Inteligencia artificial aplicada a la atención primaria y a la práctica clínica. Del entusiasmo a la evidencia: usos reales, límites y criterio clínico

VI Congreso Iberoamericano de Humanidades, Ciencias y Educación
«Inteligencia Artificial y Saberes en Conexión: ciencia, cultura y sociedad en diálogo»
Mesa «Los desafíos de la IA en los procesos de gestión de la salud» · UNESC · 18 de septiembre de 2026

Transcript

1. PONENCIA · MESA TEMÁTICA Inteligencia artificial aplicada a la atención primaria y a la práctica clínica Del entusiasmo a la evidencia: usos reales, límites y criterio clínico Investigación en atención primaria Prof. Dr. Josep Vidal-Alaball MD, MPH, PhD, DFPH — Médico de familia e investigador en atención primaria Institut Català de la Salut · IDIAPJGol · Universitat de Vic — UCC VI Congreso Iberoamericano de Humanidades, Ciencias y Educación «Inteligencia Artificial y Saberes en Conexión: ciencia, cultura y sociedad en diálogo» Mesa «Los desafíos de la IA en los procesos de gestión de la salud» · UNESC · 18 de septiembre de 2026
2. El ponente Medicina de familia, investigación y salud digital Trayectoria ▪ Médico de familia, CAP Navàs (ICS). ▪ Jefe de la Unidad de Investigación e Innovación en AP de la Cataluña Central (ICS / IDIAPJGol). ▪ Catedrático de Medicina, Universitat de Vic — UCC. ▪ IP del grupo Intelligence for Primary Care (I4PC). Líneas de investigación ▪ Salud digital, telemedicina y comunicación asíncrona (eConsulta). ▪ IA aplicada a AP: dermatología, oftalmología, radiología y documentación clínica. ▪ Salud rural, accesibilidad y equidad territorial. ▪ Learning Health Systems y datos de práctica real. +250 h ≈ 27 +3.500 publicaciones índice h citas ORCID 0000-0002-3527-4242 2
3. 0 Investigación Km 0 Punto de partida: la investigación de proximidad, la que nace de la práctica real y sirve directamente a la comunidad. 3
4. La Unidad de Investigación e Innovación Cataluña Central · Institut Català de la Salut e IDIAPJGol Damos soporte a la investigación de los equipos de AP del territorio: profesionales de medicina, enfermería, farmacia, trabajo social, odontología y de gestión y servicios. Soporte a profesionales Impulso a los doctorados Fondos competitivos Colaboraciones Especialización Acompañamos a los equipos en su desarrollo investigador. Doctorados e industriales para formar investigadores. Convocatorias europeas y estatales para financiación. Universidades, hospitales y empresas para multiplicar el impacto. Salud rural, tecnología y salud planetaria como áreas propias. La investigación en atención primaria no la hacen los centros de investigación: la hacen los equipos asistenciales, si alguien les da soporte. 4
5. Qué es la investigación Km 0 La investigación que nace y sirve directamente a la comunidad Pertinencia Aplicabilidad Proximidad Las preguntas que estudiamos salen de la práctica real. Son problemas que vemos cada día. Cuando obtenemos resultados, los podemos implementar de inmediato. No hay distancia entre la investigación y la realidad. Los profesionales y la comunidad se implican porque entienden que los resultados les beneficiarán directamente. El sentido de la investigación Km 0: hacer que la ciencia conecte con la vida de las personas que atendemos. 5
6. Tres líneas de especialización Los grupos de investigación de la unidad Salud rural Nuevas tecnologías Salud planetaria ProSaARu I4PC GReSaP Desigualdades, accesibilidad y necesidades específicas de las zonas rurales. Es nuestra identidad y nuestro compromiso. IA, telemedicina, datos y realidad virtual. No se trata de sustituir a nadie: se trata de dar mejores herramientas a los profesionales. Cómo el sistema sanitario impacta en el medio ambiente y cómo el medio ambiente impacta en la salud. Es una línea de futuro. La IA no es una línea aislada: atraviesa las tres. También sirve para estudiar la ruralidad y para medir la huella ambiental de cómo atendemos. 6
