Categoría: Medicos
Webinar Atención Primaria. Soluciones conocidas, ¿por dónde empezar?
Mi participación en el Crisis de la atención primaria: soluciones” desde el centro de salud de AECS emitido el 22 de enero de 2026
Crisis de la atención primaria: “soluciones” desde el centro de salud.
Nuevas oportunidades para nuevos encuentros médico-paciente
Fragmento de Minué Lorenzo S, Bravo Toledo R, Simó Miñana J. Lecciones no aprendidas de la pandemia de la COVID-19. AMF 2020;16(7);384-393.
La atención médica ambulatoria tradicional siempre ha tenido lugar como una conversación oral en tiempo real en una consulta. En la APS de España se añade la particularidad de producirse, en una gran proporción de casos, a instancia del paciente y sin mediar una mínima información previa sobre el motivo de consulta. Esto ha sucedido así de forma invariable durante años, mientras que, en otros lugares, la innovación en la comunicación entre personas avanzaba de forma fulgurante.
Si echamos un vistazo a nuestra forma de relacionarnos con familiares, amigos, compañeros de trabajo, vemos que ha cambiado en muy poco tiempo. Los correos electrónicos y las llamadas telefónicas han sido sustituidos por la mensajería instantánea, redes sociales y herramientas de colaboración. Del ordenador aislado a un elemento conectado que comparte en la nube los documentos y se integra en plataformas corporativas como entorno de trabajo. Estas aplicaciones y, sobre todo, el cambio de costumbre que implica su uso, no se han trasladado a la consulta médica. La consulta sigue anclada en el formato tradicional, con algunos adornos tecnológicos que no aumentan su valor. Resulta patético comprobar cómo las pocas novedades implantadas, como el correo electrónico, se utilizan mal o se prohíbe su uso para intercambiar información con el paciente.
Por otro lado, la pandemia ha mostrado que se puede «pasar consulta» sin prácticamente ver a ningún paciente y que tecnologías tradicionales con un uso marginal previo, como la consulta telefónica, o más avanzadas como la videoconsulta, pueden sustituir, incluso con ventaja, a la consulta presencial. A pesar de las creencias atávicas con respecto a estos tipos de consulta sin contacto, se pueden explorar maneras particulares de relación y continuidad asistencial en los diferentes tipos de encuentros médico-paciente. Pero no se trata de exigir a los profesionales que olviden sus prejuicios y a los sistemas sanitarios públicos una versatilidad y una inversión que no tienen. Tampoco se trata de establecer o añadir nuevas herramientas de comunicación, sino de cambiar radicalmente la forma en la que «vemos a los pacientes».
De las tareas diarias que realiza un médico de familia, no todas deben ser irremediablemente presenciales, ni todas se pueden o deben solucionar en una consulta telemática; tampoco todas las consultas requieren que el médico y el paciente estén conectados simultáneamente.
El problema es que de antemano no podemos saber en qué clase va a caer la próxima visita de un paciente que accede libremente y sin ningún tipo de filtro a la agenda del médico. Si se piensa en los diferentes tipos de consulta que podemos ofrecer con este nuevo modelo (tablas 1 y 2): presencial o a distancia por diferentes medios, síncrona o asíncrona; vemos que la que más recursos consume es la síncrona presencial.
Por lo tanto, esta debe ser reservada para los casos en que sea realmente necesaria sin llegar a «okupar» nuestra agenda. Las otras visitas sincrónicas están sujetas, con variaciones, a ineficiencias similares a las que vemos en la visita presencial en el consultorio, salvo que ahorran recursos al paciente y, en ocasiones, tiempo del médico. En cualquier caso, no sería demasiado problema si, como dice Jay Parkinson, hasta el 95% de la interacción médico-paciente puede ejecutarse de manera asíncrona.
Fomentar la consulta asíncrona es una de estas formas de cambio. Las ventajas de la comunicación asincrónica frente a la comunicación síncrona y directa en la consulta son evidentes.
El silenciado éxito de la sanidad pública autogestionada
El domingo 25 de enero, el diario El Punt Avui publicó un extenso artículo de Anna Pinter titulado “L’èxit silenciat de la sanitat pública autogestionada”, sobre las entidades de base asociativa (EBA) que gestionan algunos centros de atención primaria dentro del sistema público catalán. Estas EBAs son empresas de economía social formadas por profesionales sanitarios que gestionan el CAP con gran autonomía, pero financiadas y contratadas por la sanidad pública. El modelo se basa en la autogestión: los propios profesionales organizan recursos, equipos y procesos, con incentivos ligados a resultados de salud, listas de espera, uso adecuado de pruebas y grado de satisfacción. Por último y no menos importante, esta forma de trabajar genera una mayor motivación y menor burnout.
El título de la noticia es bastante elocuente y más si, como hemos hecho en el título de la entrada, cambiamos, sin rubor y con toda la intención, “éxito silencioso” por “silenciado éxito”. Pues sí, sorprende y mucho que, a pesar de que estos especiales centros de salud obtienen buenos resultados de calidad asistencial, satisfacción de los pacientes y eficiencia económica, apenas se habla de ellos en el debate público y menos aún fuera de Cataluña.
