Inteligencia Artificial en la consulta de Atención Primaria: herramientas útiles, con imprescindible supervisión
Jorge Pérez González, médico de familia y miembro del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la semFYC, analiza en el pódcast Píldoras de Ciencia en Abierto las tres tecnologías de IA que ya se están implantando en los centros de salud: los escribas digitales, los asistentes en radiología y los sistemas de apoyo a la decisión clínica. Herramientas que son oportunidades reales, siempre y cuando se tengan en cuenta los sesgos, la privacidad y la ciberseguridad.
Los centros de salud llevan tiempo incorporando herramientas de inteligencia artificial a su día a día, aunque con frecuencia de forma silenciosa y desigual. En el último episodio de Píldoras de Ciencia en Abierto, Jorge Pérez González, médico de familia y comunitaria e integrante del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la semFYC, pone nombre y contexto a tres de las principales líneas de desarrollo que ya están presentes —o que pronto lo estarán— en la Atención Primaria.
Escribas digitales: tiempo ganado, supervisión obligada
La primera línea son los llamados escribas digitales, herramientas basadas en procesamiento del lenguaje natural (NLP) que transcriben automáticamente la conversación clínica y la convierten en un informe estructurado. Algunas comunidades autónomas, como la Comunidad Valenciana, ya están pilotando su uso en centros de salud. Su potencial para reducir la carga burocrática es evidente, pero Pérez advierte de sus limitaciones: las variantes locales del lenguaje, los errores ortográficos o gramaticales de las historias clínicas y la necesidad constante de revisión humana son aspectos que no deben pasarse por alto. Además, subraya un principio fundamental: esta todas las herramientas deben funcionar dentro de los entornos seguros de cada organización, dado que trabajar con información clínica sensible implica riesgos importantes si los datos se procesan en servidores externos o fuera del país.
Asistentes en radiología: eficaces en lo específico, limitados en lo general
La segunda línea es la IA aplicada al diagnóstico por imagen. El especialista de familia relativiza el entusiasmo inicial que generó esta tecnología y señala que, hoy por hoy, su utilidad se concentra en aplicaciones muy concretas: la detección de tumores de próstata en resonancia magnética, la lectura de radiografías específicas o el análisis de lesiones que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano no experto. Las herramientas de IA de propósito general, en cambio, cometen errores relevantes cuando se les pide interpretar imágenes médicas —como identificar derrames que no existen—, lo que refuerza la necesidad de utilizar únicamente sistemas validados para la prueba concreta para la que han sido entrenados.
Sistemas de apoyo a la decisión clínica: promesa real, sesgos conocidos
La tercera línea, y quizás la más estratégica a medio plazo, son los sistemas de apoyo a la decisión clínica. En Madrid, por ejemplo, ya se utiliza un modelo de lenguaje orientado al diagnóstico de enfermedades raras. Jorge Pérez valora positivamente su desarrollo, pero insiste en una limitación estructural que el conjunto de la profesión médica debe tener presente: estos sistemas se entrenan con datos que no siempre son representativos de todas las poblaciones. Determinadas etnias o colectivos quedan infrarrepresentados, lo que puede traducirse en sesgos que afectan a la equidad diagnóstica y terapéutica. La recomendación es clara: exigir a las organizaciones que actualicen y reentrenen los modelos de forma periódica, y supervisar siempre las recomendaciones que ofrecen.
Más allá del presente: burocracia, pacientes y ciberseguridad
El médico de familia apunta también a algunos desarrollos en curso que podrían cambiar la práctica clínica en los próximos años. La automatización de procesos administrativos —como la solicitud de pruebas complementarias— promete reducir la carga burocrática de forma significativa. Las IA orientadas a pacientes, por su parte, están siendo exploradas tanto en el ámbito privado como en el público, aunque sus resultados son todavía inconsistentes. Y en el horizonte, la ciberseguridad emerge como una preocupación creciente: ya existen intentos documentados de manipulación de imágenes médicas mediante ataques a sistemas de IA, lo que obliga a reforzar la seguridad de las infraestructuras y a mantener un nivel sano de escepticismo ante lo que los sistemas muestran.
¡Dale al play y escucha el podcast!
