Chatbots en la sanidad: ventajas, retos y perspectivas para la sanidad española

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria ha experimentado un rápido avance en los últimos años, y los chatbots se han convertido en una innovación notable. Los chatbots (agentes conversacionales impulsados ​​por IA) se están implementando en diversos entornos de atención médica para facilitar la verificación de síntomas, la programación de citas, los recordatorios de medicamentos, el apoyo a la salud mental y la asistencia administrativa.¹ En España, donde la atención médica se financia principalmente con fondos públicos y se brinda a través del Sistema Nacional de Salud (SNS), la adopción de chatbots representa una oportunidad fundamental para mejorar la atención al paciente y reducir la tensión del sistema.

Ventajas de los chatbots en el sector sanitario

La promesa de los chatbots en la atención médica es considerable y ofrece potencial para una atención más eficiente, rentable y de alta calidad, así como su amplio espectro de usos y aceptabilidad. El uso de chatbots para acceder y brindar servicios de atención médica parece estar en aumento, otorgándoles múltiples funciones potenciales en la prevención, el diagnóstico y el apoyo en la atención y el tratamiento, con posibles impactos en todo el sistema de atención médica.²

Los chatbots también mejoran la eficiencia operativa al automatizar las tareas administrativas de rutina. Hospitales españoles como el Hospital Clínic de Barcelona han puesto a prueba chatbots para la gestión de citas y el seguimiento, reduciendo la carga de trabajo del personal de primera línea.³ Además, en el campo de la salud mental, chatbots como Wysa y Woebot han demostrado su potencial para proporcionar técnicas de terapia cognitivo-conductual (TCC), que pueden adaptarse a las poblaciones de habla hispana.⁴

Los chatbots pueden recordar a los usuarios que deben tomar medicamentos, realizar un seguimiento de los síntomas y motivar cambios en el estilo de vida, lo que en última instancia mejora la adherencia y los resultados de salud.

Desafíos en la implementación

Una barrera importante para el despliegue de la tecnología de chatbot en los sistemas de atención médica es la falta de algoritmos sofisticados de IA capaces de facilitar interacciones precisas y personalizadas entre humanos y chatbot para satisfacer las expectativas de los proveedores de atención médica o satisfacer las necesidades de los consumidores de atención médica.⁵

El aprendizaje federado es un tema de investigación emergente que aborda los desafíos de preservar la privacidad y la seguridad de los datos en el contexto del aprendizaje automático, incluidos los chatbots de IA. El concepto de aprendizaje federado ha ganado atención debido a su potencial para superar las preocupaciones de privacidad asociadas con el intercambio de datos confidenciales de atención médica.⁶

A medida que los chatbots de IA impregnan cada vez más la atención sanitaria, sacan a la luz preocupaciones críticas sobre el sesgo algorítmico y la equidad.⁷

Navegar por los panoramas regulatorios puede presentar obstáculos importantes para los chatbots de IA en el sector sanitario.⁸

Perspectivas de la sanidad española

La estrategia de salud digital de España, tal como se describe en el “Plan de Acción de Salud Digital 2021-2023”, apoya la integración de inteligencia artificial y herramientas basadas en datos, creando un terreno fértil para la implementación de chatbots⁸. El Servicio Catalán de la Salud (CatSalut) y el Servicio Madrileño de Salud de Madrid han iniciado pruebas utilizando chatbots para gestionar consultas de COVID-19 y clasificar casos de bajo riesgo, mostrando resultados prometedores en la satisfacción de los usuarios y la reducción de las cargas de los centros de llamadas.⁹

De cara al futuro, una integración exitosa requerirá interoperabilidad con los registros médicos electrónicos (EHR) y una evaluación continua de los resultados clínicos. Las alianzas público- privadas, los marcos regulatorios claros y la inversión en modelos multilingües de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) serán clave para escalar las soluciones de chatbot en toda España.

En conclusión, los chatbots tienen el potencial de revolucionar la sanidad española mejorando el acceso, reduciendo las cargas administrativas y promoviendo la atención centrada en el paciente. Sin embargo, es necesario abordar cuidadosamente los desafíos éticos, lingüísticos y sistémicos para obtener todos sus beneficios.

Referencias

1. Clark M, Bailey S. Chatbots in Health Care: Connecting Patients to Information: Emerging Health Technologies. Ottawa (ON): Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2024.
2. Laymouna M, Ma Y, Lessard D,et al. Roles, Users, Benefits, and Limitations of Chatbots in Health Care: Rapid Review. J Med Internet Res. 2024;26:e56930
3. Hospital Clínic de Barcelona. "Innovative Tools to Manage Patient Flow." Accessed from: https://www.clinicbarcelona.org/. Accessed on 8 th May 2025.
4. Inkster B, Sarda S, Subramanian V. An Empathy-Driven, Conversational Artificial Intelligence Agent (Wysa) for Digital Mental Well-Being: Real-World Data Evaluation. JMIR mHealth and uHealth.2018;6(11):e12106.
5. Nadarzynski T, Miles O, Cowie A,et al. Acceptability of artificial intelligence (AI)-led chatbot services in healthcare: A mixed-methods study. DIGITAL HEALTH. 2019;5.
6. Bonawitz K, Ivanov V, Kreuter B,et al. Practical secure aggregation for privacy-preserving machine learning. In: Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security. New York, NY; 2017:1175-1191.
7. Cath C. Governing artificial intelligence: ethical, legal and technical opportunities and challenges. Philos Trans R Soc A Math Phys Eng Sci. 2018;376(2133):20180080.
8. Cohen IG, Amarasingham R, Shah A,et al. The legal and ethical concerns that arise from using complex predictive analytics in health care. Health Aff (Millwood). 2014;33(7):1139-1147.
9. CatSalut. “Digital Transformation Projects in Catalonia’s Health Sector.” Accessed from: https://www.accio.gencat.cat/web/ Accessed on 8^th May 2025.

DOC.5161.052025