El impacto de la inteligencia artificial en la atención sanitaria

AUTORES

1. Marcos Jaime Elpón. Auxiliar Administrativo. Aragón, España.
2. Irene Gracia Gisbert. Auxiliar Administrativa y Conductor. Aragón, España.
3. María Cristina Escuder Pérez. Auxiliar Administrativa. Aragón, España.
4. Miriam Revuelta Vicente. Auxiliar Administrativa. Aragón, España.
5. María Susín Estremé. Enfermera. Aragón, España.
6. Ana Cristina Carbonel De Mesa. Auxiliar Administrativa. Aragón, España.

RESUMEN

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las herramientas tecnológicas con más impacto dentro del ámbito sanitario. Su uso se ha ido incorporando progresivamente en diferentes áreas de la salud gracias a su capacidad para analizar una gran cantidad de datos de forma inmediata y automática. Actualmente, la inteligencia artificial se utiliza en diferentes áreas como en el diagnóstico de enfermedades, interpretación de pruebas diagnósticas, atención sanitaria personalizada, predicción de riesgos clínicos, en la toma de decisiones y en la automatización de tareas administrativas.

OBJETIVO: Analizar el impacto que tiene la inteligencia artificial en la atención sanitaria mediante una revisión bibliográfica de la evidencia científica disponible.

METODOLOGÍA: Se realizó una revisión de la literatura aportada sobre el impacto de la inteligencia artificial en la atención sanitaria. Las búsquedas bibliográficas se llevaron a cabo en Dialnet, PubMed y Google académico.

RESULTADO: Los resultados obtenidos muestran una evidencia significativa en la inteligencia artificial ya que, está generando un impacto importante en la mejora de la atención sanitaria, especialmente en áreas como el diagnóstico precoz, atención personalizada, gestión de datos clínicos y en la toma de decisiones.

En resumen, los resultados muestran, en todos los artículos revisados, que la inteligencia artificial tiene un elevado potencial dentro de la atención sanitaria, aunque su aplicación y uso debe desarrollarse de manera progresiva, segura y ética.

CONCLUSIÓN: La inteligencia artificial es una herramienta que posee una gran capacidad para evolucionar la atención sanitaria actual. Su aplicación permite una mejora en la precisión diagnóstica, optimización de la gestión clínica, facilita la toma de decisiones y favorece una atención de calidad centrada en la persona.

PALABRAS CLAVE

Inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, atención sanitaria, prestación de servicios sanitarios, sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, salud digital, medicina de precisión, informática médica y historial médico electrónico.

ABSTRACT

Artificial intelligence is becoming one of the most impactful technological tools in the healthcare sector. Its use has been progressively integrated into various areas of healthcare thanks to its ability to analyze large amounts of data immediately and automatically. Currently, artificial intelligence is used in various areas such as disease diagnosis, interpretation of diagnostic tests, personalized healthcare, prediction of clinical risks, decision-making, and the automation of administrative tasks.

OBJECTIVE: To analyze the impact of artificial intelligence on healthcare through a literature review of the available scientific evidence.

METHODOLOGY: A review of the literature on the impact of artificial intelligence on healthcare was conducted. Literature searches were performed in Dialnet, PubMed, and Google Scholar.

RESULTS: The findings provide significant evidence regarding artificial intelligence, as it is having a major impact on improving healthcare, particularly in areas such as early diagnosis, personalized care, clinical data management, and decision-making.

In summary, the results show, across all the reviewed articles, that artificial intelligence has high potential within healthcare, although its application and use must be developed in a progressive, safe, and ethical manner.

CONCLUSION: Artificial intelligence is a tool with great potential to transform current healthcare. Its application enables improved diagnostic accuracy, optimizes clinical management, facilitates decision-making, and promotes high-quality, patient-centered care.

DeCS: Inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, atención sanitaria, prestación de servicios sanitarios, sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, salud digital, medicina de precisión, informática médica y historial médico electrónico.

KEY WORDS

Artificial intelligence, machine learning, deep learning, health care, healthcare delivery, clinical decision support systems, digital health, precision medicine, medical informatics y electronic health records.

