Los sistemas de información asistenciales y las historias clínicas electrónicas van camino de una transformación, gracias a la inteligencia artificial, mucho tiempo añorada. Los proveedores tecnológicos anuncian copilotos clínicos y agentes de información que ayuden a los profesionales liberando su tiempo y facilitando su labor.
La IA copiloto en el futuro de la atención sanitaria inteligente (I): El impulso
El mercado de las empresas de tecnologías de información sanitaria está muy revuelto. El motivo principal es la integración de la inteligencia artificial y especialmente la IA ambiental. Hace unos días, Epic anunció nuevas funcionalidades (hasta 200 funcionalidades basadas en IA quiere implementar) en sus soluciones y su propia herramienta de documentación clínica y escriba digital. Epic es el mayor desarrollador de soluciones digitales para la actividad asistencial en EE.UU.
En un abarrotado recinto, Epic presentó sus asistentes Art (redacta notas clínicas y extrae información de la historia clínica), Penny (tareas administrativas) y Emmy (responde al paciente).
Es una decisión lógica para competir y mantenerse a la vanguardia tecnológica de las compañías de Silicon Valley y al mismo tiempo ejercer presión sobre ellas. El fabricante no llega temprano a la fiesta de los escribas ambientales, empresas que son competencia como AthenaHealth y Elation Health que tienen HCEs de ámbito ambulatorio y para atención primaria respectivamente, ya lanzaron sus sistemas hace unos meses. A medida que las herramientas impulsadas por IA se convierten en una apuesta segura, estas compañías ofrecerán cada vez más paquetes de copilotos para los profesionales, incluyendo la transcripción de las consultas médicas.
En un primer momento, Epic decidió integrar las soluciones de los escribas digitales de Nuance y Abridge, pero con esta nueva solución desarrollada internamente basada en Nuance (el producto de Microsoft) conseguirá una importante independencia tecnológica. Recordar que el 42% del mercado hospitalario estadounidense trabaja con sistemas de Epic, con este rango de implantación tan enorme, la experiencia del usuario queda relegada a un segundo plano y los clínicos usarán la herramienta, sencillamente porque está incluida en su software de uso diario.
La compañía publicó un video donde mostraba sus capacidades de resumen del paciente, de ayuda en el flujo asistencial, adaptar textos clínicos, y por supuesto transcripción de notas y consultas médicas.
Pero las inquietudes de esta empresa también alcanzan otros nichos, creando soluciones que complementan la gestión de los historiales clínicos; como son los datos del mundo real (de su base de datos de datos anónimos de pacientes Cosmos están creando modelos fundacionales preentrenados GPTs, el primero de ellos CoMET genera el siguiente evento médico simulando la cronología de la atención del paciente), las herramientas de “copiloto clínico” (información contextualizada de los pacientes), la codificación clínica automatizada, e incluso la gestión de los ensayos clínicos (con la herramienta Forward). Es un inquietante mensaje el que envía a su competencia y a las cientos de startups especializadas en estos ámbitos, ya que Epic ofrece a los servicios de salud una solución que recoge muchas de sus necesidades en su plataforma, sin fricción, ni costosas integraciones.
La IA copiloto en el futuro de la atención sanitaria inteligente (II): El salto
Después de haberlo anunciado hace meses, ya está disponible para algunos servicios ambulatorios en EE.UU. el nuevo Oracle Health EHR. Adiós a la navegación entre pantallas mediante clics, los profesionales clínicos simplemente usaran comandos de voz para solicitar la información que necesitan. Fin.