No es cuestión de que la idea y estos centros no estén rodados; no es cuestión de tiempo. Estos centros están ahí desde 1993, que se creó el primero, aunque desde 2013 no se ha creado ninguno nuevo. Como expuso Jaume Sellarés en el reciente congreso de la SEMFyC, la autogestión no es una novedad, es una reforma evaluada. En esta ponencia y en el artículo del Punt Avui, se subraya que estos centros suelen tener mejores indicadores que la media del sistema, a menudo con menos burocracia interna y más capacidad de decisión en el día a día.
¿Cuál es el problema, entonces?
¿Por qué una atención primaria sedienta de ideas y de iniciativas organizativas, no adopta estas nuevas formas de gestión?
En la misma Cataluña, la Generalitat no ha extendido el modelo y las EBAs viven en una especie de “limbo” político, con incertidumbre sobre su continuidad futura. Fuera de Cataluña, esta iniciativa se ve con ese paleto recelo nacido de la desconfianza y el desconocimiento. Se une la polémica ideológica: algunos lo critican por introducir fórmulas empresariales en la sanidad pública. Sí, esos que ven la privatización del SNS como una sempiterna amenaza, nunca cumplida, pero que sirve para mantener el decrépito sistema actual. No hay que olvidar tampoco esa ceguera cognitiva que define la célebre frase de Sinclair y que modificada, quedaría así:
«Es difícil hacer que un directivo de atención primaria inicie algo cuando su puesto depende de que no lo inicie.»
En el resto de España navegamos en un contexto de presión asistencial, falta de profesionales y necesidad de innovación organizativa. La experiencia de las EBAs podría aportar muchas lecciones útiles para reforzar la atención primaria pública, antes de su inevitable declive.
En fin, el reportaje es elocuente y suficiente para que el lector se haga la idea de las ventajas de las EBA. Dejamos aquí el enlace a la versión original en catalán, el PDF y el PDF de la traducción al castellano, gracias a Jaume Sellarés.
Telemedicina en AP: ni estuvo, ni está, ni se le espera.
Una de las mentes más lúcidas de la atención primaria española me contó hace tiempo que, tras un cambio en la organización de las consultas en su centro de salud, se encontraron con un resultado inesperado: las salas de espera permanecían vacías la mayor parte del tiempo. Ese vacío, lejos de interpretarse como eficiencia, generaba malestar en algunos pacientes, acostumbrados a salas repletas, que veían la ausencia de gente como un signo de incompetencia o de poco trabajo por parte de los profesionales. Para corregir esa percepción, decidieron entregar, junto con la cita, un número de orden en el que además se indicaba cuántos pacientes habían sido atendidos en cada consulta.
Con frecuencia se leen quejas similares en redes sociales: “Una semana esperando para que me vean y cuando llego, el centro está vacío”. No sorprende esta reacción. Durante la pandemia, una gerente de atención primaria, poco competente, llegó a afirmar que el verdadero trabajo se hacía en los hospitales, porque cuando visitaba los centros de salud veía las salas vacías.
La repuesta es casi comprensible, salvo en el caso de la gerente. Si alguien ha crecido viendo al maquinista echar carbón a la locomotora de un tren de vapor, cuando el tren pasa a ser eléctrico y deja de verlo, tiende a pensar que el maquinista ya no hace nada.
Hace unos días El Confidencial publicó una noticia con un título alarmante ilustrada con la fotografía de una sala de espera vacía y, al fondo, un médico frente al ordenador. El texto sostenía que las “teleconsultas” médicas, presentadas durante la pandemia como el gran salto hacia la medicina del futuro, han terminado ocupando un papel muy limitado en los centros de salud españoles. Según la noticia, estas apenas suponen alrededor de un 15% de la jornada de los médicos de familia y se usan casi siempre para tareas administrativas: renovar recetas, resolver dudas sencillas o gestionar algunas bajas laborales por teléfono.
Se proponen varias explicaciones para esta infrautilización, pero, a mi juicio, el problema no es la tecnología, ni que los pacientes prefieran siempre la consulta presencial, ni que la telemedicina tenga poca capacidad resolutiva, ni siquiera la falta de protocolos o de planificación. Las causas de que la telemedicina no se use, o se use de forma poco adecuada tras el impulso inicial de la pandemia, tienen mucho más que ver con la organización piramidal, jerárquica y poco inteligente de la atención primaria. Con una gerencia sin iniciativa, que por un lado demuestra escasa capacidad organizativa y, por otro, interviene hasta el detalle en las agendas de los médicos, fragmentándolas en tramos de diez minutos. A ello se suma un grupo de profesionales acomodados y temerosos de ofrecer una mayor accesibilidad a los pacientes.
En la noticia se mezclan cosas distintas: la simple llamada telefónica para resolver gestiones puntuales o burocráticas, que muchos centros de salud autoorganizados ya utilizaban, con auténticas consultas telefónicas y videoconsultas. Incluso el representante médico entrevistado añadía al mismo saco las interconsultas entre especialistas y la monitorización a distancia, contribuyendo al batiburrillo conceptual.
