La implantación de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en Atención Primaria (AP) busca reducir la carga burocrática, mejorar la capacidad diagnóstica y ofrecer una atención más personalizada al paciente

Las aplicaciones de transcripción automática de la consulta y los sistemas que, con el consentimiento informado del paciente, convierten la conversación médico-paciente en un registro clínico estructurado son, a ojos del coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la semFYC, Jaime Bona, algunas de las aplicaciones «más prometedoras» que podrían verse a corto plazo en las consultas de Atención Primaria.

No obstante, cualquier desarrollo en este ámbito debe abordarse desde la protección de los datos sensibles de los pacientes, el respeto a la privacidad y la seguridad de esta información especialmente sensible.Estos avances se han analizado en el marco del Congreso de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (semFYC), que ha convertido Madrid en la capital de la medicina de familia del sur de Europa. El encuentro ha reunido a especialistas de todo el país y a referentes internacionales para debatir los retos actuales de la Atención Primaria, como la integración de la Inteligencia Artificial en este nivel asistencial clave del sistema sanitario español.

La IA en Atención Primaria aún se encuentra en una fase incipiente y su uso plantea interrogantes sobre la seguridad de los datos y la fiabilidad de las herramientas que comienzan a explorarse. Desde sistemas de apoyo a la decisión clínica hasta asistentes virtuales que ayudan a los pacientes a gestionar citas o evaluar síntomas, estas herramientas buscan optimizar procesos, reducir la carga burocrática y liberar tiempo para la atención humana. «Una de las aplicaciones más prometedoras es la transcripción automática de la consulta, mediante sistemas que —con el consentimiento informado del paciente— convierten la conversación médico-paciente en un registro clínico estructurado», explica Jaime Bona. Esto permite al profesional centrarse en la persona atendida y dejar a un lado el ordenador.

IA clínica para una prevención personalizada

Además, los algoritmos de IA ya son capaces de analizar la historia clínica, detectar riesgos sutiles, ofrecer alertas sobre interacciones farmacológicas, recordar cribados pendientes (como los de cáncer o retinopatía diabética) o sugerencias diagnósticas basadas en síntomas. Según Bona, «la IA actúa como un consultor clínico que ayuda al médico a anticiparse a los problemas de salud, siempre bajo su supervisión tanto en Atención Primaria como en otros niveles asistenciales».

No obstante, según el especialista, «es en la medicina preventiva personalizada donde se halla un gran potencial de desarrollo». Tradicionalmente, la medicina solía adoptar un planteamiento generalizado del tratamiento. Sin embargo, las variaciones individuales en la genética, el entorno o el estilo de vida influyen significativamente en la respuesta de una persona al tratamiento, lo que requiere una medicina personalizada. «La esencia de la Atención Primaria es la prevención y el seguimiento longitudinal. La IA nos permitirá pasar de un modelo preventivo poblacional, basado en las mismas reglas para todas las personas, a uno personalizado y proactivo, analizando datos clínicos, hábitos de vida o determinantes sociales», señala el coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la semFYC.

AP, un entorno ideal para desarrollar IA sanitaria útil y segura

La Atención Primaria, por su volumen de datos y la diversidad de pacientes que atiende, es un escenario privilegiado para desarrollar y validar herramientas de IA, que deben ser flexibles y generalistas, evitando sesgos del entrenamiento con pacientes «perfectos» o con patologías extremas, que suelen atenderse en el medio hospitalario. Además, los modelos de inteligencia artificial alcanzan su máximo potencial cuando se alimentan de grandes volúmenes de datos estructurados y representativos, precisamente como los que genera la Atención Primaria en su práctica cotidiana.

Asimismo, la AP permite entrenar modelos predictivos y preventivos, permitiendo a la IA entender la evolución de la salud y la enfermedad. «Desarrollar una IA que funcione en el entorno real de la AP garantiza que sea una herramienta verdaderamente útil. La Atención Primaria es un banco de pruebas exigentes y los algoritmos deben enfrentarse a la complejidad, la multimorbilidad y la incertidumbre que caracterizan nuestra práctica», señala Jaime Bona.

Durante la mesa, se han presentado ejemplos de herramientas ya disponibles o en fase de prueba, muchas de ellas gratuitas. Desde aplicaciones que interpretan pruebas diagnósticas, hasta recursos para la búsqueda rápida de evidencia científica, como OpenEvidence, Consensus o Elicit, que ayudan a los profesionales a acceder rápidamente a evidencia científica actualizada. «El objetivo de la aplicación de estas herramientas en la práctica diaria es doble: por un lado, reducir la carga burocrática y, por otro, mejorar la capacidad diagnóstica, ofreciendo una atención más personalizada. No obstante, desde semFYC insistimos en la necesidad de validarlas y usarlas de forma responsable», matiza el experto.

Garantías éticas y validación: pilares para una IA segura en salud

El desarrollo de la IA en medicina debe sustentarse en un marco ético y regulatorio sólido: «El respeto al RGPD (Reglamento general de protección de datos) y a la LOPDGDD (Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales) es el pilar sobre el que debe sostenerse todo lo demás», advierte Bona. Las estrategias clave pasan por la anonimización de los datos, el aprendizaje federado (es decir, entrenar los modelos sin sacar los datos del entorno sanitario) y la supervisión ética por parte de comités independientes.

Además, el experto aboga por un sistema de `IA-vigilancia´ que evalúe la precisión técnica, audite sesgos y supervise de forma continua el desempeño de cada herramienta. «La IA debe considerarse un producto sanitario. Igual que no se aprueba un fármaco sin validación, no deberíamos incorporar herramientas de IA sin una evaluación rigurosa y transparente», subraya.

«Las sociedades científicas deben tener un papel central en este proceso, aportando el criterio clínico necesario para validar su utilidad real», añade. En especial, la bioética tiene un papel clave en este proceso y, por ello, el Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital, y el de Bioética de la semFYC están trabajando para elaborar recomendaciones específicas adaptadas a este nuevo contexto tecnológico.

Formar médicos tecnológicamente competentes y humanamente insustituibles

La integración de la IA en la práctica clínica requiere una transformación en la formación médica. «No queremos que el médico de familia se convierta en ingeniero de datos, sino en un usuario experto capaz de entender cómo funciona la IA y cuáles son sus límites», aclara el portavoz de la semFYC. Entre las competencias necesarias destaca la alfabetización digital, el pensamiento crítico y juicio clínico para interpretar los resultados que ofrece la IA, la empatía para reforzar la relación médico-paciente y la adaptabilidad para integrar nuevas herramientas en la consulta.

La IA debe liberar tiempo para que los profesionales sanitarios puedan centrarse en lo más humano, es decir, escuchar, acompañar y contextualizar. No obstante, el médico o médica seguirá siendo la persona que interpreta los datos y la vivencia del paciente. «La IA ya no es una promesa lejana, sino un instrumento que empieza a integrarse en la práctica diaria. Debemos formar médicos tecnológicamente competentes, pero humanamente insustituibles», concluye Bona.

La aplicación de la Inteligencia Artificial en la Atención Primaria ha sido abordada en el Congreso de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (semFYC), a través de la mesa redonda titulada IA en medicina de familia: herramientas útiles y prácticas en la consulta, centrada en cómo esta tecnología puede convertirse en una aliada estratégica para los y las médicas de familia. En ella han participado Jaime Bona García, especialista en Medicina Familiar y Comunitaria, jefe de estudios de la Unidad Docente del sector Zaragoza-III y coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la semFYC, junto a Jorge Pérez González, médico de familia del Centro de Salud Goya (Madrid).