Sanidad incorpora la IA en diagnósticos y para mejorar la gestión de la demanda

La inteligencia artificial (IA) no es el futuro, sino una realidad del presente. Sus aplicaciones, que no se limitan al campo estrictamente tecnológico, se están consolidando también en ámbitos como el sanitario, tanto en la investigación como en la vertiente asistencial. Sin ir más lejos, el Sistema Público Valenciano ya ha incorporado procedimientos basados en el uso de la IA en distintas áreas. Por un lado, en la mejora de las pruebas diagnósticas , como las radiografías o los cribados, en los programas de atención a crónicos y en las transferencias de pacientes entre Atención Primaria y Hospitalaria. Por otro, en la dimensión más burocrática , es decir, en las unidades administrativas que canalizan la demanda de pacientes. Para ello, además de la dotación de tecnología, está impartiendo sesiones formativas sobre el uso "correcto y eficaz" de la IA a todo el personal del Sistema Valenciano de Salud. Así, en los últimos meses, la conselleria que dirige Marciano Gómez ha puesto en marcha sistemas que, gracias al uso de esta tecnología, mejoran la detección de distintas patologías. La última, un cribado oftalmológico asistido por IA en el centro de especialidades de la calle Alboraya, dependiente del Hospital La Fe de Valencia. Se trata del un robot automatizado que permite detectar de forma precoz diferentes enfermedades oculares y optimizar la derivación de pacientes al especialista. El sistema proporciona una serie de datos que después son valorados por el oftalmólogo y que sirven de guía para mejorar los tiempos de derivación de los pacientes con patología oftalmológica, lo que se traducirá en evitar visitas innecesarias y acortar los pasos para llegar a la consulta a la que deben ir dirigidos en función de la patología que se sospeche, con el fin de iniciar el tratamiento que se precise cuanto antes. "Así conseguimos resolver la inquietud del paciente y mejorar los tiempos del diagnóstico y, por tanto, de los pronósticos", explica el conseller de Sanidad. Desde su puesta en marcha, a finales de febrero, se han cribado 279 pacientes, de los cuales el 60% se resolvieron sin necesidad de derivación a la consulta hospitalaria convencional. La inteligencia artificial también está ayudando a mejorar la lectura de radiografías de huesos y tórax en urgencias hospitalarias. La provincia de Castellón fue la primera en disponer de esta herramienta en todos sus departamentos de salud. Se trata de un sistema de lectura de imágenes que emplea algoritmos de IA para la detección de diversas patologías en radiografías simples de tórax y hueso por el cual se genera, en menos de cinco minutos, un informe que asiste al personal facultativo en su interpretación y contribuye a obtener más información para orientar el diagnóstico clínico. Las patologías que detecta el algoritmo son aquellas que requieren un tratamiento precoz o una atención urgente, como fracturas, derrames articulares, luxaciones y subluxaciones y lesiones focales óseas tanto de origen tumoral como infeccioso, y del tórax, como el neumotórax o los nódulos pulmonares. Otro campo de aplicación de esta tecnología es la dermatología . La Conselleria contempla la incorporación de la IA en esta especialidad para apoyar y facilitar los diagnósticos tempranos de las lesiones malignas en la piel . En este sentido, el pasado año anunció la licitación de este software con el objetivo de que esté implantado en toda la Comunitat a lo largo de 2026 para que los médicos de familia puedan, en su caso, agilizar la derivación del paciente desde Primaria a Especializada y reducir así los tiempos de espera . En radiología , Sanidad ha dotado con tres nuevas salas equipadas con inteligencia artificial a los hospitales Clínico y Malvarrosa de Valencia, lo que permite calcular la radiación de manera personalizada según el grosor del cuerpo del paciente, lo que reduce a la mitad la dosis. Transformación del sistema El decreto de Atención Primaria aprobado por el Consell consolida la introducción de la IA como apoyo para la lectura de pruebas diagnósticas y para la mejora de la gestión de la demanda. Así, este nuevo modelo supone la transformación digital del sistema con una automatización de procesos basados en IA de forma "ordenada, equitativa, transparente y sostenible".