7. Nuestros proyectos de IA son investigación Km 0 Preguntas de la consulta, validadas en la consulta, para la consulta Retinografía Dermatología Escribas digitales 1.652 ojos · 871 pacientes Revisión sistemática 289 pacientes · 213 prof. Cribado con cámara no midriática; imágenes obtenidas en la propia consulta de AP. 15 estudios (2019–2022) sobre IA para lesiones cutáneas en atención primaria. Estudio multicéntrico de prueba de concepto en consultas de AP de Cataluña. Los tres proyectos comparten el sello Km 0: nacen de un problema real de la consulta, se validan en el propio entorno y son directamente aplicables. La validación local no es un requisito burocrático: es la esencia del método. 7
8. Hoja de ruta Seis bloques, un hilo conductor: la IA como criterio aumentado 8 1 El contexto: por qué ahora 3 IA para el diagnóstico y el cribado 5 De prompt genérico a criterio clínico La presión sobre la AP y la llegada de la IA Retinografía, dermatología y radiología: proyectos propios Cómo pedir a la IA que piense como un adjunto 2 Fundamentos: qué es (y qué no es) 4 IA generativa en la consulta 6 Riesgos, límites y uso responsable IA, aprendizaje automático, modelos de lenguaje Documentación clínica, comunicación y usos cotidianos Sesgos, privacidad y la línea roja del criterio clínico
9. 1 El contexto: por qué ahora La atención primaria bajo presión y la irrupción de la IA en la práctica clínica. 9
10. La atención primaria, bajo presión El escenario real en el que aterriza la IA Más demanda Menos tiempo Carga documental Presión de acceso Envejecimiento, cronicidad y multimorbilidad aumentan la carga asistencial. Consultas breves para problemas cada vez más complejos. La burocracia consume tiempo clínico y contribuye al desgaste profesional. Listas de espera y expectativas crecientes de inmediatez. La IA no llega a un sistema en calma, sino a uno tensionado. Esa es, a la vez, su oportunidad y su riesgo. 10
11. La IA ya está aquí Un despliegue transversal en el sistema sanitario +1.200 +350.000 > 95 % herramientas de IA con autorización de la FDA integradas en la atención sanitaria aplicaciones de salud para consumidores disponibles en el mercado de los dispositivos de IA/ML autorizados por la FDA entre 1995 y 2023 se autorizaron por la vía 510(k) (equivalencia, no ensayo clínico) Fuente: ARISE, State of Clinical AI Report 2026. 11
12. Del entusiasmo a la evidencia Adopción no es lo mismo que evidencia La brecha de la evidencia ▪ ~50 % de los resúmenes de dispositivos omiten el diseño del estudio. ▪ 95 % no reportan datos demográficos de la población de validación. ▪ 91 % no incluyen evaluación de sesgos. ▪ La autorización regulatoria acredita equivalencia, no siempre eficacia clínica en tu entorno. Fuente: ARISE, State of Clinical AI Report 2026. 12 La consecuencia práctica El clínico se convierte en evaluador crítico: preguntar por la población de validación, las métricas, los falsos negativos y el rendimiento en su propio contexto antes de confiar en una herramienta.
13. Qué piensan los profesionales Encuesta a profesionales de medicina y de enfermería de la Cataluña Central 85,7 % 65,8 % 91,4 % dicen que entienden el concepto de IA no habían recibido ninguna formación en IA querrían recibirla La brecha no es de actitud, es de formación ▪ Impacto profesional percibido de la IA: 3,62 sobre 5; preparación percibida para implementarla: 2,76 sobre 5. ▪ La preparación percibida fue mayor entre los profesionales de enfermería y entre quienes ya tenían interés previo. ▪ Casi todos quieren formarse y dos de cada tres no han recibido nunca nada: 301 respuestas de 1.068 profesionales. Miró Catalina Q, Fuster-Casanovas A, Vidal-Alaball J, et al. Digital Health. 2023;9. doi:10.1177/20552076231180511 13
14. El encuadre del congreso Ciencia, cultura y sociedad en diálogo 14 Ciencia Cultura Sociedad Evidencia y validación: qué funciona, para quién y con qué límites. El rigor metodológico es la primera línea de defensa. Cómo cambia la práctica clínica y la relación médico-paciente. La IA reconfigura hábitos, roles y expectativas. Equidad, acceso y confianza. La IA puede reducir brechas o amplificarlas: depende de cómo se despliegue.
