujeres acceden en menor proporción a determinadas pruebas y tratamientos invasivos, y han estado históricamente infrarrepresentadas en la investigación.
Ese tercer mecanismo es el que convierte un asunto de justicia laboral en un problema técnico. Si las mujeres están infrarrepresentadas en los ensayos, esa ausencia no se queda en el artículo: viaja intacta a los conjuntos de datos con los que se entrenan los modelos de inteligencia artificial.
Un algoritmo que aprende de una población mayoritariamente masculina reproduce el sesgo de esa población. Y lo hace a escala, en silencio y con apariencia de objetividad.
Quien no está en la mesa donde se compra la tecnología no decide qué problemas va a resolver esa tecnología.
Qué significa para tu organización
- Compruebe qué proporción de mujeres hay en los estudios que validan las herramientas de IA que su organización ya utiliza. Es una pregunta que el proveedor debería poder responder.
- Mida la composición de sus propios comités de decisión tecnológica. No como ejercicio simbólico: como control de calidad de la decisión.
- Si publica datos de plantilla, publíquelos por nivel de responsabilidad. Un porcentaje global de mujeres oculta exactamente lo que hay que ver.
Preguntas frecuentes
¿La brecha salarial sanitaria no se explica por la jornada parcial?
Solo en parte. Tras ajustar por edad, educación, sector público o privado y tipo de jornada, la brecha horaria europea baja del 19 % al 6 %. Ese 6 % restante no lo explica ninguna de esas variables.
¿Cómo se hizo el recuento de ponentes del foro?
Sobre el programa oficial en PDF, contando los 28 ponentes y usando el tratamiento —«Sr.» o «Sra.»— que el propio documento asigna a cada persona. No se infiere el género a partir de los nombres. Se excluyen moderadores y mesas institucionales, que se cuentan aparte.
¿Qué relación tiene esto con la inteligencia artificial?
La infrarrepresentación en la investigación clínica se traslada a los datos de entrenamiento de los modelos. Un sistema entrenado sobre una población sesgada produce predicciones peores en quienes están menos representados. Es un problema de validación, no solo de equidad.
Referencias
Normas APA, 7.ª edición. Ordenadas alfabéticamente por autor.
- Fundación FACME. (9 de marzo de 2026). Mujeres en Medicina en España (WOMEDS): informe anual 2026. https://facme.es/publicaciones/el-62-de-los-medicos-del-sns-son-mujeres-pero-solo-el-42-son-jefas-de-servicio/
- Instituto Nacional de Estadística. (2026). Estadística de Profesionales Sanitarios Colegiados. Año 2025 [Nota de prensa]. https://www.ine.es/dyngs/Prensa/EPSC2025.htm
- Organización Internacional del Trabajo y Organización Mundial de la Salud. (2022). The gender pay gap in the health and care sector: A global analysis in the time of COVID-19. https://www.who.int/publications/i/item/9789240052895
- Organización Mundial de la Salud, Oficina Regional para Europa. (18 de septiembre de 2026). Gender pay gap in the health and care sector in the WHO European Region: evidence brief. Datos de 43 países.
- Sociedad Española de Informática de la Salud. (2026). II Foro de Inteligencia Artificial para el Sistema de Salud: programa oficial. A Coruña, 23 y 24 de septiembre de 2026. https://seis.es/ii-foro-ia/
Ficha para medios
- Titular
- El 70 % del sistema, el 18 % de la conversación
- Autoría
- Mariela Méndez, directora de IA Scholarium (Madrid)
- Serie
- El Hospital Inteligente, entrega n.º 11 · Sección: Carrera
- Fecha
- 24 de septiembre de 2026
- Extensión
- 589 palabras aproximadas · 5 min de lectura
- Referencias
- 5, en normas APA 7.ª edición, con enlace a la fuente primaria
- Contacto
- info@iascholarium.com
Este texto puede reproducirse, total o parcialmente, en medios digitales e impresos, citando a la autora y enlazando al original. Para una versión adaptada a la extensión de su medio, una tribuna original o declaraciones sobre este tema, escriba a la dirección de contacto. Sin patrocinio de proveedores tecnológicos ni contenido pagado sobre los casos analizados.
Mariela Méndez
Divulgadora de casos de IA en salud · Directora de IA Scholarium
Mariela Méndez divulga casos reales de aplicación de inteligencia artificial y tecnología sanitaria, y dirige IA Scholarium, plataforma de formación en IA para profesionales sanitarios con base en Madrid. Escribe para el sistema sanitario español y mantiene acceso directo a programas y responsables de Latinoamérica, un puente poco frecuente en el sector. Rastrea casos reales de transformación digital en sistemas de salud y los analiza con un método poco frecuente en el sector: evidencia citada, normativa europea aplicada y mención explícita de lo que todavía no está demostrado. Edita El Hospital Inteligente, serie de análisis sobre inteligencia artificial, salud y datos, y habla en congresos sobre salud digital, gobernanza del dato y cumplimiento del AI Act.
Para medios
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Mariela Méndez está disponible para entrevistas, artículos de opinión, conferencias y mesas redondas sobre inteligencia artificial en salud, cumplimiento del AI Act, interoperabilidad y gobernanza del dato clínico.
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