La inteligencia artificial (IA) avanza con paso firme en el ámbito sanitario como herramienta de apoyo para mejorar la seguridad, la detección temprana y la toma de decisiones clínicas.
Su aplicación ya es una realidad en áreas sensibles como el neurodesarrollo y la prescripción de medicamentos, donde el margen de error humano puede tener consecuencias graves.
IA y neurodesarrollo: aplicaciones reales que marcan la diferencia
En el ámbito del neurodesarrollo, la IA se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos clínicos y de comportamiento, ayudando a identificar patrones asociados a posibles alteraciones del desarrollo en fases tempranas. Estas herramientas permiten un seguimiento más objetivo y personalizado, facilitando intervenciones precoces que resultan clave en edades infantiles.
Dytective es una herramienta desarrollada por la organización Change Dyslexia, impulsada en España por la Fundación “la Caixa” a través de EduCaixa, que usa inteligencia artificial y aprendizaje automático para apoyar la detección y estímulo cognitivo relacionado con la dislexia.
Utiliza modelos predictivos basados en IA para analizar respuestas en juegos lingüísticos y estimar el riesgo de dislexia en pocos minutos.
También tenemos el ejemplo de la plataforma Sincrolab, que aplica inteligencia artificial para diseñar programas de estimulación cognitiva adaptados a cada persona, potenciando capacidades como atención, memoria o aprendizaje mediante ejercicios personalizados.
Prescripción segura: la IA como segunda capa de verificación
Uno de los usos más relevantes de la IA en sanidad es su función como sistema de apoyo a la decisión clínica, actuando como una verificación adicional en la prescripción de medicamentos. Estos sistemas analizan variables como edad, peso, historial clínico, interacciones farmacológicas y dosis recomendadas, generando alertas cuando detectan posibles incongruencias.
Este enfoque ya se está aplicando en entornos reales. Por ejemplo, la Comunidad de Madrid ha incorporado soluciones basadas en IA para reforzar la prescripción segura, ayudando a los profesionales a detectar incompatibilidades y posibles errores antes de validar una receta. A nivel hospitalario, los conocidos Clinical Decision Support Systems (CDSS) integran algoritmos avanzados que funcionan como un filtro automático previo a la administración del medicamento.
Tecnología para reducir riesgos, no para sustituir al profesional
Estos sistemas no reemplazan el criterio médico. Su valor reside en actuar como una capa adicional de seguridad, especialmente en contextos de alta presión asistencial como el Sistema Nacional de Salud, donde el volumen de pacientes y la carga de trabajo elevan el riesgo de errores involuntarios.
El uso de la IA como sistema de verificación, apoyo y prevención en sanidad refleja una tendencia extrapolable a otros sectores técnicos: analizar datos, detectar anomalías y anticipar riesgos antes de que se conviertan en problemas reales.
