Cuando la tecnología digital pasa consulta primero
Proyecto MAP-CITAS para mejorar la gestión de la demanda en HGUGM, triaje digital en urgencias NHS England, IAgen AMIE-Google pasando consulta, noticias, artículos, informes y la agenda salud digital
Gestión inteligente de la demanda asistencial
Hace apenas unas semanas recogí las iniciativas premiadas en AI BiC, y apunté volver sobre la aplicación MAP-CITAS del Hospital Gregorio Marañón, que hoy encaja perfectamente en el boletín como ejemplo local del uso de IA en la gestión de la demanda. Y más teniendo en cuenta que después te traigo otros dos ejemplos muy distintos que trabajan este mismo ámbito asistencial.
El propósito de la aplicación es redefinir el modelo tradicional de derivación primaria - hospitalaria pasando a utilizar una gestión basada en procesos clínicos específicos. Técnicamente MAP-CITAS analiza el texto libre de los informes médicos de atención primaria mediante Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para clasificar la petición según la patología o proceso clínico concreto. De esta forma habilita una transformación organizativa al permitir que el hospital ordene sus agendas médicas por especialidades.
El sistema clasifica automáticamente el 35 % de las peticiones de derivación, activa circuitos de priorización clínica y programa pruebas diagnósticas antes de que el paciente acuda a la consulta con el especialista.
En áreas como dermatología tiene una precisión del 91 % en detección de sospechas oncológicas. En traumatología logró un ahorro anual de 1,6 M€ mediante la reducción de pruebas diagnósticas, la resolución en la primera consulta y las altas directas. Y en urología ha conseguido reducir el tiempo medio de espera en 40 días.
La herramienta utiliza principalmente modelos grandes de lenguaje de tipo BERT (“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”) adaptados específicamente al entorno sanitario para comprender la terminología médica. Son técnicas PLN y algoritmos de aprendizaje automático (ML) que utilizando la tecnología “transformer” analiza de forma bidireccional el texto libre contenido en los informes clínicos y solicitudes de derivación redactados por los médicos de familia.
Además de estos resultados, el sistema ha conseguido altas notas en las encuestas de satisfacción de los pacientes, ha mejorado la accesibilidad de la población y ha contribuido a una atención personalizada dirigiendo al paciente al subespecialista que corresponde a su necesidad real.
Triaje digital en urgencias
Otra forma de de enfrentarse con la gestión de la demanda, en este caso desde los servicios de urgencias, es la que quiere poner en marcha el servicio de salud británico.
NHS England ampliará el uso de la tecnología de triaje digital asistido por IA en urgencias recopilando los síntomas de los pacientes, que no lleguen en ambulancia o en estado crítico, para determinar si deben recibir atención en el momento o más tarde, un tratamiento, o ser derivados a otro centro. Un programa piloto de este sistema en 18 hospitales redujo el tiempo medio de espera en urgencias de 178 minutos a 94 minutos.
Te hago un resumen de cómo se ha llegado hasta aquí. El proyecto comienza en marzo / abril de 2025 en el Hospital Universitario Monklands donde se instalan los primeros equipos (tipo tablet) con un sistema basado en el triaje Manchester que prioriza a los pacientes de mayor riesgo. En octubre el King’s College lanza también su servicio para pacientes adultos.
Y en vista del éxito el director ejecutivo de NHS England, anuncia un plan para desplegar el “triaje digital” en todos los hospitales de Inglaterra antes de fin de año. Describe la medida como una “obsesión personal” para poner orden en el caos de las urgencias. Por supuesto surgen críticas y preocupaciones. Hay debates en los medios de comunicación y se cuestiona si las tablets están reemplazando a los profesionales, si el sistema tiene capacidad clínica, o incluso qué ocurre cuando los dispositivos fallan.
El NHS se enfrenta a una crisis ya recurrente y utiliza la tecnología para evitar las salas de espera de las urgencias se colapsen este invierno, así que presiona para que todas las salas de urgencias tengan estos quioscos operativos lo antes posible. ¿Estamos ante una solución innovadora, un intento de digitalizar la puerta de entrada del sistema o una huida hacia adelante sin resolver los problemas de fondo?