15. 2 Fundamentos: qué es (y qué no es) Un mapa mínimo para hablar de IA clínica con precisión y sin mitos. 15
16. Un mapa conceptual Conceptos anidados, no sinónimos Inteligencia artificial (IA) Sistemas que realizan tareas que asociamos a la inteligencia humana. Aprendizaje automático (ML) Aprendizaje profundo (DL) Modelos de lenguaje (LLM) 16 Sistemas que aprenden patrones a partir de datos, sin reglas explícitas. Redes neuronales con muchas capas; base del análisis de imagen médica. Modelos de DL entrenados con texto; base de la IA generativa conversacional.
17. Dos paradigmas complementarios IA discriminativa e IA generativa 17 Discriminativa Generativa Clasifica, detecta, predice Produce texto y contenido ▪ Responde: ¿qué es? ¿está presente? ▪ Responde: redacta, resume, reformula. ▪ Ej.: ¿hay retinopatía? ¿la lesión es sospechosa? ▪ Ej.: nota clínica, información al paciente. ▪ Se evalúa con sensibilidad, especificidad, AUROC. ▪ Muy útil, pero puede 'alucinar': exige verificación.
18. Qué NO es la inteligencia artificial Cinco malentendidos frecuentes No es un médico No es infalible No decide sola No 'entiende' No es neutral Es una herramienta de apoyo, no un profesional con responsabilidad. Produce errores plausibles y difíciles de detectar sin criterio. La decisión y la firma son siempre del clínico. Predice patrones probables; no razona como un clínico. Hereda los sesgos de los datos con que fue entrenada. Una premisa para todo lo que sigue: la IA amplía capacidades; no traslada responsabilidades. 18
19. 3 IA para el diagnóstico y el cribado Tres proyectos propios validados en atención primaria: oftalmología, dermatología y radiología. 19
20. Caso 1 — Retinografía y cribado ocular Detección de patología retiniana a partir de imagen no midriática La idea ▪ Cribado en AP con retinógrafo no midriático y algoritmos de IA. ▪ Objetivo: detectar retinopatía diabética y otras patologías retinianas y glaucoma. ▪ El algoritmo prioriza; el oftalmólogo confirma. Apoyo al cribado, no sustitución. 20 Aportación de nuestro grupo Validación clínica de algoritmos para la detección de distintas patologías retinianas de afectación central y glaucoma a partir de imágenes no midriáticas. Vidal-Alaball J, et al. Front Artif Intell. 2026. doi:10.3389/frai.2026.1754682 Diseño del algoritmo para la detección de retinopatía diabética en AP. Vidal-Alaball J, et al. JMIR Res Protoc. 2019. doi:10.2196/12539
21. Caso 2 — Apoyo diagnóstico en dermatología Ayuda a la orientación de lesiones cutáneas en atención primaria La idea ▪ Sistemas de apoyo a la decisión para orientar lesiones cutáneas en la consulta de AP. Revisión sistemática sobre el uso de IA para el diagnóstico de enfermedades de la piel en AP. ▪ Potencial para mejorar la derivación y priorizar lo urgente (p. ej., sospecha de melanoma). Escalé-Besa A, Vidal-Alaball J, et al. Healthcare (Basel). 2024. doi:10.3390/healthcare12121192 ▪ Rendimiento prometedor pero heterogéneo: depende de la calidad de imagen y de la validación local. 21 Aportación de nuestro grupo Estudio del potencial de la IA para mejorar el diagnóstico de lesiones cutáneas en AP. Escalé-Besa A, Yélamos O, Vidal-Alaball J, et al. Sci Rep. 2023. doi:10.1038/s41598-023-31340-1
22. Caso 3 — Lectura de radiografía de tórax De la validación en laboratorio a la prueba en el mundo real La idea 22 Aportación de nuestro grupo ▪ Algoritmo de apoyo a la interpretación de radiografías de tórax en AP. Prueba en el mundo real de un algoritmo de IA para el análisis de radiografías de tórax en AP. ▪ Prueba en condiciones reales, no solo con conjuntos de datos curados. Miró Catalina Q, Vidal-Alaball J, et al. Sci Rep. 2024. doi:10.1038/s41598-024-55792-1 ▪ Lección central: el rendimiento en el laboratorio no se traslada automáticamente a la consulta. Tesis doctoral (UVic-UCC, Cum Laude): validación e impacto de la IA para la lectura de radiografías de tórax en AP.
