La iniciativa, que ha comenzado en junio de 2025, se desarrolla a través de un piloto que abarca varias comunidades autónomas con el objetivo de mejorar la eficiencia y calidad de la atención a los pacientes en un contexto de creciente demanda.
En un esfuerzo por modernizar y optimizar el sistema sanitario, el Ministerio de Sanidad ha lanzado un proyecto pionero que introduce la Inteligencia Artificial (IA) en las consultas de atención primaria. La iniciativa, que ha comenzado en junio de 2025, se desarrolla a través de un piloto que abarca varias comunidades autónomas, entre ellas Cantabria, Euskadi, Cataluña, Comunidad Valenciana, Castilla-La Mancha, Murcia y Extremadura. Este avance se enmarca dentro del Plan de Acción de Atención Primaria y Comunitaria 2025-2027, con el objetivo de mejorar la eficiencia y calidad de la atención a los pacientes en un contexto de creciente demanda.
El componente central de este proyecto piloto se basa en el uso de herramientas de IA para automatizar el proceso de transcripción de las consultas médicas. Durante la consulta, la IA captura y transcribe la conversación entre el médico y el paciente, permitiendo que los profesionales sanitarios se concentren plenamente en el diagnóstico y la interacción con el paciente, sin la necesidad de realizar anotaciones manuales. Este proceso no solo mejora la experiencia del paciente, sino que también reduce la carga administrativa de los médicos, agilizando el tiempo de consulta.
El sistema de inteligencia artificial, que posteriormente genera un informe transcrito que el profesional revisa y valida, integrará esta información en la historia clínica electrónica del paciente. Este paso reduce los errores humanos, asegura una mejor gestión de los datos y mejora la continuidad de la atención.
El proyecto será financiado con fondos FEDER con un presupuesto de 223 millones de euros y pretende reduce los errores humanos, asegura una mejor gestión de los datos y mejora la continuidad de la atención.
El proyecto está financiado por el Ministerio de Sanidad con un presupuesto de 223 millones de euros, procedentes de los fondos FEDER y del propio Ministerio. El objetivo a largo plazo es extender la implementación de esta tecnología a todas las comunidades autónomas para el año 2027, contribuyendo al objetivo de digitalizar y modernizar el sistema de salud español, alineándose con las estrategias de sostenibilidad y eficiencia del sector.
Además de la transcripción automática, la integración de IA en la atención primaria permitirá la automatización de otros procesos administrativos y médicos. En una segunda fase, se contempla la incorporación de herramientas para gestionar citas, así como el desarrollo de algoritmos que permitan elaborar resúmenes de la historia clínica de los pacientes, facilitando así la toma de decisiones informadas.
La Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) ha resaltado la importancia de la formación especializada en IA para los profesionales de atención primaria. Según un reciente informe, el 73,7% de los médicos de familia no ha recibido formación en esta tecnología en los últimos cinco años, a pesar de que el 97,4% de los encuestados se mostró dispuesto a recibir capacitación continua sobre el tema.
La SEMG ha propuesto un marco ético para la implementación de IA en la práctica clínica, asegurando que su integración no solo sea eficaz, sino también respetuosa con los principios fundamentales de la atención sanitaria: seguridad, privacidad y accesibilidad para todos los pacientes.
El uso de diferentes softwares con inteligencia artificial integrada representa una mejora en la eficiencia de las consultas médicas, sino también una apuesta por la digitalización y la sostenibilidad del sistema sanitario español. Empresas como Anvaxe Technology S.L. están liderando este cambio, proporcionando soluciones de software que optimizan el flujo de trabajo en el sector sanitario. El uso de la IA permitirá a los médicos disponer de más tiempo para la atención directa de los pacientes, al tiempo que se reducen los tiempos de espera y se mejora la calidad del diagnóstico.
