La inteligencia artificial (IA) está transformando la medicina en España, mejorando diagnósticos y tratamientos gracias al análisis avanzado de datos clínicos e imágenes. Por ello, ya es una realidad en hospitales públicos y privados. Y es que, desde la detección precoz de enfermedades hasta la optimización de procesos médicos, la IA está demostrando mejoras tangibles en precisión diagnóstica, eficiencia operativa y reducción de errores.
¿Quieres conocer los 8 casos clínicos españoles donde la IA ha marcado la diferencia? ¡Presta atención!
1. IA acelera la detección de COVID-19 en radiografías de tórax
En plena pandemia, tres grandes hospitales españoles (Hospital 12 de Octubre, Ramón y Cajal de Madrid y Sant Pau de Barcelona) unieron fuerzas con expertos en IA para mejorar el diagnóstico de COVID-19 mediante radiografías de tórax.
Estos centros implementaron una técnica de aprendizaje federado que entrenó un algoritmo con datos de todos los centros, preservando la privacidad de los pacientes. ¿El resultado? Un modelo global capaz de identificar signos de COVID en las placas de tórax con un 89% de precisión, superando claramente a los modelos locales de cada hospital (que alcanzaban ~71% de acierto). Esto supone diagnósticos más rápidos y certeros, fundamentales cuando cada minuto cuenta en la atención a pacientes respiratorios, priorizando adecuadamente la atención de los casos graves.
2. Lectura de radiografías con IA para fracturas y lesiones torácicas
La radiología de Urgencias también se beneficia de la IA en hospitales españoles. Un ejemplo es el Hospital U. Fundación Alcorcón (Madrid), que incorporó algoritmos de IA (ChestView para tórax y BoneView para huesos) como segunda lectura automática de las radiografías. Estas herramientas mejoran la detección de hallazgos sutiles y agilizan el diagnóstico en Urgencias.
Por ejemplo, en radiografías de tórax, la IA logró incrementar la sensibilidad diagnóstica en un 36% para neumotórax (aire en el pulmón) y reducir el tiempo de lectura en un 26%, facilitando diagnósticos más rápidos.
En radiografías óseas, la sensibilidad aumentó un 16% en general, y hasta un 30% en casos de múltiples fracturas, ayudando a no pasar por alto lesiones difíciles. Como particularidad, destacamos que estas IA funcionan con sesgo a la detección (es decir, prefieren pasarse antes que no llegar), por lo que algunas falsas alarmas son filtradas luego por el radiólogo. A cambio, prácticamente no se escapa ninguna fractura o lesión importante (el valor predictivo negativo de estas IA roza el 99%).
3. IA en resonancias de próstata: detección temprana del cáncer
El cáncer de próstata es uno de los más frecuentes en hombres, y la IA ya está ayudando a diagnosticarlo mejor en España. La empresa valenciana Quibim desarrolló el software QP-Prostate, que analiza resonancias magnéticas (RM) de próstata con algoritmos avanzados. Esta herramienta se ha implementado en numerosos hospitales españoles (como el Hospital U. Nuestra Señora del Rosario, Madrid) para ayudar a los radiólogos a detectar tumores prostáticos. Estudios clínicos demostraron que QP-Prostate ofrece una sensibilidad del 90,4% en la detección de cáncer de próstata, notablemente superior al ~79,8% de sensibilidad cuando los radiólogos trabajan sin esta ayuda.
Ese incremento de más del 10% en detección significa que muchos tumores adicionales son identificados a tiempo, brindando a los pacientes la oportunidad de un tratamiento precoz. Y además, al delimitar mejor las lesiones en la imagen, la IA disminuye biopsias innecesarias (aumenta la especificidad), ya que ayuda a distinguir con más confianza qué hallazgos son sospechosos reales.
Otro dato interesante es que, en un contexto de creciente demanda de RM de próstata y escasez de radiólogos especializados, esta IA se ha vuelto una aliada estratégica: mejora la eficiencia del diagnóstico, ahorra tiempo en tareas rutinarias (automatiza la segmentación de la próstata y lesiones) y reduce el riesgo de errores al actuar como una “segunda opinión” digital.
4. Diagnóstico de ictus potenciado con IA
En patologías tiempo-dependientes como el ictus (accidente cerebrovascular), cada minuto cuenta para salvar tejido cerebral. Varios hospitales de España (como el Hospital General de Granollers, en colaboración con Hospital Vall d’Hebrón y Hospital Clinic en Cataluña) han apostado por una IA desarrollada por la startup Methinks para acelerar el diagnóstico de ictus isquémico.
Esta IA analiza TAC cerebrales sin contraste y es capaz de identificar oclusiones de gran vaso (arterias cerebrales mayores tapadas) sin necesidad de pruebas avanzadas. Impresionantemente, la solución detecta más del 80% de las oclusiones en un simple TAC. La tasa de falsos positivos inferior al 15% en pacientes sin obstrucción, lo que supone una precisión un 45% mayor que la de los radiólogos al evaluar esas mismas imágenes.
La IA procesa el escáner en segundos y alerta al equipo médico, lo que permite ganar minutos cruciales: en la Red de Ictus de Cataluña ya se observa que con esta herramienta se reducen los tiempos hasta el tratamiento y mejora la coordinación entre hospitales.
Además, su integración tecnológica es sencilla, pues está desplegada en la nube (Azure) e incluso se conecta con Microsoft Teams para notificar a los neurólogos en tiempo real.
5. Detección precoz de cáncer de pulmón con IA en TAC
El cáncer de pulmón es la principal causa de muerte por cáncer, en parte porque a menudo se diagnostica tarde (se estima que un 80% de los casos se detectan en estadios avanzados, cuando ya no son operables).