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las herramientas tecnológicas con más impacto dentro del ámbito sanitario. Su uso se ha ido incorporando progresivamente en diferentes áreas de la salud gracias a su capacidad para analizar una gran cantidad de datos de forma inmediata y automática. Actualmente, la inteligencia artificial se utiliza en diferentes áreas como en el diagnóstico de enfermedades, interpretación de pruebas diagnósticas, atención sanitaria personalizada, predicción de riesgos clínicos, en la toma de decisiones y en la automatización de tareas administrativas.

El avance en estas tecnologías ha permitido mejorar la precisión diagnóstica y aumentar la eficiencia de los servicios sanitarios. Así mismo la implementación de historia clínica electrónica y la digitalización de datos ha fomentado el uso de estas herramientas en hospitales y centros de salud.

Numerosos estudios científicos muestran que la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la calidad asistencial, disminuir errores médicos y con ello, ofrecer una atención centrada en la persona de forma eficiente. Por contra, también hay que tener presentes aspectos importantes relacionados con la privacidad y protección de los datos.

Por todo ello, la inteligencia artificial representa hoy en día una de las principales áreas de innovación y transformación en los sistemas sanitarios, con un gran potencial para mejorar la atención y la calidad de los servicios de salud.

OBJETIVO

Analizar el impacto que tiene la inteligencia artificial en la atención sanitaria mediante una revisión bibliográfica de la evidencia científica disponible.

METODOLOGÍA

Se realizó una revisión de la literatura aportada sobre el impacto de la inteligencia artificial en la atención sanitaria. Las búsquedas bibliográficas se llevaron a cabo en Dialnet, PubMed y Google académico.

Se formuló la siguiente pregunta PICO:

• P: Pacientes y profesionales pertenecientes al ámbito de la atención sanitaria.
• I: Aplicación de herramientas de inteligencia artificial dentro de la práctica sanitaria.
• C: Atención sanitaria convencional.
• O: Mejora de los diagnósticos, eficiencia asistencial, reducción de errores médicos y mejora de la calidad asistencial.

Correspondiendo la siguiente cadena de búsqueda:

• PubMed: (Artificial Intelligence [Mesh] OR Machine Learning [Mesh] OR Deep Learning) AND (Health Care OR Healthcare Delivery OR Clinical Decision Support Systems)
• Google Académico: (Artificial Intelligence AND healthcare) OR (machine learning AND clinical decision making)
• Dialnet: (inteligencia artificial AND atención sanitaria) OR (IA AND salud digital)

Como criterios de inclusión se revisaron los artículos publicados en los últimos seis años relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial en la atención sanitaria. Se incluyeron también, publicaciones disponibles en texto completo y redactadas en inglés o español.

En cuanto a los criterios de exclusión, se descartaron estudios duplicados y artículos sin relación directa con la práctica sanitaria.

RESULTADOS

Los estudios revisados muestran una evidencia significativa en la inteligencia artificial ya que está generando un impacto importante en la mejora de la atención sanitaria, especialmente en áreas como el diagnóstico precoz, atención personalizada, gestión de datos clínicos y en la toma de decisiones.

El estudio de Alhejaily realizó una revisión sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario, mostrando que estas tecnologías mejoran la precisión diagnóstica y favorecen una atención más eficiente. Además, el autor señala que estas herramientas de inteligencia artificial pueden contribuir a optimizar los tiempos asistenciales y reducir errores médicos¹.

Moulaei et al. analizaron el impacto de la inteligencia artificial generativa en el sistema sanitario mediante una revisión de alcance. Los autores resumen que estas herramientas poseen un gran potencial para mejorar la documentación clínica, la comunicación sanitaria y la asistencia diagnóstica, aunque también ponen de manifiesto los riesgos que derivan en la vulnerabilidad de la privacidad, la fiabilidad de la información y la regulación ética².

Khosravi et al. señalan que la inteligencia artificial facilita el procesamiento de información compleja y mejora la capacidad predictiva en diferentes contextos asistenciales³.

Allen realizó una revisión de la importancia de los sistemas de inteligencia artificial explicable, concluyendo que estos modelos permiten una mayor transparencia y comprensión de las decisiones clínicas automatizadas, por lo que se favorece la confianza tanto en profesionales sanitarios como en pacientes⁴.

