La inteligencia artificial (IA) ha vuelto a situarse en el centro del debate sanitario en Murcia. En el marco de la jornada Horizonte Salud del Servicio Murciano de Salud y coordinado por Medicina Responsable en el Hospital General Universitario Morales Meseguer, Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y director de IASalud de la Universidad Europea, ha compartido las claves para integrar la IA en los procesos asistenciales de forma segura y con valor real para pacientes y profesionales.
Beunza ha situado a la audiencia en qué es y qué no es la inteligencia artificial y en cómo ya está transformando el mercado laboral sanitario. Ha diferenciado entre modelos de lenguaje, chatbots, asistentes, agentes y sistemas multiagente, subrayando que “hay vida más allá de ChatGPT” y que el futuro pasa por modelos cada vez más pequeños y especializados (SLM), combinados con técnicas como el retrieval-augmented generation (RAG), el fine-tuning clínico y arquitecturas de agentes capaces de tomar decisiones encadenadas. Al mismo tiempo, ha advertido de que “junto a las oportunidades aparece un serio problema de privacidad y seguridad de los datos clínicos”, uno de los grandes retos de esta cuarta revolución industrial.
Para aterrizar estas ideas, el profesor ha presentado el modelo Delphi-2M, un sistema de IA diseñado para anticipar la progresión de un abanico muy amplio de enfermedades a partir de datos de historia clínica codificados. Entrenado con registros de más de 400.000 personas del UK Biobank y validado en bases de datos poblacionales de casi dos millones de pacientes en Dinamarca, el modelo es capaz de proyectar trayectorias de salud complejas que incluyen enfermedades infecciosas, distintos tipos de cáncer, patologías cardiovasculares, metabólicas, respiratorias, neurológicas o psiquiátricas. “La trayectoria de salud de una persona no es una sola enfermedad, sino un recorrido complejo y multifacético; los modelos que aprenden esas secuencias multimórbidas predicen mejor que los centrados en un único diagnóstico”, ha subrayado Beunza.
El catedrático también ha hablado de SleepFM, un modelo entrenado con estudios de polisomnografía que analiza de forma conjunta las señales del cerebro, el corazón y la respiración durante el sueño. El equipo ha evaluado más de un millar de fenotipos clínicos y ha identificado 130 condiciones para las que el modelo ofrece una capacidad predictiva alta, entre ellas mortalidad, demencia, ictus, insuficiencia cardiaca, enfermedad renal crónica o fibrilación auricular. “Lo relevante no es solo que prediga una enfermedad concreta, sino que aprende el ‘idioma del sueño’ y puede reutilizarse para muchas tareas clínicas”, ha explicado. “Que una sola noche permita estimar riesgo para un abanico tan amplio de patologías es uno de los hallazgos más llamativos”.
Mirando al futuro inmediato, Beunza ha defendido que este tipo de modelos “no vienen a sustituir al profesional, sino a acompañarle en la toma de decisiones, la planificación de recursos y la detección precoz de pacientes en riesgo”. Para que ese potencial se traduzca en valor real, ha insistido en la importancia de disponer de grandes bases de datos locales, marcos sólidos de gobernanza y evaluaciones rigurosas en la práctica diaria. La jornada ha permitido a los profesionales murcianos debatir sobre estas oportunidades y riesgos, y ha reforzado el papel de la Universidad Europea como aliada del sistema sanitario en la incorporación responsable de la inteligencia artificial a la medicina asistencial.