El encuentro se celebra el jueves, 25 de septiembre, a las 19 horas y se dirige a todos colegiados con entrada libre hasta completar aforo
Compartir experiencias y aprendizajes en la adopción de herramientas como Copilot, que respeta las políticas de seguridad y privacidad, y acercar el uso e itinerarios para empezar a usarlo en el día a día son algunos de los objetivos del encuentro «La Inteligencia Artificial y su impacto en el ámbito de la salud», que el COM Cantabria celebra el jueves, 25 de septiembre a las 19 horas, con el experto en IA de Microsoft, Miguel Ángel Cervera, que también responderá a las dudas de los médicos y compartirá algunos casos prácticos significativos.
En esta entrevista para la web del Colegio de Médicos adelanta algunas cuestiones que abordará en la jornada dirigida a todos los colegiados.
-La IA se ha impuesto hasta en la vida diaria de los ciudadanos pero ¿está tan presente en el ámbito de los profesionales de la salud?
La IA ya está aquí, pero su adopción es desigual. Donde más tracción vemos es en tareas que ahorran tiempo y reducen carga administrativa (documentación clínica, órdenes, citaciones, resúmenes de pruebas) y en ámbitos diagnósticos con alta densidad de datos, como imagen médica, dermatología u oftalmología. En el día a día asistencial todavía conviven centros muy avanzados con otros que están dando sus primeros pasos, condicionados por la interoperabilidad, la calidad de los datos, la regulación y —sobre todo— el cambio cultural. Lo relevante es que la conversación ha pasado al “cómo”: cómo incorporarla con seguridad, con evidencia, con supervisión clínica y con resultados medibles para profesionales y pacientes. Cuando se hace así, el impacto es tangible en tiempo liberado, calidad de la documentación y continuidad asistencial.
-¿Es una realidad que la IA puede ser más precisa a la hora de diseñar un tratamiento para abordar una patología que los médicos más experimentados?, ¿o solo es un mito?
En tareas muy acotadas y con grandes cantidades de datos bien etiquetados, hay modelos que igualan o superan a humanos en métricas concretas. Pero diseñar un tratamiento va mucho más allá de un algoritmo: requiere integrar comorbilidades, preferencias del paciente, contexto social y juicio clínico. La mejor evidencia hoy es que los equipos híbridos —profesional + IA— toman decisiones más consistentes y personalizadas. La IA aporta capacidad de síntesis y acceso a evidencia; la decisión y la responsabilidad clínica siguen en manos del médico.
–Y si hablamos de diagnósticos ¿los puede o podrá hacer la IA?
Los sistemas actuales priorizan estudios, detectan patrones sutiles, alertan de riesgos y proponen diagnósticos diferenciales. Eso acelera y mejora la seguridad del proceso, pero no sustituye la evaluación clínica. La autonomía diagnóstica generalista, sin supervisión, no es prudente ni deseable a día de hoy. A futuro veremos más “diagnóstico asistido por IA” certificado para patologías específicas y entornos controlados, con trazabilidad y métricas de desempeño. El principio seguirá siendo el mismo: supervisión humana, responsabilidad clínica y evaluación continua del modelo.
– ¿Se está trabajando en los límites para el uso de la IA en el ámbito sanitario?
Sí, y es clave para avanzar con confianza. A nivel regulatorio, el marco europeo clasifica gran parte de la IA sanitaria como de “alto riesgo”, exigiendo gestión de riesgos, calidad de datos, transparencia y supervisión humana. Se suma la normativa de producto sanitario (MDR/IVDR), el rol de las agencias reguladoras y los comités de ética de los hospitales. En práctica, los límites se concretan en políticas de “human-in-the-loop”, validación clínica previa, auditorías algorítmicas, registro de versiones del modelo, explicabilidad, protección de datos y evaluación de sesgos. No es un freno: es la condición para que la innovación sea segura, escalable y aceptada por profesionales y pacientes.
-¿Qué le recomiendas a un médico que aún no use IA para comenzar a hacerlo?
Empezar por aquellas tareas que aportan un impacto más inmediato: documentación clínica (dictado/ambiental), resúmenes de historia, elaboración de informes y cartas de alta. Son casos con bajo riesgo clínico, alto impacto en tiempo y aprendizaje rápido. Segundo, usar solo herramientas aprobadas por el centro, formarse en buenas prácticas (privacidad, prompting clínico, revisión crítica) y medir resultados: minutos ahorrados, calidad de la nota y satisfacción del profesional.
-¿Qué puede suponer la IA para la Medicina a medio y largo plazo?
A medio plazo, más tiempo para el paciente gracias a la reducción de tareas repetitivas, mejor coordinación entre niveles y soporte a decisiones basado en evidencia. A largo plazo, veremos prevención proactiva y salud poblacional más efectiva, con modelos que anticipan descompensaciones y optimizan recursos. El reto: la gobernanza, la interoperabilidad y la formación continuada serán tan importantes como la tecnología.
-Para terminar ¿qué van a aprender los médicos cántabros que vengan el jueves al encuentro que protagonizas?
Compartiremos con los asistentes las experiencias y aprendizajes en la adopción de herramientas como Copilot, que respeta las políticas de seguridad y privacidad, acercaremos experiencias de uso e itinerarios para empezar a usarlo en su día a día. Complementaremos con las preguntas y casos reales de los asistentes.
