Cómo la IA podría ayudar a desatascar los centros de salud, y por qué todavía no lo hace

Un médico presta atención al paciente mientras un programa de inteligencia artificial transcribe lo que dice, traduciéndolo a términos clínicos y anotándolo en su expediente. La propia IA va repasando los más de 20 años de historial de su ficha, advierte al doctor de antecedentes relevantes para el caso que se le habían pasado por ser muy antiguos, y va pidiendo las citas necesarias a los especialistas, que son validadas por el galeno con un clic. La escena es técnicamente posible hoy mismo, y podría convertirse en un potente aliado para paliar el ...

Un médico presta atención al paciente mientras un programa de inteligencia artificial transcribe lo que dice, traduciéndolo a términos clínicos y anotándolo en su expediente. La propia IA va repasando los más de 20 años de historial de su ficha, advierte al doctor de antecedentes relevantes para el caso que se le habían pasado por ser muy antiguos, y va pidiendo las citas necesarias a los especialistas, que son validadas por el galeno con un clic. La escena es técnicamente posible hoy mismo, y podría convertirse en un potente aliado para paliar el atasco en la Atención Primaria que España sufre desde la pandemia. Pero todavía está lejos de ser una realidad en los centros de salud.

Estar más pendientes de teclear que de mirar a la cara al paciente, no tener el suficiente tiempo para indagar en sus problemas, las interminables gestiones burocráticas que restan dedicación a los enfermos son algunas de las quejas recurrentes de los especialistas en Medicina Familiar y Comunitaria que podrían resolverse casi de un plumazo con tecnologías que ya están en el mercado. Son tareas relativamente sencillas para la inteligencia artificial, con poco margen de error; gestiones del día a día que se suman a un inmenso potencial que, según todos los expertos, va a cambiar la forma de hacer medicina en los próximos años.

Este ha sido uno de los grandes temas de debate en el 30º Congreso de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), que se celebra estos días en A Coruña y al que EL PAÍS ha acudido invitado por la organización. Frente a esas posibilidades casi infinitas que brinda, en el encuentro también se han analizado las grandes barreras que dejan en una incógnita el cuándo se podrán empezar a usar en la práctica cotidiana: la seguridad de los datos clínicos, algunas implicaciones éticas, y la dificultad de cambiar los sistemas y procesos en una administración mastodóntica como es la sanitaria. Como ejemplo, ni siquiera se ha completado todavía la interconexión de historias clínicas para que un médico pueda ver la de cualquier paciente al que atienda, independientemente de dónde venga (y eso que España es uno de los países más avanzados en este campo).

La empresa Recog Analytics ya ha creado un software que puede hacer lo que se exponía al principio de este reportaje. Alberto Castaño, uno de sus cofundadores, explica que aunque todavía no se usa en el día a día, ya están en proyectos piloto de un gran número de aseguradoras privadas, y a punto de probarlo como experimento en la sanidad pública catalana. “Estos sistemas cubren una necesidad que los médicos siempre transmiten y, cuando lo prueban, están contentos con sus resultados. Creo que la presión que ejercen sobre la administración propiciará que se implante más rápido que otras tecnologías”, explica.

La idea es que su programa (u otra inteligencia artificial capaz de tareas similares) esté integrado en los sistemas de los centros de salud y los hospitales. Castaño enumera lo que ya es capaz de hacer esta tecnología: “Transcribe la consulta, escribe automáticamente las notas clínicas como si fuera un médico (si el paciente dice que le duele mucho la cabeza, anota ‘cefalea intensa’, por ejemplo). Va haciendo petición de citas y seguimiento automáticas, si el profesional dice que te va a pedir una radiografía le aparece una ventanita para hacerlo y que le dé a ‘ok”.

Hasta aquí, lo más básico. “Estamos trabajando en un resumen de historia clínica para que el médico pueda tener un contexto antes de la consulta, incluso un reporte destinado al paciente que le diga en lenguaje sencillo qué tiene, qué debe tomar... También avisos al sanitario por si se le pasan cosas, como si el enfermo ha dicho que es alérgico a algo y se lo ha prescrito, o alertas que digan cosas como: ‘Se te ha olvidado preguntarle si tiene antecedentes familiares de infartos’, que avise de interacciones entre medicamentos que esté tomando, o de que lleva consumiéndolo más tiempo del recomendable”, continúa Castaño.