La telemedicina, en todas sus variantes, mostró durante la pandemia su enorme potencial tanto asistencial como organizativo, y distintas experiencias aisladas, casi siempre al margen del beneplácito de las gerencias, lo confirmaron. Sin embargo, las instituciones sanitarias no han sabido incorporarla de forma sensata y estable. Han hecho un giro “lampedusiano”: cambiar algunas cosas para que, en el fondo, todo siga igual, sometiendo a la telemedicina a un descrédito del que costará trabajo recuperarse.
Eso sí, las salas de espera han vuelto a llenarse.
OpenAI descubre que la asistencia sanitaria tiene problemas y se ofrece como solución.
Tras la publicación de un documento de OpenAI sobre inteligencia artificial (IA) y asistencia sanitaria. John Ferguson, cirujano americano radicado en Hawaii, hace una lúcida y mordaz crítica del documento en particular y del empeño de las compañías punteras de IA para introducirse en el campo de la asistencia sanitaria. Gracias a Julio Bonis, que nos avisó sobre esta entrada, y al generoso permiso del Dr Ferguson traducimos su entrada original de LinkedIn.
Traduccion de OpenAI Discovers Healthcare Has Problems, Offers to Be the Solution por John Ferguson, MD, FACS President-Elect, ABFCS | Surgeon Solving AI Hallucination in High-Stakes Domains | EdAI CEO | Co-Chair Written Exam Committees |
OpenAI descubre que los servicios de atención sanitaria tienen problemas y se ofrece como solución. o: Cómo citar tu propia precisión del 31% como un «diagnóstico preciso»
OpenAI acaba de publicar un documento de 18 páginas titulado «La IA como aliada de la asistencia sanitaria». Lo he leído para que no tengas que hacerlo. Mi tensión arterial está bien. La he comprobado yo mismo, sin ChatGPT, porque tengo 10 000 millones de neuronas sensoriales y un tensiómetro.
Te lo resumo: los estadounidenses están preocupados por la asistencia sanitaria. La asistencia sanitaria es cara. Los hospitales rurales están cerrando. La gente envía mensajes a ChatGPT sobre seguros de salud. Por lo tanto, la IA debería encargarse del diagnóstico.
Si ese salto lógico te ha dejado atónito, es que estás prestando atención.
El juego de los números
OpenAI quiere que sepas que 40 millones de personas utilizan ChatGPT cada día para preguntas sobre salud. Uno de cada cuatro usuarios pregunta sobre salud cada semana. Casi 600 000 mensajes provienen de reguniones geográficas consideradas «desiertos hospitalarios».
¿Sabes qué tiene también mucho tráfico? WebMD. Las secciones de comentarios de los blogs de madres. Ese tipo de YouTube que cree que se puede curar la diabetes con canela.
El volumen de trafico no equivale a calidad.
Pero aquí es donde se pone interesante. Escondido en la página 10, OpenAI cita OpenEvidence, una plataforma construida usando sus modelos, como apoyo para «diagnósticos precisos verificados a partir de guías de práctica clínica».
OpenEvidence. El sistema de 210 millones de dólares con 400 000 médicos usuarios. 100 % de acierto en los exámenes para una autorización para practicar la medicina (medical licensing exams).
31-41% de acierto en las preguntas que regulan el acceso a las distintas especialidades.
Lo probé yo mismo. Les hice un examen a libro abierto, solo con preguntas en las que tenían acceso directo al material de referencia. Sin asimetría de información. Con todas las ventajas.
Obtuvieron una puntuación inferior al umbral de aprobado.
Próximamente compartiré la metodología y los resultados completos. Pero «preciso» no es la palabra que yo utilizaría para describirlos.
El señuelo y el cambio
El documento realiza un truco de prestidigitación que ya he visto antes:
Paso 1: Establecer un problema real. «Los seguros son confusos. Los hospitales rurales están cerrando. La gente no puede conseguir citas».
Paso 2: Mostrar cómo la IA ayuda con ese problema. «¡ChatGPT ayuda a la gente a entender sus facturas médicas! ¡A entender las condiciones de los seguros! ¡A prepararse para las citas médicas!».
Paso 3: Pasar a un problema completamente diferente. «Y además realiza diagnósticos precisos».
Esto es como decir: «La gente tiene hambre. Los food trucks son populares. Por lo tanto, déjame operarte de apendicitis desde un food truck.
El problema de acceso a la atención sanitaria es real. La IA que ayuda a la gente a descifrar la jerga de los seguros médicos es realmente útil. Pero «explicar la prima y condiciones de tu seguro de salud» y «diagnosticar tu dolor de pecho» no son la misma cosa, tienen el mismo perfil de riesgo ni la misma estructura de responsabilidad.
OpenAI lo sabe. Cuentan con que tú no te des cuenta.
El complejo industrial de las anécdotas
Cada pocas páginas, una historia conmovedora. La madre de Ayrin en Indonesia. La reclamación al seguro de Rich Kaplan. El Dr. Albers en la Montana rural.
¿Sabes qué tienen en común estas historias? La IA tenía razón.
¿Sabes qué falta? Todas las historias en las que no la tenía.
La madre de Ayrin se tomó la tensión arterial y era peligrosamente alta. ChatGPT dijo que era una crisis hipertensiva y la prueba lo confirmó. Estupendo.