23. Qué nos enseñan estos proyectos Cuatro aprendizajes transversales 23 Validación local imprescindible La imagen es el cuello de botella Integración en el flujo de trabajo El clínico, en el centro Un algoritmo validado en otra población debe re-evaluarse en la propia antes de confiar en él. La calidad y estandarización de la captura condicionan el rendimiento más que el modelo. Si no encaja en la consulta real, no se usa: la usabilidad es tan crítica como la precisión. La IA prioriza y sugiere; la confirmación y la responsabilidad son del profesional.
24. La evidencia comparativa reciente Rendimiento notable en entornos controlados — con matices importantes 99 Cómo leer estos datos ▪ En entornos controlados, modelos recientes igualan o superan a clínicos en razonamiento diagnóstico. 59 35 ▪ AMIE superó a médicos de AP en 28–30 de 32 ejes evaluados por especialistas (consultas simuladas por texto). ▪ Pero: son entornos controlados, texto sincrónico y casos seleccionados; no la práctica clínica real. o1-preview GPT-4 Médicos (atención) Fuentes: Tu T, et al. Nature 2025 (AMIE); ARISE, State of Clinical AI Report 2026. 24
25. 4 IA generativa en la consulta Documentación clínica, comunicación con el paciente y usos cotidianos del día a día. 25
26. La carga documental El problema que la IA generativa promete aliviar El coste oculto de documentar ▪ La documentación consume una parte sustancial del tiempo clínico. ▪ Buena parte se realiza fuera del horario asistencial ('trabajo en pijama'). ▪ Es un factor reconocido de desgaste profesional (burnout). 26 La promesa Si la IA redacta un primer borrador de la nota clínica a partir de la conversación, el profesional pasa de escribir a revisar. El tiempo recuperado se devuelve al paciente. La pregunta es si esa promesa se cumple de forma medible.
27. Generación automática de notas clínicas Un proyecto propio — y una lectura honesta de sus resultados Nuestro estudio de prueba de concepto ▪ Evalúa satisfacción del paciente y tiempo de documentación con notas generadas por IA. ▪ Diseño centrado en resultados percibidos por el paciente, no solo en eficiencia. Vidal-Alaball J, Alonso C, et al. Assessing Patient-Reported Satisfaction With Care and Documentation Time Through AI-Driven Automatic Clinical Note Generation. JMIR Res Protoc. 2025. doi:10.2196/66232 27 La cautela necesaria Los asistentes de transcripción clínica ('AI scribes') resultan transformadores en la experiencia, pero las ganancias objetivas todavía son modestas. Conclusión: medir, no asumir. La percepción de mejora no equivale a mejora demostrada. Fuente del matiz: ARISE, State of Clinical AI Report 2026.
