La SEPD presentará en las próximas semanas la primera radiografía nacional sobre inteligencia artificial (IA) en Aparato Digestivo: alta aceptación, adopción incipiente y una demanda transversal de formación acreditada.
En esta entrada, uno de los autores de este trabajo, Javier Crespo (socio fundador de MedicineAI y ex-presidente de la SEPD), adelanta algunos de los hallazgos clave de la primera encuesta nacional sobre IA en aparato digestivo.
Hallazgos clave
- Casi la mitad de los especialistas ya utiliza alguna herramienta de IA, pero la implementación sigue siendo poco institucionalizada y con brechas formativas claras. Entre las barreras más citadas destacan la falta de formación específica y la ausencia de una estrategia institucional clara. A la vez, la profesión pide a las sociedades científicas liderazgo formativo y ética.
- Las aplicaciones más frecuentes entre usuarios son asistencia clínica y diagnóstico asistido.
- La satisfacción es alta a pesar de que el uso mayoritario se ha producido “en la sombra”: la mayoría de los especialistas usan herramientas sin validación institucional ni formación reglada, lo que subraya la necesidad de gobernanza clínica y circuitos de evaluación.
- Entre las principales barreras encontradas para su introducción definitiva en la práctica clínica, la falta de formación, las preocupaciones ético-legales y la ausencia de estrategia global son las más citadas en esta encuesta.
- Y, claramente en relación con las barreras percibidas, los encuestados creen que es imprescindible una formación reglada y acreditada, el apoyo de las sociedades científicas, la validación de su uso en ensayos clínicos y la integración en la historia clínica electrónica. Además, el 94 % considera necesario desarrollar programas formativos específicos.
¿Qué significa para la práctica?
Los datos describen que una parte de los especialistas estarían preparados para avanzar de forma decidida en el uso de estas herramientas de IA siempre y cuando se cierre el triángulo formación–gobernanza–evidencia. La profesión demanda programas acreditados y aplicados (microlearning y talleres), validación clínica e integración con los sistemas asistenciales. Estas prioridades son coherentes con el AI Act europeo, que exige plan de monitorización posdespliegue y trazabilidad para sistemas de alto riesgo, y con las guías de la OMS para IA en salud y para modelos multimodales (LMM).