Pero, ¿qué pasa con la madre cuya tensión arterial era normal pero ChatGPT dijo que era una crisis de todos modos? ¿O aquella en la que ChatGPT dijo «probablemente fatiga» y era un derrame cerebral?
Esas historias no aparecen en el PDF.
Se trata de un sesgo de supervivencia con presupuesto de marketing.
La petición regulatoria
En la página 14, OpenAI nos dice lo que realmente quiere:
«El enfoque tradicional de la FDA de evaluar los dispositivos médicos enfermedad por enfermedad podría dar lugar a que la FDA solicite datos que demuestren el rendimiento del dispositivo médico con IA para todas las enfermedades, lo cual no es factible ni necesario para un uso seguro y eficaz».
Traducción: No nos obliguen a demostrar que funciona.
He aquí una contrapropuesta: si su sistema afirma ofrecer un «diagnóstico preciso», demostrar la precisión no es pedir demasiado.
Demuestro que puedo operar antes de que me dejen operar. Demuestro que sé medicina antes de que me dejen colegiarme. Tengo un seguro de responsabilidad civil profesional porque mis decisiones tienen consecuencias.
OpenAI quiere que se implemente la IA diagnóstica sin validación enfermedad por enfermedad porque «no es factible».
¿Sabes qué más no es factible? Explicarle a una familia por qué la IA hablaba de forma convincente pero se equivocó con respecto a su hijo.
La sección que falta
Esto es lo que no aparece en las 18 páginas:
Qué ocurre cuando ChatGPT se equivoca. Quién es responsable cuando ChatGPT se equivoca. Con qué frecuencia se equivoca ChatGPT. Alguna mención a un mecanismo para decir «No lo sé». Algún reconocimiento de que «No lo sé» debería ser una opción.
El documento menciona que «la fiabilidad mejora cuando las respuestas se basan en el contexto específico del paciente».
Es una forma curiosa de decir «no es fiable cuando no lo es».
No se habla de la incertidumbre. No se habla de las alucinaciones. No se reconoce que los LLM son arquitectónicamente incapaces de reconocer los límites de su propio conocimiento.
Están vendiendo un sistema que no puede decir «no lo sé» para su uso en un ámbito en el que «no lo sé» es a menudo lo más importante que se puede decir.
La distinción que no hacen
La IA aplicada a la gestión sanitaria optimiza los sistemas, las poblaciones y los flujos de trabajo. Programación. Facturación. Comprensión de las pólizas de los seguros de salud. Asignación de recursos.
La IA médica toma decisiones sobre pacientes individuales. Diagnóstico. Tratamiento. Pronóstico.
No son lo mismo.
La IA aplicada a la gestión sanitaria puede tolerar índices de error. Si un algoritmo de asignación de citas médicas falla el 5 % de las veces, los pacientes se enfadan. Se puede arreglar.
La IA médica no puede. Si un sistema de diagnóstico se equivoca entre el 60 y el 70 % en casos de una subespecialidad, como es el caso de OpenEvidence, la gente sale perjudicada.
El documento de OpenAI confunde constantemente ambos conceptos. Las estadísticas se refieren a la gestión sanitaria (mensajes de seguros, acceso en zonas rurales). Las aspiraciones son médicas (diagnóstico, comprobación de guías, apoyo a la toma de decisiones clínicas).
El cebo es real. El cambio es peligroso.
¿Qué significa realmente «aliado»?
Un aliado conoce su papel. Un aliado apoya sin sustituir. Un aliado admite cuando algo le supera.
Un aliado no afirma ofrecer un «diagnóstico preciso» al 31 %.
Un aliado no presiona para que haya menos supervisión mientras celebra el uso clínico.
Un aliado no oculta los modos de fallo en los textos publicitarios.
Tengo un asistente de IA. Se llama TheDude. Está basado en Claude, con una arquitectura de control de contenido, y su característica principal es saber lo que no sabe.
Cuando TheDude llega al límite de su conocimiento validado, dice: «Tío, eso está fuera de mi ámbito de competencia».
Así es como suena un aliado.
La versión de OpenAI suena así: «Aquí tienes cuatro párrafos convincentes sobre las interacciones entre los cristales de hielo de metano y el viento solar».
Conclusión
OpenAI ha redactado un documento de 18 páginas que:
- Identifica problemas reales (acceso, coste, complejidad).
- Muestra cómo la IA ayuda en versiones de bajo riesgo (aseguradoras, navegación a través del sistema sanitario).
- Extrapolando a aplicaciones clínicas de alto riesgo sin validación.
- Cita un sistema con una precisión del 31 % como «preciso».
- Presiona para que haya menos supervisión regulatoria.
- No incluye ningún debate sobre la responsabilidad o en dónde puede fallar.
- Nunca menciona la posibilidad de decir «no lo sé».
Esto no es un aliado de la sanidad. Es un documento de marketing con bata blanca.
Los verdaderos aliados conocen sus límites. Los verdaderos aliados no te engañan sobre su precisión. Los verdaderos aliados entienden que, en medicina, el exceso de autoconfianza sin pericia mata a la gente.
40 millones de personas al día hacen preguntas sobre salud a ChatGPT.
¿Cuántas de ellas saben lo del 31 %?