Google Research prueba su modelo AMIE en consulta real
Voy con el tercer ejemplo, esta vez para disminuir la carga de la consulta médica. Desde hace dos años (ya escribí sobre este tema) Google tiene esperanzas en su modelo AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), un sistema de IA construido sobre Gemini y optimizado para el razonamiento diagnóstico y las conversaciones clínicas. En las últimas semanas ha vuelto a publicarse información sobre este proyecto. Aquí tienes su comunicado que te resumo a continuación.
En primer lugar ha publicado un “paper” en Nature “Towards Conversational AI for Disease Management” donde han testado el producto utilizado un agente de diálogo para conversaciones con pacientes en tiempo real y un agente de razonamiento profundo que consulta información de conocimiento clínico autorizado.
Por supuesto, los resultados son buenos y en la comparación no inferiores a las respuestas de 21 médicos de atención primaria en 100 escenarios de casos. Pero esto no sorprende a nadie porque en las limitaciones está su punto débil. Es un estudio ciego con actores que representaban a pacientes, y médicos especialistas que revisaban y comparaban las respuestas de los profesionales de AP. Algo que no difiere mucho de lo que ya escribió Julio Bonis en el blog de Rafa Bravo sobre la primera investigación realizada en 2024.
Después del artículo científico, Google ha avanzado un poco más y quiere conocer cómo funcionaría este modelo en la práctica real, para lo que ha presentado los resultados de un estudio piloto realizado en el Centro Médico Beth Israel Deaconess, donde se ha evaluado AMIE de forma prospectiva en la asistencia sanitaria real realizando la anamnesis previa a la consulta con 100 pacientes antes de sus citas de atención primaria.
Además de ayudar con esta información previa al médico, se evaluó su capacidad de identificar el diagnóstico final, y en 90 % de los casos se encontraba entre sus siete principales posibilidades, identificando en el 56 % el diagnóstico final como el más probable.
Una vez realizado este primer ensayo y en vista de lo que consideran su éxito, ya han anunciado que realizarán un estudio prospectivo, aleatorizado y nacional para evaluar la IA en un entorno de atención virtual real, para “comprender mejor las capacidades y limitaciones de nuestra IA en la gestión de las interacciones con los pacientes en flujos de trabajo de atención virtual reales, en comparación con la práctica clínica estándar.” Desde luego por constancia que no quede aunque el proyecto se esté dilatando demasiado en el tiempo.
En formato breve
Un estudio liderado por el grupo CoMMLab de la Universitat de València estudia la fibrilación auricular y presenta unos gemelos digitales de la aurícula izquierda, réplicas virtuales construidas a partir de imágenes médicas y registros eléctricos de cada paciente, que permiten reproducir de forma precisa los patrones eléctricos que mantiene la arritmia ( y representar el comportamiento real de las aurículas), al fusionar la información anatómica con la información funcional de cada paciente.
También en la Comunidad Valenciana se licita una plataforma de atención telefónica con IA para transformar la Atención Primaria. El paciente será atendido por un asistente virtual que verificará su identidad y realizará preguntas para identificar síntomas y motivos de consulta, para después citarle con el profesional adecuado.
La adopción de la IA en la atención sanitaria va para largo. Según encuesta de Arcadia en HIMSS26, la mitad de los líderes sanitarios estadounidenses aseguran que la IA puede transformar radicalmente la atención médica, pero que los conocimientos aportados por la IA solo están parcialmente integrados en los procesos de toma de decisiones. Es más, solo el 14 % afirma que dichos conocimientos están completamente integrados en los puntos clave de decisión.
Telepatia, startup brasileña que ofrece una plataforma de IA diseñada para sistemas de salud ha conseguido 33 M$ de financiación liderada por Andreessen Horowitz para continuar su implementación en proveedores de atención médica de América Latina. La plataforma incluye documentación basada en IA, soporte para la toma de decisiones clínicas y un conjunto de profesionales sanitarios, como médicos, enfermeros y auditores virtuales. La IA se entrena con literatura científica revisada por pares, guías clínicas y protocolos institucionales locales de Latinoamérica.