Consciente de ello, el Hospital Universitari Dexeus (Barcelona, grupo Quirónsalud) fue pionero en España en adoptar una solución de inteligencia artificial para análisis de TAC de tórax orientada al diagnóstico temprano del cáncer pulmonar. La tecnología (desarrollada por la compañía Infervision) analiza automáticamente las imágenes de escáner de tórax y localiza nódulos sospechosos, marcando su ubicación exacta y estimando la probabilidad de malignidad.
En la práctica, esto significa que, si un paciente se somete a un TAC por cualquier motivo, la IA puede detectar lesiones pulmonares incipientes que podrían pasar inadvertidas, alertando al radiólogo de su presencia. El informe generado sirve de apoyo: obviamente el diagnóstico final lo confirma el especialista, pero esta “alerta temprana” es de gran ayuda, sobre todo en contextos como Urgencias o chequeos rutinarios donde hallazgos incidentales pueden salvar vidas.
6. Alerta temprana de sepsis gracias a la IA
La sepsis –una infección generalizada con riesgo de fallo multiorgánico– es una emergencia médica en la que la detección precoz es vital (por cada hora de retraso en tratamiento, la mortalidad sube ~7%). En el Hospital Universitario Son Llàtzer (Mallorca) han desarrollado un algoritmo de IA capaz de identificar la sepsis con 24 horas de antelación respecto a los protocolos tradicionales.
Esta IA analiza más de 70 variables clínicas por paciente: constantes vitales, resultados de laboratorio, antecedentes, medicación, etc., buscando patrones sutiles que indiquen que una infección localizada está evolucionando a sepsis. Los resultados de este proyecto son extraordinarios: el sistema alcanza una fiabilidad del 96% en sus alertas, con menos del 9% de falsos positivos y menos del 1% de falsos negativos. En otras palabras, casi nunca se le “escapa” un caso verdadero, y rara vez alerta en vano.
7. Predicción de cáncer oculto tras trombosis usando IA 🔬🧮
En el campo de la medicina interna y la oncología, la IA también ayuda a desvelar conexiones inesperadas entre enfermedades. Un buen ejemplo es el proyecto CLOVER, liderado por el Hospital U. Infanta Leonor de Madrid, enfocado en pacientes que sufrieron trombosis venosa.
Se sabe que a veces una trombosis puede ser la primera pista de un cáncer oculto no diagnosticado. El equipo recopiló datos de 815 pacientes con enfermedad tromboembólica venosa y usó machine learning para crear un modelo predictivo que estime la probabilidad de un tumor oculto tras una trombosis.
La IA evalúa 121 variables clínicas y demográficas por paciente (edad, sexo, niveles analíticos como dímero-D, hemoglobina, tensión arterial, antecedentes, etc.), aunque finalmente seleccionó las 15 más relevantes para su algoritmo. Se trata de un modelo con una especificidad del 94%.
En la práctica, la herramienta podría señalar qué pacientes con trombosis tienen un riesgo elevado de tener cáncer subyacente, de modo que se les haga un seguimiento oncológico estrecho; y a la vez evitar pruebas invasivas innecesarias en aquellos con riesgo muy bajo (dando tranquilidad cuando la IA “descarta” con alta fiabilidad).
Aunque el sistema está en fase de validación externa, los expertos destacan su potencial para mejorar la supervivencia: detectar un cáncer oculto de forma temprana permite tratarlo en fases iniciales. Este proyecto se suma a otras iniciativas de IA del Infanta Leonor, como modelos para predicción de riesgo cardiovascular o detección de fallo renal agudo.
8. Eficiencia administrativa: notas clínicas automáticas con IA
No todo iban a ser diagnósticos. Porque la gestión también es esencial para gozar de una sanidad ágil y eficaz. En este sentido, la IA también brilla en mejorar la eficiencia y productividad al asumir tareas administrativas tediosas en medicina. Un ejemplo claro es el de las notas clínicas automatizadas mediante IA generativa.
Pilotos realizados (incluso en hospitales de EE. UU., pero con visión de adoptarse también en España) muestran que integrando un asistente de IA en la consulta, este puede escuchar la conversación médico-paciente y redactar automáticamente la nota de la visita en formato estandarizado (SOAP, etc.), lista para ser revisada y firmada por el facultativo. Así, el médico ya no tiene que invertir largos ratos tras la consulta escribiendo en el historial. En pruebas iniciales, esta automatización ha permitido ahorrar más de una hora diaria de trabajo a cada médico en promedio. Ese tiempo ganado se traduce en atender a más pacientes por jornada o, igual de importante, reducir las prolongaciones de horario y el burnout del personal sanitario.
Además, la IA puede sugerir códigos diagnósticos, comprobar que no falten datos clave en el informe y garantizar que todo quede bien documentado, reduciendo errores de omisión. En la Comunidad de Madrid, por ejemplo, el sistema Rosetta ya codifica automáticamente los diagnósticos y procedimientos de Urgencias leyendo los informes, agilizando la facturación y estadísticas.
Conclusiones: un futuro prometedor con IA en la medicina española
Como hemos visto en estos casos reales, la inteligencia artificial ya está dando frutos concretos en la medicina española. Mejora la precisión diagnóstica (desde imágenes médicas hasta análisis clínicos), aumenta la rapidez de detección y tratamiento (fundamental en emergencias como ictus o sepsis), reduce errores diagnósticos y administrativos, e incluso ayuda a personalizar la atención médica como nunca.
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