El autor es un cirujano que probó OpenEvidence por sí mismo, cuyo asistente de IA se mantiene dentro de sus límites, y que cree que «preciso» debería significar algo más que «tenemos un PDF». Metodología completa próximamente.
El país donde florece el limonero
¿Conoces el país en donde florecen los limoneros,
las doradas naranjas brillan entre el follaje oscuro,
un suave viento sopla del cielo azul
y crecen plácido el mirto y alto el laurel?
Johann Wolfgang von Goethe,
Mignon. Kennst du das Land
El país al que hace referencia el poema que da título al texto es Italia. Fue precisamente allí, en Sicilia —y más concretamente en la región conocida como la Concha de Oro, cerca de Palermo— donde, gracias a James Lind, aumentó notablemente la producción de limones.
Este médico inglés realizó el primer ensayo clínico documentado y demostró la eficacia del zumo de limón en el tratamiento del escorbuto. Tras este descubrimiento, la Armada británica —aunque con un considerable retraso, conviene señalarlo— seleccionó a Sicilia como principal proveedor de zumo de limón para la prevención del escorbuto durante las largas travesías marítimas de las tripulaciones de sus barcos.
La isla se convirtió en uno de los principales productores y exportadores de cítricos, generando grandes ganancias para los propietarios y agricultores. Por desgracia, las dificultades de este cultivo, que requería grandes inversiones y esperas, unidas a un contexto de un estado débil y altos índices de pobreza, hicieron que surgieran grupos locales que empezaron ofreciendo protección y terminaron extorsionando y controlando no solo los cultivos, sino también los mercados y las rutas de exportación . Se originó así la Cosa Nostra.
De esta curiosa forma se enlazó a Goethe, con el primer ensayo clínico, las vitaminas de los zumos de los limones y la mafia.
Sigue en AMF: Un vistazo a las últimas publicaciones. El país en donde florecen los limoneros por Rafael Bravo Toledo
Solucionismo tecnológico inadvertido
Se denomina solucionismo tecnológico a la creencia de que casi todos los grandes problemas de la vida pueden abordarse mediante respuestas basadas en la tecnología. Evgeny Morozov acuñó este concepto en su obra La locura del solucionismo tecnológico (Clave intelectual-Katz, 2015), en la que advierte de los riesgos de considerar la tecnología como respuesta prioritaria a cuestiones esencialmente sociales o políticas.
Esta perspectiva impregna a amplios sectores de la población y, de forma especial, a los responsables de la toma de decisiones políticas, que tienden a suponer —de manera consciente o no— que los problemas se resolverán mediante nuevas herramientas tecnológicas. Esta confianza desplaza a un segundo plano el análisis de las causas sociales, estructurales o complejas de muchos fenómenos, que por su naturaleza no admiten soluciones simples ni exclusivamente técnicas.
Ejemplos paradigmáticos son la carga social de la enfermedad, la pobreza, la desigualdad o la propia muerte, dimensiones humanas y sociales que desbordan cualquier intento de resolución tecnológica, pese a los discursos transhumanistas que prometen superar o aplazar radicalmente los límites biológicos. En la pandemia de COVID‑19, la apuesta por aplicaciones móviles de rastreo de contactos para “solucionar” la transmisión del virus ilustró este enfoque y terminó mostrando importantes limitaciones y un rendimiento muy inferior a lo esperado.
Solucionismo tecnológico inadvertido
Más sugerente aún es la noción de solucionismo tecnológico inadvertido, que aparece al añadir calificativos como inadvertido, descuidado o distraído al concepto original. Este término designa la tendencia a presentar una nueva tecnología —por ejemplo, la inteligencia artificial (IA)— como solución a un problema que en realidad ya está resuelto mediante tecnologías previas, cambios organizativos o mera aplicación del sentido común y de una “mentalidad” innovadora.
En estos casos, la promesa tecnológica no se dirige tanto a un vacío de soluciones como a un déficit de voluntad política, de organización o de implementación de modelos ya conocidos. La novedad tecnológica se utiliza entonces como coartada para no abordar reformas estructurales más complejas o menos vistosas desde el punto de vista mediático.
IA y atención primaria: el modelo Care Connect
El concepto de solucionismo tecnológico inadvertido surgió aquí al leer el reportaje “Your next primary care doctor could be online only with an AI partner”, publicado por la cadena estadounidense WBUR. En dicho texto se relata el caso de una paciente que tras el fallecimiento de su médico de cabecera y debido a la escasez de profesionales de medicina de familia en su área, no logra encontrar sustituto. Ante esta situación, cada vez más frecuente, algunos proveedores sanitarios como el hospital General Brigham en Massachusetts, han implementado un modelo de atención virtual denominado Care Connect, que combina videoconsultas con el apoyo de un chatbot de IA. Este sistema recoge información previa, orienta diagnósticos iniciales, sugiere tratamientos o decide la derivación a consulta médica, ya sea en formato en línea o presencial, en función de las necesidades del paciente.