Lindroth et al. analizaron la aplicación de tecnologías de visión artificial en entornos hospitalarios. Los resultados muestran mejoras en la monitorización de pacientes, prevención de caídas y vigilancia clínica automatizada⁵.

Strika et al. muestra el papel de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y los grandes modelos de lenguaje en zonas con limitada asistencia sanitaria. Se concluye que estas herramientas pueden mejorar el acceso a servicios médicos en zonas donde no haya tantos profesionales⁶.

Chen et al. analizan el problema de los sesgos algorítmicos en modelos clínicos basados en historias clínicas electrónicas. Resaltan la importancia de desarrollar sistemas más igualitarios y seguros⁷.

Gómez-González et al. realizaron una revisión sobre las aplicaciones actuales y futuras de la inteligencia artificial en medicina, destacando el impacto que tienen en el diagnóstico, pronóstico, cirugía asistida y gestión sanitaria⁸.

Zhou y Gattinger revisaron la evolución de los marcos regulatorios relacionados con la inteligencia artificial aplicada a la tecnología médica. Se pone de manifiesto la importancia de establecer normativas internacionales para garantizar la seguridad⁹.

En resumen, los resultados muestran, en todos los artículos revisados, que la inteligencia artificial tiene un elevado potencial dentro de la atención sanitaria, aunque su aplicación y uso debe desarrollarse de manera progresiva, segura y ética.

CONCLUSIÓN

La inteligencia artificial es una herramienta que posee una gran capacidad para evolucionar la atención sanitaria actual. Su aplicación permite una mejora en la precisión diagnóstica, optimización de la gestión clínica, facilita la toma de decisiones y favorece una atención de calidad centrada en la persona.

Los estudios muestran que la inteligencia artificial puede contribuir significativamente a la mejora de la calidad asistencial.

También es importante señalar que existen limitaciones y desafíos en su uso, como la ética, privacidad de datos y posibles sesgos derivados de la automatización de sistemas.

En conclusión, la inteligencia artificial constituye una herramienta complementaria para los profesionales sanitarios, cuyo uso debe ir dirigido hacia una utilización segura, ética y centrada en la mejora de la atención al paciente.

BIBLIOGRAFÍA

1. Alhejaily AMG. Artificial intelligence in healthcare. Biomed Rep. 2025;22(1):11.
2. Moulaei K, Yadegari A, Baharestani M, Farzanbakhsh S, Sabet B, Afrash MR. Generative artificial intelligence in healthcare: a scoping review on benefits, challenges and applications. Int J Med Inform. 2024;188:105474.
3. Khosravi M, Zare Z, Mojtabaeian SM, Izadi R. Artificial Intelligence and Decision-Making in Healthcare: A Thematic Analysis of a Systematic Review of Reviews. Inquiry. 2024;61:23333928241234863.
4. Allen B. The Promise of Explainable AI in Digital Health for Precision Medicine: A Systematic Review. J Pers Med. 2024;14(3):277.
5. Lindroth H, Nalaie K, Raghu R, Ayala IN, Busch C, Bhattacharyya A, et al. Applied Artificial Intelligence in Healthcare: A Review of Computer Vision Technology Application in Hospital Settings. J Imaging. 2024;10(4):81.
6. Strika Z, Petkovic K, Likic R, Batenburg R. Bridging healthcare gaps: a scoping review on the role of artificial intelligence, deep learning, and large language models in alleviating problems in medical deserts. Postgrad Med J. 2024;101(1191):4-16.
7. Chen F, Wang L, Hong J, Jiang J, Zhou L. Unmasking Bias in AI: A Systematic Review of Bias Detection and Mitigation Strategies in Electronic Health Record-based Models [Internet]. arXiv; 2023 [citado 31 mayo 2026]. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2310.19917
8. Gómez-González E, Gomez E, Márquez-Rivas J, Guerrero-Claro M, Fernández-Lizaranzu I, Relimpio-López MI, et al. Artificial intelligence in medicine and healthcare: a review and classification of current and near-future applications and their ethical and social impact [Internet]. arXiv; 2020 [citado 31 mayo 2026]. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2001.09778
9. Zhou K, Gattinger G. The evolving regulatory paradigm of AI in MedTech: a review of perspectives and where we are today. Ther Innov Regul Sci. 2024;58(3):456-464.