Insiste OpenAI que sus modelos pueden ser utilizados para responder preguntas de salud. Esta vez publica un estudio interno sobre GPT‑5.5 Instant encontrando mejoras a la hora de reconocer cuándo puede ser necesaria atención urgente, pedir contexto relevante, explicar la incertidumbre y hacer que la información compleja sea más fácil de entender.
Sigo con OpenAI, su ChatGPT es el asistente más popular a nivel mundial pero su cuota de mercado ha caído por debajo del 50 %. Según Sensor Tower a finales de mayo había caído al 46,4 % debido al auge de Gemini (27,7 %) y Claude (10,3 %). Otros asistentes, como Grok, Perplexity, DeepSeek y Meta AI, tienen menos del 5 % de cuota de mercado. Si no leíste mi sección “ChatGPT y amigos) contra OpenEvidence”, ahora es un buen momento.
Artículos e informes de interés
La Ley de Salud Digital llegará en 2027, según la entrevista en Diario Médico a Juan Fernando Muñoz secretario general de Salud Digital. Además responde a temas como la interoperabilidad, IA o el marketplace del SNS.
The 2026 Digital Decade eHealth Indicator Study. Informe de la Comisión Europea que evalúa el progreso de los países de la UE hacia los objetivos de salud digital para el año 2026. Se analiza la madurez de los sistemas de historia clínica electrónica, considerando factores como la disponibilidad de datos médicos y la infraestructura tecnológica disponible. España sale muy bien parada del examen.
El Consejo de Colegios de Médicos de Cataluña (CCMC) publica el documento de posición “Recomendaciones deontológicas sobre el uso de la inteligencia artificial en medicina”.
El Modelo de Competencias Referenciales en Salud Digital del CENS (Chile) da a conocer lo que se espera de los profesionales y técnicos en este sector y orienta a las personas con oportunidades formativas de trabajo y su desarrollo profesional. Contempla la definición de 4 Roles, 1 Dominio transversal y 8 Dominios con 104 Competencias.
El informe ‘Impacto económico de la digitalización en el sector farmacéutico en España’, elaborado por ARGIA Green, Tech & Economics para Farmaindustria constata que la inversión de las compañías farmacéuticas en digitalización contribuye al crecimiento de la economía hasta 20 veces más que cualquier otra inversión del sector.
La revista “e-Health Trends. n11” de la Fundación Gaspar Casal ya está disponible online.
10 recursos para fuentes bibliográficas potenciados con IA de Juan Vicente García Manjón que permiten trabajar con estas fuentes de una forma rápida, identificar tendencias, visualizar áreas de conocimiento, analizar redes de colaboración científica e incluso acceder a investigaciones.
Informe “The health system CEO imperative: Turning AI’s promise into performance” de McKinsey.
Agenda de eventos de Salud Digital
El Espacio Europeo de Datos de Salud y su implementación en España. 24 de Junio. Organiza Fundación Instituto Roche. Madrid. Acudiré, si estás por allí, avísame que podemos charlar un rato.
Convocatoria SIG ( Strategic Innovation Gateway) de MAD e-Health. 25 de junio. Con 8 retos estratégicos IA & HealthTech para proyectos y startups en el Hospital Virgen de Puerto, Plasencia - Extremadura.
Impacto del Biotech Act en los ensayos clínicos y la protección de datos. 1 de julio. Organiza Andersen. Madrid.
XIII Congreso Internacional de Salud Digital. Del 9 al 11 de septiembre. Organiza ASD. Donostia / San Sebastián.
Health 2.0 Basque busca startups y organizaciones que presenten su proyecto en el XIII Congreso Internacional de Salud Digital 2026. La convocatoria está abierta hasta el 17 de julio y se tienen que enviar las propuestas a info@health20basque.com explicando brevemente el proyecto y su ámbito de actuación.
II Foro de Inteligencia Artificial para el Sistema de Salud. 23 y 24 de septiembre. Organiza SEIS. A Coruña.
Healthnology España 2026. 1 de octubre. Madrid.
European Healthtech Forum 2026. 1 y 2 de octubre. Organiza MAD e-Health. Alcobendas (Madrid).
Gracias por haber llegado hasta aquí. La semana próxima y durante el verano tendrás más CuraeSalud.