La propuesta de Parkinson
Un modelo organizativo curiosamente similar fue presentado por Jay Parkinson pediatra en el congreso nacional de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (SEMFyC) de 2008. Parkinson proponía reorganizar la atención primaria desplazando el foco desde las visitas breves y esporádicas al consultorio hacia un acceso continuo a un pequeño equipo de médicos de familia dedicados en exclusiva a esta tarea. En su propuesta, la puerta de entrada era principalmente en línea, y la relación se sostenía mediante mensajes, teléfono y videollamadas, reservando las visitas presenciales para aquellos casos en los que resultaba imprescindible un examen físico o la realización de procedimientos. Estas visitas se realizaban de manera preferente en el domicilio del paciente, evitando desplazamientos innecesarios a centros sanitarios, y los mismos profesionales seguían a cada persona a lo largo del tiempo, reforzando la longitudinalidad de la relación.
El modelo se apoyaba en un flujo estructurado de preguntas y respuestas y en un software relativamente sencillo, pero muy personalizado, que permitía resolver la mayoría de los problemas de forma asíncrona: los pacientes enviaban sus síntomas y los médicos respondían tras examinarlos con detenimiento. Cuando eran necesarias pruebas complementarias o estudios de imagen, los pacientes acudían a servicios locales y los resultados se incorporaban al sistema digital, de modo que el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento quedaban coordinados en un único entorno.
Continuidad de ideas y falta de visión
Muchas de las características del actual Care Connect parecen derivar de aquella conferencia,celebrada en el marco de un congreso con un contexto de 2008, marcado por los inicios de la llamada web 2.0 y por el entusiasmo hacia entornos virtuales como Second Life, que concentraban buena parte de la atención tecnológica del momento. Faltaban quince años para que supiéramos lo que eran los chatbots o la misma inteligencia artificial. Sin embargo, la propuesta de Parkinson demostraba que no era necesaria una tecnología especialmente sofisticada para anticipar un cambio profundo en la organización de la asistencia sanitaria, sino una visión distinta de la relación médico‑paciente y del uso de herramientas ya disponibles.
En este contexto, puede sostenerse que una parte de los responsables de la sanidad española padece una forma de solucionismo tecnológico inadvertido: confían en que nuevas capas tecnológicas, como la IA aplicada a la atención primaria, resuelvan problemas cuya raíz es organizativa, formativa y estructural, y para los cuales ya existían propuestas viables desde hace años. Esta confianza desmedida en la novedad tecnológica puede retrasar la adopción de reformas de fondo que refuercen la atención primaria y la medicina de familia como ejes del sistema sanitario.
Siete alternativas a la educación médica basada en la evidencia: una exploración de cómo enseñamos realmente
Traducción de Seven alternatives to evidence based medical education: an exploration of how we actually teach. BMJ 2025; 391 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.r2551 por Sabine Drossard, Anja Härtl y Johanna Büchel,
El estándar de referencia en la educación médica, al igual que en la práctica clínica, se basa en la evidencia.1,2 Lo ideal es que los métodos de enseñanza se basen en investigaciones rigurosas y principios pedagógicos probados.3
Sin embargo, la realidad de la vida académica a menudo empuja a los educadores hacia métodos menos estructurados y más impulsados por la personalidad. Algunos estilos de enseñanza, aunque no están respaldados por la literatura, son notablemente persistentes en la formación de los médicos del mañana.
Para comprender la brecha entre lo ideal y lo real, hemos recabado la opinión de nuestros colegas sobre cómo abordan la enseñanza en ausencia de evidencia educativa o de tiempo protegido para la enseñanza.
Basándonos en sus conocimientos y en nuestra propia experiencia en el ámbito académico, ofrecemos una taxonomía de siete métodos de enseñanza, destacando sus defectos, sus méritos y, en ocasiones, sus puntos fuertes:
Basado en la tradición: «Siempre se ha hecho así».
El educador tradicional ha perfeccionado su oficio durante décadas, y ningún marco puede rivalizar con sus años de experiencia. Su método preferido es la clase magistral, en la que suelta un monólogo ininterrumpido, pasando 200 diapositivas llenas de texto denso, diagramas de flujo incomprensibles y alguna que otra pintura renacentista.
Basado en una anécdota: «Una vez, durante mi residencia…».
Preferida por los médicos experimentados, la enseñanza basada en anécdotas consiste en relatos desgarradores sobre fiebres misteriosas, reanimaciones dramáticas y casos raros que llegan al servicio de urgencias. Las digresiones espontáneas durante la clase crean una experiencia de aprendizaje cautivadora, pero aleatoria.
Basado en la autorreferencia: «Hablemos de mi último artículo de investigación».
Investigadores de talla mundial que no han tocado un estetoscopio desde la década de 1990 convierten cada conferencia en un extenso club de lectura sobre su propio trabajo. El conocimiento clínico pasa a ser secundario frente al recuento de citas. Una sola cifra de un artículo de Nature justifica 60 diapositivas, o simplemente leen directamente de su artículo. Sus lecciones abarcan investigaciones tan punteras que nadie, ni siquiera ellos mismos, sabe cómo aplicarlas en la vida real.
Basado en el entretenimiento: «Nunca permitas que las necesidades de los alumnos se interpongan en el camino de la creatividad educativa».
Estos educadores deslumbran con su carisma y su uso excesivo de los medios de comunicación. Sus clases elevan la enseñanza médica al nivel del arte escénico, con atrezo, juegos de rol y, en el caso de los educadores avanzados, danza interpretativa.