“Mientras que nuestros competidores parecen conformarse con integrar funciones en tecnología anticuada, nosotros asumimos el enorme y complejo reto de crear un HCE completamente nuevo, desarrollado en la nube para la era de la IA con agentes. Nuestros agentes actúan como asistentes inteligentes que pueden mostrar dinámicamente información crítica y programar las acciones sugeridas, permitiendo a los profesionales sanitarios mantener el control. Este es el futuro de la atención inteligente, donde nuestros profesionales sanitarios se liberan de la carga técnica para que puedan centrarse en la atención, la conexión, la curación y la prevención de enfermedades”. Seema Verma, vicepresidenta ejecutiva y directora general de Oracle Health and Life Sciences
En contraste con Epic, Oracle ha querido desarrollar un EHR totalmente nuevo, pese a que podría haber utilizado los desarrollos de Cerner (a quién adquirió), ha preferido dar un salto al vacío. Vamos a ver cómo le funciona. De momento, desde la compra, ha perdido 57 clientes y los antiguos usuarios Cerner no comprenden la hoja de ruta que está llevando la empresa.
Su nueva solución quiere ofrecer flujos de trabajo personalizados y optimizados, para mantener informados a los profesionales mientras que reduce el trabajo administrativo innecesario. El sistema de Oracle se entrenó con conceptos clínicos como enfermedades, resultados de laboratorio, medicamentos, rutas de atención, etc. El fabricante afirma que sus agentes de IA no solo interpretan el texto, sino que también “comprenden el significado clínico“, brindando acceso rápido a la información crítica y agilizando y reduciendo tareas como la documentación y la codificación.
Posteriormente anunció que implementará una nueva funcionalidad de inteligencia artificial en su portal de pacientes, permitiendo a los pacientes chatear con IA y hacer preguntas sobre sus registros médicos. El nuevo portal está construido utilizando modelos básicos de OpenAI. Una colaboración extraña e interesante.
La IA copiloto en el futuro de la atención sanitaria inteligente (III): Los actores
Por supuesto todas las empresas de tecnología digital sanitaria están integrando el mismo tipo de herramientas en sus productos comerciales. Meditech, otro competidor directo, se ha asociado con AvoMD para integrar IA en su EHR Expanse para mejorar la gestión de la documentación clínica, diagnósticos diferenciales, sugerencias de codificación y recomendaciones.
Pero no sólo los desarrolladores de software, también los grandes sistemas de salud están trabajando en esta dirección. Kaiser Permanente está probando un software basado en IA que permite a los pacientes chatear mediante un cuadro de texto para reservar citas y acceder a la atención que necesitan. Su intención es aumentar la participación y la experiencia de los pacientes. “El problema es navegar (dentro del software) entre todas las opciones y para muchos pacientes es muy confuso saber a dónde ir”.
También el NHS está probando una herramienta diseñada para acelerar el alta de pacientes y ahorrar potencialmente tiempo y liberando camas. El sistema extrae información de los registros médicos y ayuda a redactar los informes de alta, aunque siempre el documento final es revisado por los profesionales.
Y las aseguradoras también han abrazado la posibilidad de que los LLM les ayuden a responder preguntas básicas sobre seguros de salud, una tarea que puede ser más difícil de lo que debería en función de los distintos escenarios. Responder de forma rápida y fiable sobre la cobertura de una póliza, su coste, si necesitan autorización previa, etc. puede ser una tarea que realice un “superagente” como el que ha puesto en marcha Oscar Health.
El superagente es una orquestación de modelos de lenguaje (LLM) y APIs internas desarrolladas por la aseguradora. El primer paso es entender qué es lo que el usuario realmente quiere, el sistema busca la información necesaria de manera específica dirigiéndose a la fuente de datos relevante utilizando mecanismos RAG (Retrieval-Augmented Generation). Después el sistema, mediante las APIs se conecta a los sistemas internos para obtener los datos.
Con toda la información recopilada el modelo de lenguaje genera una respuesta clara, coherente y fácil de entender para el usuario. El resultado final no solo da la información, sino que también cita la fuente de donde provienen los datos.
