Por Marcos Mateos1
Cuando llegamos a un servicio de urgencias, el primer proceso asistencial que nos encontramos es el triaje, mediante el cual el personal sanitario decide el grado de urgencia del paciente y qué pacientes necesitan atención inmediata y cuáles pueden esperar para ser atendidos en caso de saturación del servicio. Este trabajo es crucial: de él depende que los casos más graves reciban atención rápida y que el flujo de pacientes sea eficiente.
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha empezado a aparecer como herramienta de apoyo sanitario, también para el proceso de triaje. Algoritmos y programas pueden analizar datos como signos vitales, síntomas y antecedentes médicos, y sugerir un nivel de urgencia para cada paciente. Esto suena prometedor, pero es importante poner las cosas en perspectiva y distinguir claramente qué forma parte del triaje y qué no, qué puede aportar la IA y qué no.
Qué puede aportar la IA
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Apoyo a profesionales: Los algoritmos funcionan como un “segundo par de ojos”, ofreciendo sugerencias que el personal puede revisar y confirmar. Estudios muestran que la IA puede mejorar la eficiencia en el orden de los pacientes y reducir los tiempos de espera en los servicios de urgencias.
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Reducción de errores administrativos: El registro automático de datos y niveles de urgencia, disminuye la carga burocrática y confusión.
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Optimización de recursos: La IA puede ayudar a simular situaciones clínicas y asignar recursos de forma más eficiente.
Qué no puede hacer la IA
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No sustituye el juicio clínico: La experiencia de enfermeras y médicos es insustituible. Ellos interpretan la situación completa del paciente, incluyendo factores que los algoritmos no pueden ver, como el dolor, la ansiedad o cambios sutiles en la apariencia. Hay estudios que indican que médicos y enfermeras siguen superando a la IA en la clasificación de pacientes en urgencias.
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No es infalible: Los sistemas de IA pueden cometer errores y estar sujetos a sesgos si los datos de entrenamiento no son completos o representativos. Se ha constatado en distintas investigaciones que la IA ha subtriado, especialmente para niveles altos de urgencia.
En qué puede ayudar la IA pero NO forma parte del triaje
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La IA puede asistir en la búsqueda de diagnósticos o prediagnósticos médicos, pero diagnosticar no forma parte del triaje. El triaje solo clasifica la urgencia del paciente, no su enfermedad.
La clave: complemento, no sustitución
El uso de IA debe verse como una herramienta de apoyo: ayuda a los profesionales a tomar decisiones más rápidas y seguras, pero la última palabra siempre la tiene un ser humano. Además, como cualquier tecnología, su implementación debe justificarse: si un sistema de IA no mejora claramente los resultados de los profesionales clínicos, su coste económico y tecnológico no vale la pena, salvo usos muy concretos y puntuales.
Conclusión
La inteligencia artificial en el triaje de urgencias puede ser una aliada valiosa para mejorar la eficiencia y precisión de los servicios sanitarios. Sin embargo, nunca reemplazará la experiencia, el juicio y la sensibilidad de los profesionales clínicos. La tecnología debe verse como un complemento que apoya la labor del personal, agilizando procesos y ofreciendo información útil, pero siempre bajo la supervisión humana y con validación clínica rigurosa. No se debe exigir menor grado de fiabilidad y validez al triaje complementado con IA, del que se exige al triaje profesional ayudado por algoritmos informatizados que hayan demostrado su fiabilidad y validez mediante procedimientos científicamente respaldados.
Su verdadero valor se mide cuando logra respaldar al personal sanitario y mejorar la atención de los pacientes sin comprometer la seguridad ni la calidad del cuidado. Por ello, la implementación de IA debe evaluarse cuidadosamente, asegurando que los beneficios superen los costes y riesgos asociados. No tiene mucho sentido aplicar IA a un proceso si no va a mejorar de manera clara y ostensible los resultados obtenidos por profesionales clínicos, a no ser que lo que se busque sea el marketing y no los resultados.
En última instancia, la clave está en la colaboración entre tecnología y humanidad, avanzando hacia un sistema de salud más eficiente, seguro y centrado en el paciente.
1 Marcos Mateos es Director de la Unidad de Health de Treelogic
Fuentes consultadas:
Capacitaciones Online – Análisis de modelos de IA aplicados a predicción en salas de emergencia, incluyendo sensibilidad y especificidad:
https://capacitacionesonline.com/🚀-innovacion-que-transforma-tecnologia-en-diabetes-2025/
COVISIAN – Caso del Hospital Clínic de Barcelona sobre reducción de tiempos de espera en urgencias usando IA:
https://covisian.com/es/tech-post/ia-experiencia-paciente-salud/
La Voz – Estudio que evidencia que médicos y enfermeras superan a la IA en la clasificación de pacientes en urgencias:
https://www.lavoz.com.ar/ciudadanos/medicos-y-enfermeras-superan-a-la-ia-en-la-clasificacion-de-pacientes-en-urgencias/
Shaman SGE – Artículo sobre las limitaciones de la IA en triaje, incluyendo sesgos y necesidad de validación clínica:
https://www.shaman-sge.com/la-verdad-sobre-el-triaje-con-ia-mas-rapido-que-los-medicos-expertos/