Basado en la satisfacción: «Es una buena enseñanza si a los alumnos les gusta».
La enseñanza basada en la satisfacción se centra en maximizar la felicidad de los alumnos. El contenido se adapta para evitar la sobrecarga cognitiva o la percepción de dificultad, y la credulidad es más importante que la competencia. La calidad del curso se mide en porciones de pizza y evaluaciones entusiastas.
Basado en la inmersión: «Lo descubrirás con la práctica».
El profesorado da por sentado que los estudiantes absorberán conocimientos con solo estar expuestos a entornos clínicos. Con el tiempo. Los estudiantes se ven inmersos en entornos clínicos con una orientación mínima, se les anima a observar, absorber y ayudar hasta que, como por arte de magia, surja la competencia..
Basado en la independencia: «Esa es una gran pregunta. ¿Por qué no lo buscas en Google?»
Con el aprendizaje basado en la independencia, se anima a los estudiantes a aprender por sí mismos, a menudo sin habilidades básicas de investigación, lo que convierte la facultad de medicina en un proyecto de bricolaje. La enseñanza entre compañeros es la estrategia por defecto, y el aprendizaje mixto se convierte en un eufemismo para externalizar la educación a carismáticos médicos de TikTok, con hashtags y rutinas de baile incluidos. Las redes sociales y las herramientas de inteligencia artificial proporcionan un acceso rápido a una cantidad abrumadora de información, y también de desinformación.
Conclusión
Aunque la educación médica basada en la evidencia sigue siendo el ideal, en la práctica persisten estas siete alternativas, a menudo por tradición, conveniencia o simple fuerza de la costumbre. Es posible que los estudiantes no salgan competentes, pero se graduarán con grandes historias y un sexto sentido para los distractores de las preguntas de opción múltiple. Al reconocer la existencia de estas alternativas a la educación médica basada en la evidencia, nuestro objetivo es animar a los educadores a reflexionar sobre sus métodos y, tal vez, retirar algunas diapositivas antiguas de PowerPoint en favor de algo más atractivo.
Notas al pie
Agradecimiento: A todos los educadores que nos enseñaron más con sus peculiaridades que con sus planes de estudio. Y a los estudiantes, que lo soportan todo con elegancia y cafeína.
Bibliografía
- Isaacs D, Fitzgerald D. Seven alternatives to evidence-based medicine. BMJ1999;319:1618. doi:10.1136/bmj.319.7225.1618 pmid:10600968
- Petersen S. Time for evidence-based medical education. BMJ1999;318:1223-4. doi:10.1136/bmj.318.7193.1223 pmid:10231229
- Thistlethwaite J. Evidence-guided education. Clin Teach 2013;10:350-2. doi:10.1111/tct.12162 pmid:24219516
Aprovechando este post, recupero otras ocho alternativas publicadas previamente.
La necesaria reforma de la atención primaria: propuestas desde la heterodoxia
Tipo de sesión: DEBATE Área temática: Línea estratégica 1
14 de noviembre de 2025 Auditorio (planta baja) 11:10 am – 12:10 pm
Moderador: Rafael Bravo Toledo
Resumen: En un contexto de sobrecarga crónica, agotamiento profesional e ineficiencias estructurales persistentes,las reformas tradicionales han fracasado en producir un cambio transformador y duradero. La Atención Primaria no necesita ajustes, sino una reinvención. Esta sesión parte de la premisa de que con soluciones, no necesariamente complejas y desde el pensamiento heterodoxo, pueden surgir propuestas valientes capaces de impulsar la reforma radical que el sistema necesita.
La mesa se abrirá con una intervención de Minna Johansson, médica de familia y directora del grupo de Atención Sanitaria Sostenible de Cochrane, que cuestionará algunas de las bases sobre las que se sustenta la prevención en la Atención Primaria. Su propuesta, sencilla en apariencia, pone en jaque ideas muy arraigadas y dará pie al debate.
A continuación, tres profesionales de atención primaria, con el denominador común de percibir la necesidad de cambio, presentarán ideas estructuradas o improvisadas, reales o utópicas, sensatas o provocadoras, pero todas orientadas a imaginar una nueva atención primaria para el siglo XXI. Desde el exceso de burocracia a los modelos alternativos de gestión, pasando por nuevas formas de organización profesional, el objetivo es agitar el debate y abrir espacios de posibilidad para una reforma real.
Ponentes, por orden de intervención:
Minna Johansson. Médica de familia y directora de Cochrane Sustainable Healthcare. Especialista en prevención, sobreutilización y sostenibilidad del sistema sanitario. Videoconferencia
Mar Sacristán. Especialista en Medicina Familiar y Comunitaria. Centro de Salud Paseo Imperial. Madrid
Araceli Rivera. Especialista en enfermería familiar y comunitaria. CS Abrantes. Dirección Asistencial Centro. Madrid. Tutora EIR Familia y Comunitaria. Profesora asociada Ciencias de la Salud UAM.