28. Comunicación con el paciente Empatía asistida — con supervisión clínica 79 % de las veces se prefirieron las respuestas del chatbot frente a las de médicos, con mejor valoración en calidad y empatía. El uso razonable Estudio transversal sobre preguntas de un foro público (Reddit r/AskDocs), no consultas clínicas reales. ▪ La IA redacta un borrador; el clínico lo revisa, ajusta y firma. Ayers JW, et al. JAMA Intern Med. 2023;183(6):589-596. doi:10.1001/jamainternmed.2023.1838 ▪ Útil para explicaciones, instrucciones y respuestas a dudas frecuentes. ▪ Nunca sustituye la relación clínica ni la responsabilidad profesional. 28
29. Usos cotidianos en la consulta Aplicaciones prácticas de la IA generativa en atención primaria Resumen clínico (SOAP) Estructurar información de forma breve y ordenada. Decisión compartida Pros y contras en lenguaje comprensible. Diagnóstico diferencial Educación sanitaria Generar listas jerarquizadas por probabilidad. Textos de autogestión para pacientes crónicos. Seguimiento de crónicos Información al paciente Elementos a revisar en la visita anual. Explicar un diagnóstico en lenguaje llano. Regla común: la IA prepara el borrador; el criterio clínico lo valida antes de usarlo. 29
30. El marco ROFC La estructura mínima de una petición útil R · Rol O · Objetivo F · Formato C · Contexto Define quién responde: especialidad, años, contexto y sesgo clínico explícito. Explicita qué buscas: un diferencial jerarquizado, un resumen, una decisión. Indica la forma: SOAP, lista priorizada, pros y contras, lenguaje llano. Aporta los datos del caso, sin información identificable del paciente. Ejemplo: «Eres médico de familia con experiencia en cronicidad (R). Elabora el seguimiento anual (O) como lista estructurada (F) de un paciente con EPOC y diabetes (C).» 30
31. Primero el circuito, después la tecnología La lección de veinte años de telemedicina aplicada a la IA Lo que hemos aprendido Del principio a ejemplos reales Consultorios locales del futuro Integración de la telemedicina en circuitos asistenciales rurales (Cataluña Central y Lleida). ▪ La comunicación asíncrona (eConsulta) funcionó cuando se integró en el circuito, no cuando se ofreció como canal adicional. Triaje con IA Derivación inversa entre urgencias hospitalarias y un centro de urgencias de AP. ▪ La tecnología que se añade al margen del flujo de trabajo no se usa. ▪ Decidir quién valida, quién firma y qué cambia en el proceso importa más que la herramienta. 31 IA predictiva Priorización de derivaciones (p. ej., salud mental) integrada en los sistemas de información.
32. 5 De prompt genérico a criterio clínico Cómo evitar que la IA responda como «un residente asustado» y hacer que piense como un adjunto. 32
33. El problema: regresión a la media Por qué la IA tiende a la respuesta genérica «Estadísticamente cobarde» Las «frases refugio» Los modelos predicen lo más probable. Y lo más probable, en todo lo escrito sobre medicina, es la media: el diferencial sin jerarquizar, la recomendación que no compromete, la lista de quince ítems sin decir cuál es cuál. Las reconoces porque son las que aprendiste a no decir en las sesiones clínicas: ▪ «Valorar de forma individualizada» ▪ «Seguimiento estrecho» ▪ «No se puede descartar» No es un defecto que se pueda 'arreglar': es estructural. La estrategia no es corregirlo, sino rodearlo. ▪ «Consulte las guías locales» Cada una es un escondite. Cerrarlas obliga a la respuesta a salir por otro sitio. 33
34. Familia 1 — Instrucciones de precisión clínica Cinco técnicas directas para colapsar la respuesta hacia lo útil 34 Un rol real No «actúa como médico», sino un personaje con sesgos explícitos: «internista con 18 años, partidario de Ockham». Jerarquía, no inventario Exige probabilidad pre-test y una línea que justifique por qué algo va primero. La incertidumbre es un plan Ante la duda: qué prueba pediría, qué hallazgo inclinaría, qué evitaría mientras tanto. Lista negra de frases refugio Prohíbe los eufemismos; si iba a usarlos, que los sustituya por una instrucción concreta. Números, no solo palabras Reducción de riesgo absoluto, tiempo hasta beneficio; y si no hay datos, que lo diga.
