De la IA conversacional a los agentes inteligentes: así está cambiando la forma de trabajar en salud

La inteligencia artificial está transformando la relación con la tecnología y también la forma en la que profesionales y pacientes interactúan con los sistemas sanitarios. En este contexto, las interfaces conversacionales, la automatización y el acceso contextualizado a la información clínica abren nuevas posibilidades para avanzar hacia una atención más ágil, conectada y personalizada.

Sobre estos temas se ha hablado en el II Foro de Inteligencia Artificial para el Sistema de Salud patrocinado por la @SEIS, donde nuestro compañero Juan Manuel Martínez Pérez, director global de Operaciones en Sanidad en Minsait, ha participado en una mesa redonda sobre agentes inteligentes e IA generativa.

En la mesa se ha subrayado la importancia de desarrollar agentes seguros y gobernados, con mecanismos de autorización, trazabilidad, validación y supervisión humana, especialmente porque los errores pueden acumularse cuando intervienen varios agentes.

La integración con los sistemas sanitarios existentes debe realizarse mediante capas de interoperabilidad, sin necesidad de sustituir las infraestructuras legacy, y garantizando el control sobre los datos, la seguridad y el nivel de autonomía. Asimismo, la regulación europea y la soberanía de los datos obligan a gestionar no solo los modelos de IA, sino todo su ciclo de vida.

Como horizonte, se plantea el desarrollo de copilotos clínicos integrados en la historia clínica que ayuden a los profesionales a recuperar, contextualizar y documentar información, manteniendo la decisión clínica en manos humanas, y se reclama a la administración avanzar desde los proyectos piloto hacia infraestructuras y estándares comunes que permitan desplegar estas tecnologías de forma segura y escalable en el Sistema Nacional de Salud.

De los asistentes conversacionales a una IA integrada en el ecosistema sanitario

La inteligencia artificial aplicada a la salud evoluciona desde soluciones aisladas hacia capacidades integradas que pueden acompañar al profesional y al paciente en distintos momentos del proceso asistencial.

CLAI es nuestra solución de inteligencia artificial, diseñada como una capa de IA integrada en una plataforma digital de salud. Su arquitectura permite incorporar nuevos servicios, dispositivos, datos clínicos y capacidades de inteligencia artificial sobre una base interoperable, gobernada y preparada para crecer.

Esta integración permite contextualizar las respuestas de la IA utilizando información estructurada de la historia clínica y otras fuentes de conocimiento relevantes. De esta forma, la interacción no se limita a generar una respuesta genérica, sino que puede adaptarse al contexto del paciente, del profesional y del momento asistencial.

La interacción puede realizarse mediante diferentes canales, como texto y voz. En el caso de la voz, CLAI incorpora una interfaz capaz de mantener conversaciones bidireccionales en tiempo real, comprender la intención del usuario y responder en lenguaje natural, con reconocimiento adaptado al vocabulario técnico del servicio.

El objetivo es que la IA forme parte de los procesos asistenciales de manera natural, desde la consulta de información hasta la automatización de determinadas tareas y el apoyo a la toma de decisiones.

Cuatro claves para integrar la IA en salud

1. - Contextualizar la inteligencia artificial: una de las principales capacidades de CLAI es combinar los modelos de IA con información procedente de la historia clínica y fuentes de conocimiento relevantes. Este enfoque permite generar respuestas basadas en el contexto real y acceder a información actualizada, contribuyendo a reducir errores y respuestas no fundamentadas en los datos disponibles.

2. - Facilitar una interacción natural y multimodal: la interacción con los sistemas sanitarios puede realizarse mediante voz o texto. CLAI permite consultar y registrar información mediante ambos canales y ofrece capacidades conversacionales en tiempo real. En el caso de CLAI GO, la IA puede interpretar la intención del usuario, determinar el siguiente paso dentro de un flujo y ejecutar acciones sobre los sistemas conectados.

3. - Garantizar trazabilidad, explicabilidad y gobierno del dato: en un entorno como el sanitario, conocer qué información se ha utilizado para generar una respuesta resulta especialmente relevante. CLAI permite registrar las consultas, respuestas y acciones para facilitar su auditoría, además de proporcionar información sobre el contexto utilizado para generar cada respuesta.

4. - Automatizar procesos manteniendo la supervisión profesional: la IA puede asumir tareas concretas y apoyar diferentes procesos sin sustituir la validación del profesional. Por ejemplo, Escriba permite transcribir la conversación clínica, identificar información relevante y generar un borrador de documentación estructurada para que el profesional pueda revisarlo, editarlo y validarlo antes de incorporarlo a la historia clínica.

Varias modalidades para distintas necesidades asistenciales

La evolución de la IA sanitaria pasa así por combinar distintas capacidades como asistentes conversacionales, servicios de IA especializados y agentes autónomos. Mientras los asistentes permiten interactuar con profesionales y pacientes ofreciendo respuestas contextualizadas, los servicios de IA pueden automatizar tareas específicas y los agentes autónomos están orientados a ejecutar procesos más complejos dentro de límites definidos.

En este último ámbito, CLAI contempla agentes capaces de razonar, tomar decisiones y ejecutar acciones dentro de flujos de trabajo clínicos, apoyándose en mecanismos de gobernanza, contexto curado, trazabilidad y control. Su funcionamiento se articula en torno a capacidades como el conocimiento y razonamiento, la planificación, el uso de herramientas y la memoria.

El valor de esta aproximación no reside únicamente en automatizar tareas. La integración de la IA en una plataforma sanitaria permite conectar estas capacidades con los sistemas corporativos y clínicos existentes, manteniendo una arquitectura modular y escalable, con opciones de despliegue tanto en cloud como on premise.

En definitiva, la inteligencia artificial aplicada a la salud requiere algo más que modelos capaces de generar respuestas. Necesita contexto, integración, seguridad, trazabilidad y una definición clara de los límites de actuación.

El futuro de la IA sanitaria pasa por construir sistemas que puedan comprender el contexto asistencial, interactuar de forma natural y ayudar a profesionales y pacientes en tareas concretas, manteniendo el control sobre los datos y las decisiones. La tecnología ya permite avanzar en esa dirección; el reto está en integrarla de forma responsable dentro de los procesos reales de las organizaciones sanitarias.

CLAI plantea esta evolución desde una arquitectura de IA integrada en Onesait Healthcare, con capacidades que abarcan desde la conversación por voz y texto hasta la automatización de procesos y los agentes autónomos, con un enfoque basado en la gobernanza, la trazabilidad y la contextualización de la información clínica.