Jaume Sellarès. Especialista en Medicina Familiar y Comunitaria. CSIR Sardenya. Centre Universitari de la UIC. Barcelona
#14SEMFyC
Retos y oportunidades para la práctica generalista en la era de la tecnología y la IA
Está a punto de publicarse un más que interesante artículo titulado Challenges and opportunities for generalist practice in the era of technology and Al de F. BorrellCarriö y Josep Vidal Alaball en Revista Clínica Española.
He tenido la fortuna de poder leerlo y entre Perplexity y yo, hemos hecho un resumen.
Resumen
El artículo aborda cómo la medicina que ejercen los generalistas puede experimentar una transformación (los autores lo dan como hecho) gracias a tres pilares fundamentales:
- Formación continuada enfocada en la adquisición de hábitos clínicos sólidos y adaptativos,
- Integración de tecnología avanzada al alcance de todos los profesionales (desde dispositivos diagnósticos portátiles hasta sistemas de telemedicina)
- Aparición de la inteligencia artificial (IA) como soporte en la reflexión y toma de decisiones clínicas personalizadas.
Supongo que ese último apartado se podía haber incluido en el segundo; al fin y al cabo, la IA es tecnología avanzada, o al menos así lo queremos seguir considerándola.
Pero veamos estos tres pilares con detalle:
1. Formación continuada para modificar hábitos clínicos
Se recalca que, una vez que el acceso al conocimiento está democratizado, el diferencial profesional radica en los hábitos de reflexión y los hábitos clínico-comunicacionales. El desarrollo de hábitos inteligentes —capaces de adaptarse a entornos complejos y siempre basados en las necesidades y valores individuales de los pacientes— (debe) representar el eje de la formación. La formación continuada no debe limitarse a la adquisición de información, sino transformar la práctica clínica mediante ejercicios de reflexión sobre valores, seguridad clínica y comunicación.
Se proponen estrategias formativas tanto institucionales (laboratorios de habilidades clínicas, simulaciones, escenarios de resolución de problemas, entrenamiento en flexibilidad cognitiva y metacognición) como individuales (grabación de consultas, feedback con expertos, consultas compartidas periódicas).
2. Disponibilidad e integración de tecnología avanzada
El profesional generalista del siglo XXI debe disponer (poseer, según los autores) de un set de herramientas tecnológicas fundamentales: estetoscopio digital, ecógrafo de bolsillo, endoscopio digital, electrocardiógrafo portátil, oxímetro avanzado, dermatoscopio espirómetro digital, acceso a telemedicina (síncrona y asíncrona), así como pruebas de laboratorio rápidas para uso en consulta. Estas herramientas deben incorporar tecnología de IA para facilitar diagnósticos, monitorización y toma de decisiones.
A nivel institucional, la IA debe aprovecharse para optimizar procesos organizativos (como agendas inteligentes adaptadas a la complejidad de los pacientes, análisis de adherencia terapéutica, monitorización poblacional). Garantizar la equidad en el acceso y uso de la tecnología, así como la actualización y adquisición de competencias técnicas, requiere políticas institucionales y acuerdos con entidades para facilitar formación y adquisición de herramientas.
3. La IA como ayuda para la reflexión clínica personalizada
La inteligencia artificial puede actuar como consultora clínica, supervisora de la práctica profesional y como instrumento de análisis poblacional. Puede recomendar medidas preventivas personalizadas, evaluar adherencia, detectar enfermedades no diagnosticadas, identificar interacciones farmacológicas y predecir riesgos en pacientes vulnerables.
La aplicación efectiva de la IA requiere validación rigurosa de las herramientas disponibles, con avales de calidad y seguridad clínica. Se recomienda a los profesionales seleccionar sistemas y bots adaptados a sus necesidades y acreditados por expertos, sin depender únicamente de la administración, ¡ojo a la recomendación!
4. Falacias, riesgos y precauciones
El artículo desmonta mitos recurrentes, como la creencia de que la IA reemplazará la necesidad de formación continua en los médicos, o que los médicos serán menos responsables de los resultados clínicos por seguir indicaciones de IA. Al contrario, el médico debe ser un intérprete experto de la información generada por la IA, aportando juicio clínico, experiencia y visión sistémica del paciente en su contexto biopsicosocial. La responsabilidad clínica sigue residiendo plenamente en el profesional.
El texto también señala el riesgo de que los sistemas de IA desarrollados únicamente a nivel local pueden quedar obsoletos o ser menos competitivos que soluciones internacionales, recomendando acuerdos y estándares de calidad para su adopción.
Como conclusiones, se incluyen los siguientes puntos y recomendaciones, no todas soportadas explícitamente en el texto: ¿Mala jugada de Perplexity?
- Promover la formación continuada, activa y contextualizada.
- Facilitar el acceso a tecnología tanto desde el ámbito institucional como favoreciendo y apoyando el individual.
- Priorizar la validación y seguridad de herramientas de IA.
- Fomentar un ejercicio clínico reflexivo, personalizando la medicina basada en evidencia.
- No abandonar los instrumentos clásicos (como la exploración física y la anamnesis exhaustiva) como elementos de “tecnología de punta”.
Sin olvidar que la tecnología, incluida la IA, debe orientarse siempre a potenciar la competencia clínica, la seguridad del paciente y la calidad humana de la atención.
Primum non nocere 2026 