35. Familia 2 — Mover la diana Cambiar el terreno para que la respuesta genérica no tenga dónde aterrizar 35 El peor escenario en 24 h No pidas lo más probable: pide el diagnóstico que, si se escapa, mata al paciente hoy. Cambia el género narrativo «Escribe el caso como novela negra»: un detective que no acusa no es un detective — obliga a concluir. Cierra las puertas de escape «No hay interconsulta posible, eres el único médico en 300 km»: la restricción clarifica. El triálogo Tres médicos en conflicto (intervencionista, conservador, escéptico); el escéptico decide y justifica.
36. Ejemplo resuelto: antes y después La misma consulta, dos prompts, dos respuestas ANTES — prompt genérico DESPUÉS — prompt con criterio «¿Qué le pasa a este paciente con dolor epigástrico?» Rol definido + jerarquía + peor escenario + plan ▪ «Habría que valorar de forma individualizada.» ▪ Diagnóstico principal con probabilidad pre-test. ▪ Lista de 12 diagnósticos sin priorizar. ▪ El que no me puedo permitir perder en 24 h, y por qué. ▪ «No se puede descartar» patología grave. ▪ «Se recomienda seguimiento estrecho.» ▪ Qué prueba pediría para romper el empate. ▪ Plan concreto de actuación, no reflexiones. 36
37. El «adjunto cascarrabias» y el triálogo Replicar la sesión clínica dentro de la conversación Doble fase: crítica entre pares 37 1 Pide una respuesta normal al caso. 2 «Ahora responde como el adjunto cascarrabias: señala cada frase que no resistiría una sesión clínica.» 3 Pide la reescritura incorporando esas críticas. El triálogo: decisión friccionada Intervencionista Quiere actuar ya. Conservador Prefiere esperar y ver. Escéptico Duda de ambos y decide al final, con justificación.
38. Plantillas para llevar a la consulta Cinco puntos de partida — adáptalos a tu especialidad A D 38 Consulta clínica rápida Rol + diagnóstico principal con probabilidad + qué pedir si hay dudas + plan concreto. El triálogo clínico Intervencionista, conservador y escéptico; el escéptico decide. B E Prescripción del síntoma Pide la versión más genérica; luego reescríbela evitando cada tópico. El peor escenario El diagnóstico que, si no pienso en él ahora, mata en 24 h. Y qué haría ya. C El detective médico El paciente es la escena; los síntomas, las pistas; el diagnóstico, el sospechoso. La artesanía del criterio aumentado La IA responde a la calidad de quien pregunta.
39. Un método para la consulta híbrida El modelo VALIDA — un flujo donde el profesional abre y cierra siempre V A L I D A Valorar Ampliar Limitar Inspeccionar Decidir Aprender Formular el caso Abrir hipótesis con IA Evaluar el riesgo Verificar la salida Tomar la decisión Revisar y mejorar La clave: primero valora el profesional, después amplía la IA y, finalmente, verifica y decide el profesional. El humano abre y cierra siempre el proceso. Inspeccionar, en 5 preguntas: ¿qué afirma y contradice algún dato del caso? ¿qué omite? ¿es plausible? ¿resiste el contraste con una guía? ¿lo aceptáis, matizáis o descartáis? Modelo VALIDA desarrollado por el Dr. Eugeni Paredes Costa (Grup de Salut Digital de la CAMFiC · UdL · Fundació d'Atenció Primària). Base conceptual: Staal J, et al. BMJ Qual Saf. 2022;31(12):899-910. 39
40. 6 Riesgos, límites y uso responsable Sesgos, alucinaciones, privacidad y la línea roja innegociable del criterio clínico. 40
41. Los límites reales Cuatro riesgos que exigen vigilancia clínica Alucinaciones Sesgos Fragilidad Sobreconfianza Afirmaciones plausibles pero falsas, incluyendo citas o datos inventados con total aplomo. Si los datos de entrenamiento no representan a tu población, el rendimiento se degrada. Pequeñas variaciones pueden hacer caer el rendimiento de forma marcada (p. ej., de 81% a 43%). Los modelos suelen expresar seguridad incluso cuando se equivocan. Fuente: ARISE, State of Clinical AI Report 2026. 41
42. Ética, responsabilidad y retos pendientes Las condiciones para un uso legítimo de la IA en salud Principios Privacidad confidencialidad del dato en todo su ciclo de vida. Transparencia algoritmos comprensibles, explicables y auditables. Equidad evitar que la IA amplifique desigualdades. Retos pendientes Sesgos algorítmicos datos poco representativos repiten y amplifican desigualdades. Validación local validar los algoritmos en el propio entorno antes de confiar. Gobernanza autorizar, revisar y retirar herramientas, con registro y responsables. 42 Responsabilidad la decisión y la firma son del Formación alfabetización en IA de todo el equipo, profesional. no solo de los entusiastas.