Así está cambiando la IA la asistencia sanitaria (IV): La evidencia
Ahora vamos con las soluciones de IAGen generalistas, que tanto éxito están teniendo entre los profesionales sanitarios. Su uso se ha universalizado incluso de espaldas a los sistemas sanitarios y sobre todo a sus responsables.
No creo que sorprenderá a nadie que investigadores del Mount Sinai hayan descubierto que los populares chatbots de IA como ChatGPT y DeepSeek R1 pueden generar información médica convincente, pero falsa. Lo cual no quiere decir que la IA generativa no pueda ser tremendamente útil con las salvaguardas adecuadas. Los investigadores insertaban términos médicos ficticios en escenarios de pacientes y los LLM los aceptaron sin cuestionarlos creando explicaciones detalladas para enfermedades y tratamientos completamente inventados.
De hecho, Med-Gemini, el modelo pre-entrenado específicamente con información médica ya escribió “ganglios basilares” en vez de “ganglios basales” en un artículo de investigación y nadie se dio cuenta. En un sector como el sanitario, y sobre todo en el ámbito clínico, hay voces que quieren diferenciar entre alucinaciones y confabulaciones en IA, y sobre todo en trabajar para prevenirlas con soluciones basadas en la evidencia.
Pero hay algo, para mi, más preocupante. OpenAI presentó GPT-5 y Sam Altman afirmó que “la salud es una de las principales razones por las que los consumidores usan ChatGPT, ya que les permite tener un mayor control sobre su experiencia en el cuidado”. La compañía dice haber priorizado la mejora de sus funciones de salud para esta versión del producto. Y también dice haber reducido sus errores, pero si quieres dar respuesta al sector y todavía mantienes con tu mejor modelo GPT-5 un 9,6% de afirmaciones incorrectas (GPT-5-thinking: 4,5%) te queda mucho trabajo por delante.
Estos números de errores factuales son con los modelos conectados a internet, las alucinaciones se disparan en más del 40% de las peticiones de información utilizando solamente los datos de pre-entrenamiento. Esto también da una pista de que en los proyectos donde se utilicen estos modelos fundacionales comerciales podría tener más importancia la recopilación de los contenidos especializados y validados y sus mecanismos de conectividad que el modelo en si.
Así está cambiando la IA la asistencia sanitaria (IV): En España
Mientras tanto, localmente la irrupción más clara se produce con las herramientas de transcripción de las consultas médico-paciente. Estos últimos días, dos nuevas CCAA, Aragón y Euskadi, han informado de estos proyectos de IA para reducir la burocracia. Anteriormente fue Madrid (en un concurso público que está en suspenso), y Castilla-La Mancha y antes de todos Quironsalud. Ahora también las organizaciones privadas (Recoletas, Viamed…) están perfilando este tipo de proyectos.
Este verano parece que el programa piloto de transcripción de consultas puesto en marcha por el Ministerio de Sanidad y varias CC.AA, con la intención de finalizar en 2027 con su implantación en todos los servicios de salud, ha estado funcionando. La herramienta se ha probado en siete comunidades autónomas voluntarias: Cantabria, País Vasco, Cataluña, Comunidad Valenciana, Castilla-La Mancha, Murcia y Extremadura. Y con resultados prometedores.
En un sentido más general y de forma excepcional, tenemos el caso de Galicia, que ha anunciado que se implantarán soluciones basadas en IA como servicios de apoyo al diagnóstico mediante algoritmos y una plataforma de inteligencia artificial generativa de apoyo a la toma de decisión.
O el anuncio del convenio de colaboración (inversión de 43 M€ en 4 años) entre la Conselleria de Salud de la Generalitat de Catalunya, el Ministerio de Sanidad y la Entidad Pública Red.es para mejorar la atención sanitaria mediante la incorporación de servicios de salud digital, así como de herramientas digitales basadas en inteligencia artificial.
¿Cuándo veremos este cambio de forma real en nuestros servicios de salud? Estaremos atentos.
Autor: José Miguel Cacho. LinkedIN
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