61 de la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG), quien detalla que existen varias áreas en las que podemos apreciar su potencial: “Optimizar la toma de decisiones clínicas y mejorar la precisión diagnóstica; potenciar le eficiencia administrativa mediante la automatización de tareas, redacción de informes, entre otras; facilitar la búsqueda bibliográfica y la formación, creando contenidos adaptadas a las necesidades del profesional, lo que redunda en una formación continua más eficiente; e impulsar la investigación facilitando el análisis de datos complejos y el diseño de ensayos clínicos”. Hace énfasis en que hay que mantener un enfoque ético y centrado en el bienestar de los pacientes. La integración efectiva “depende de la innovación, pero también de la formación continua de los profesionales y la adaptación a estos nuevos sistemas”. La combinación innovación, formación y ética, en base a sus palabras, permitirá realizar una implementación responsable, accesible y equitativa. Más allá del diagnóstico En su libro Deep Medicine, Eric Topol identifica los ámbitos de la medicina en los que la IA promete mejorar la atención sanitaria individual. Escribe en él que “la promesa de la IA en medicina es proporcionar una visión panorámica para mejorar la toma de decisiones médicas, evitar errores como diagnósticos erróneos y procedimientos innecesarios, ayudar a interpretar pruebas y recomendar un tratamiento personalizado”. Para Esquerda, a esta lista de aplicaciones se pueden sumar otras, como el soporte al triaje, la optimización de las rutas de atención ante problemas específicos y la gestión eficiente de los cuidados crónicos. Estos usos están orientados a mejorar la práctica clínica diaria, optimizando los procesos y la toma de decisiones para ofrecer una atención más precisa y personalizada. “No obstante, el potencial de la IA generativa no se limita únicamente al ámbito clínico individual”, declara Esquerda. Del mismo modo, “puede tener un impacto significativo a nivel de salud pública y en la gestión de sistemas de salud más amplios”. En este contexto, la IA puede ser fundamental en el monitoreo de la salud de poblaciones, la predicción de brotes de enfermedades y la gestión de riesgos a gran escala. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos poblacionales para identificar patrones emergentes, predecir tendencias de enfermedades y proporcionar alertas tempranas sobre riesgos sanitarios. Su capacidad para gestionar recursos de manera más eficiente y prever necesidades de atención puede ser crucial para mejorar la planificación y la sostenibilidad de los sistemas de salud en su conjunto. La IA generativa dispone de un potencial extraordinario para revolucionar la atención médica al procesar cantidades masivas de datos de pacientes e identificar patrones que escapan a la percepción humana. “Imaginemos un futuro donde los modelos de IA sean capaces de analizar millones de variables de cada paciente, comparándolos con una base de datos global, para ofrecer diagnósticos personalizados con una precisión inimaginable hoy en día. A este potencial de análisis de datos masivos, debemos añadirle la irrupción de la genética como herramienta de diagnóstico personalizado”, expresa De la Iglesia. La integración de datos de genotipo (derivados de la secuenciación del ADN) y fenotipo (hallazgos, síntomas, signos), junto con la capacidad de la IA generativa para combinarlos, puede llevar “a una precisión y personalización del diagnóstico que permita analizar por anticipado, incluso, los riesgos de padecer enfermedades en las personas sanas, facilitando la aplicación de programas de salud y terapias preventivas antes de que aparezca ningún síntoma”. En cuanto a los tratamientos, “la IA geNÚMERO DE DISPOSITIVOS MÉDICOS DE IA APROBADOS POR LA FDA Fuente: Artificial Intelligence Index Report 2025 3 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 3 6 5 18 26 63 77 107 124 139
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