43. Privacidad y datos del paciente La regla que no admite excepciones Nunca introduzcas datos identificables del paciente en herramientas de IA. 43 Herramientas validadas Cumplimiento normativo Anonimiza el contexto Utiliza solo soluciones corporativas o institucionales aprobadas, no aplicaciones de consumo. Respeta la normativa de protección de datos y los circuitos de tu organización. Aporta el caso sin nombres ni identificadores; describe, no identifiques.
44. El criterio clínico: la línea roja La IA propone; el clínico dispone «La IA propone. El clínico revisa, decide y firma.» 44 Responsabilidad indelegable Criterio aumentado Verificación siempre La decisión clínica y su firma no pueden trasladarse a una herramienta. Bien usada, la IA amplía el criterio humano; no lo reemplaza. Todo resultado generado se contrasta con conocimiento y contexto antes de usarse.
45. Un marco de uso seguro en 6 pasos Una lista práctica para llevar a la consulta ¿Necesito IA? 1 Pregúntate si la herramienta aporta valor real a esta tarea concreta. 2 Estructura (ROFC) 4 Rol, objetivo, formato y contexto; añade criterio clínico. Sin datos identificables Nunca información que permita identificar al paciente. Herramienta validada 3 Verifica 5 Contrasta el resultado con tu conocimiento y el contexto del caso. Documenta y firma 6 Adaptado de marcos de buenas prácticas en salud digital (p. ej., Grup de Salut Digital, CAMFiC/UdL). Reformulado y contextualizado. 45 Solo soluciones corporativas o institucionales aprobadas. La decisión, la responsabilidad y la firma son del clínico.
46. ✦ Cierre: conclusiones y diálogo Volvemos al tema del congreso: ciencia, cultura y sociedad en diálogo. 46
47. Volver al tema del congreso IA en atención primaria: ciencia, cultura y sociedad Ciencia Cultura Sociedad Sin validación local y lectura crítica, la promesa no se sostiene. La evidencia es el filtro. La IA cambia hábitos, roles y la relación clínica. Requiere alfabetización, no solo tecnología. Puede reducir brechas de acceso o amplificarlas. La equidad es una decisión de diseño. Bien usada, la IA amplía el criterio humano. Mal usada, lo diluye. La diferencia la marca el clínico, no la máquina. 47
48. Conclusiones prácticas Seis ideas para llevarse a la consulta 48 1 La IA ya está en la consulta: la cuestión es cómo usarla, no si usarla. 2 Adopción no es evidencia: lee las herramientas con criterio, como un ensayo clínico. 3 Validación local siempre: lo que funciona en otra población debe re-evaluarse en la tuya. 4 Estructura tus peticiones (ROFC) y exige criterio: rol, jerarquía, plan y números. 5 Nunca datos identificables del paciente; solo herramientas corporativas validadas. 6 El clínico revisa, decide y firma: criterio aumentado, no criterio sustituido.