Carlos Durán, coordinador de Salud Digital de SEMG, considera que estas tecnologías se pueden convertir en una especie de “copiloto” que vaya asistiendo al médico durante la consulta: “Lejos de deshumanizar la atención, como algunos piensan que puede suceder con la inteligencia artificial, se hará más humana y cercana, porque nos liberará de procesos técnicos y burocráticos en los que empleamos la mayoría de nuestro tiempo”.

No son soluciones inmediatas; pero sí una esperanza en medio de un contexto de polémica por la falta de médicos de primaria y ante un verano complicado en los centros de salud por falta de personal, según vienen advirtiendo desde hace semanas los propios consejeros de las comunidades autónomas, encargados de gestionar la asistencia sanitaria.

Las estrecheces que atraviesa el sistema no solo repercuten en la atención a los pacientes, sino también en la formación de nuevos médicos. Cristina Santomé, residente de tercer año en un centro de salud de Lugo, explica que ante tutores cada vez más desbordados por la carga de trabajo, la IA podría también ser una herramienta de aprendizaje. Pone un ejemplo: “Nuestros tutores nos exponen casos simulados para que nosotros vayamos tomando decisiones, y ellos nos corrigen si nos equivocamos. Eso podría perfectamente hacerse con inteligencia artificial, pero hoy en día no existe nada así”.

En algo en lo que la IA ya va empezando a usarse (aunque le queda mucho camino por recorrer) es en la gestión. Se pueden optimizar muchos procesos y aprovechar mejor los recursos con sistemas que analicen la oferta y la demanda asistencial. Jano, un asistente virtual, ya fue una pieza importante para gestionar las vacunaciones de la covid en Cantabria.

Maria Isabel Priede, médica de familia y directora de Humanización Sociosanitaria en esa comunidad, explica cómo una paciente de su cupo, a la que nunca había visto, fue ingresada tras un intento de suicidio. “Había ido muchas veces a urgencias, pero yo no lo sabía, ni siquiera la conocía”, relata. Un proyecto piloto está trabajando en identificar factores de riesgo en pacientes para que avisen directamente al médico y que sea este el que, proactivamente, lo cite en su consulta.

Otro proyecto piloto europeo analiza electrocardiogramas para detectar signos tempranos de insuficiencia cardíaca en Atención Primaria; proporciona a los doctores una puntuación sobre la enfermedad y les permite mejorar sus decisiones para referir al paciente al cardiólogo en caso necesario, o no hacerlo si no es preciso. Esto se une al que probablemente es el campo en medicina que más y más pronto revolucionará la IA: la interpretación de imágenes diagnósticas.

Los riesgos de la IA

“El análisis que la IA puede hacer de cualquier imagen de cualquier estudio analítico o de imagen es superior, seguro, a lo que puede ver el ojo humano”, asume José Rodríguez Sendín, miembro del grupo Bioética de la SEMG. Este médico, sin embargo, no ha acudido al congreso para loar las mejoras de la IA (que reconoce), sino para advertir de sus peligros, que también los tiene. Alerta de la posibilidad de “violación de los datos clínicos”, ya que la IA puede acceder a información “altamente sensible de los pacientes”. “Un fallo en la protección de esa información puede llevar a la exposición de historias clínicas, diagnósticos y datos genéticos, lo que no solo afecta al individuo sino también a su descendencia. La pérdida de confidencialidad puede resultar en discriminación por parte de empleadores y aseguradoras, quienes podrían utilizar esta información para tomar decisiones perjudiciales para el paciente”, relata.

Otro reto importante, en opinión de Sendín, es la falta de transparencia en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial. “Muchas veces, los objetivos y métodos de los desarrolladores no son claros, lo que genera desconfianza. La complejidad de estos sistemas y la falta de comprensión por parte de los usuarios finales puede llevar a una falta de responsabilidad y rendición de cuentas. Sin una metodología clara y comprobada, las promesas de la IA pueden no materializarse, o peor aún, causar daños significativos”, agrega.

Europa ya está preparándose para esos escenarios. El Reglamento del Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS) pretende garantizar el acceso individual, la interoperabilidad, la protección de datos y el uso secundario para investigación e innovación. Pero también advierte de riesgos, como la posible perpetuación de sesgos, la falta de alfabetización digital y problemas de seguridad del paciente.