49. Por dónde empezar, a partir del lunes Una hoja de ruta para una organización de servicios integrados 1 4 Elegid dos o tres casos de uso Alto volumen, valor medible y riesgo clínico bajo: documentación, resúmenes e información al paciente. Integradlo en el circuito Decidid quién valida, quién firma y qué cambia en el flujo. Una herramienta al margen no se usa. 2 5 Fijad la regla de oro por escrito Herramienta corporativa y ningún dato identificativo. Comunicadla a todos, no solo a los pilotos. Formad a todo el equipo Alfabetización en IA para perfiles asistenciales y de soporte, no solo para los entusiastas. 3 6 Medid antes y después Definid la variable principal; no prometáis tiempo de agenda si lo que mejoraréis es la percepción. Daos una gobernanza Un espacio que autorice, revise y retire herramientas, con registro de lo que hay en uso y de quién responde. Una organización que integra hospital, primaria, sociosanitario y residencias puede evaluar la IA a lo largo de todo el circuito. Muy pocas pueden hacerlo. 50
50. Referencias (1/2) Proyectos propios validados en atención primaria ▪ Vidal-Alaball J, Arocas Bonache A, Solé-Casals J, et al. Clinical validation of artificial intelligence algorithms for the detection of different central-involved retinal pathologies and glaucoma from non-mydriatic images. Front Artif Intell. 2026. doi:10.3389/frai.2026.1754682 ▪ Vidal-Alaball J, Royo Fibla D, Zapata MA, et al. Artificial Intelligence for the Detection of Diabetic Retinopathy in Primary Care: Protocol for Algorithm Development. JMIR Res Protoc. 2019;8(2):e12539. doi:10.2196/12539 ▪ Escalé-Besa A, Vidal-Alaball J, Miró Catalina Q, et al. The Use of Artificial Intelligence for Skin Disease Diagnosis in Primary Care Settings: A Systematic Review. Healthcare (Basel). 2024;12(12):1192. doi:10.3390/healthcare12121192 ▪ Escalé-Besa A, Yélamos O, Vidal-Alaball J, et al. Exploring the potential of artificial intelligence in improving skin lesion diagnosis in primary care. Sci Rep. 2023;13:4293. doi:10.1038/s41598-023-31340-1 ▪ Miró Catalina Q, Vidal-Alaball J, Fuster-Casanovas A, et al. Real-world testing of an artificial intelligence algorithm for the analysis of chest X-rays in primary care settings. Sci Rep. 2024;14:5199. doi:10.1038/s41598-024-55792-1 ▪ Vidal-Alaball J, Alonso C, Heinisch DH, et al. Assessing Patient-Reported Satisfaction With Care and Documentation Time in Primary Care Through AI-Driven Automatic Clinical Note Generation. JMIR Res Protoc. 2025;14:e66232. doi:10.2196/66232 51
51. Referencias (2/2) Contexto, evidencia comparativa y perspectiva ▪ Vidal-Alaball J, Panadés Zafra R, Escalé-Besa A, Martinez-Millana A. The artificial intelligence revolution in primary care: Challenges, dilemmas and opportunities. Aten Primaria. 2024;56(2):102820. doi:10.1016/j.aprim.2023.102820 ▪ Miró Catalina Q, Fuster-Casanovas A, Vidal-Alaball J, et al. Knowledge and perception of primary care healthcare professionals on the use of artificial intelligence as a healthcare tool. Digit Health. 2023;9:20552076231180511. doi:10.1177/20552076231180511 ▪ Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al. Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Intern Med. 2023;183(6):589-596. doi:10.1001/jamainternmed.2023.1838 ▪ Tu T, Schaekermann M, Palepu A, et al. Towards conversational diagnostic artificial intelligence (AMIE). Nature. 2025. doi:10.1038/s41586025-08866-7 ▪ ARISE. State of Clinical AI Report 2026. ARISE-AI.org; enero de 2026. 52
52. Gracias El futuro de la atención primaria no es humano o artificial: es criterio clínico aumentado por buenas herramientas. Dr. Josep Vidal-Alaball MD, MPH, PhD, DFPH · Institut Català de la Salut · IDIAPJGol · Universitat de Vic — UCC ORCID 0000-0002-3527-4242 · jvidal.cc.ics@gencat.cat VI Congreso Iberoamericano de Humanidades, Ciencias y Educación · UNESC · 18 de septiembre de 2026