Optimización de los protocolos clínicos frente a patologías crónicas mediante el uso de la inteligencia artificial

Abstract

Este trabajo analiza el impacto transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en la medicina y en la gestión hospitalaria, tomando como caso de estudio la implementación de vías clínicas automatizadas en los hospitales de Quirónsalud en Madrid. A través de la descripción de la estrategia de la compañía y del análisis de sus resultados, se evalúa cómo la IA puede optimizar procesos asistenciales, mejorar la eficiencia operativa y potenciar los resultados clínicos en el manejo de enfermedades crónicas.

El estudio se estructura en cuatro ejes principales: (1) un análisis contextual de las aplicaciones de IA en la medicina, profundizando en EPOC, insuficiencia cardiaca, diabetes y VIH (enfermedad y prevalencia); (2) la descripción del modelo asistencial de Quirónsalud, sustentado en tres pilares (pre-asistencia, asistencia y post-asistencia); (3) la comparación cuantitativa de indicadores clave antes y después de la implementación; y (4) la validación de resultados mediante un diseño cuasi-experimental que analizó más de 10 millones de consultas.

El análisis demuestra que la automatización mediante IA incrementó en un 5,6 % las altas en primera consulta, evitó 293.954 citas de seguimiento innecesarias y evidenció una diferencia existente de un 80,2% en los tiempos de espera. Estos resultados muestran el potencial de la IA para estandarizar procesos, reducir variabilidad clínica y mejorar la calidad asistencial.

En las conclusiones, se destaca cómo la implementación de inteligencia artificial en el ámbito sanitario ha generado mejoras significativas tanto en la eficiencia operativa como en los resultados clínicos y se plantea la escalabilidad del modelo a otras patologías crónicas y entornos hospitalarios. El trabajo propone el caso de Quirónsalud como ejemplo para la extensión de estos sistemas a más especialidades médicas.

This document analyzes the impact of Artificial Intelligence (AI) on medicine and hospital management, taking as a case study the implementation of automated clinical pathways in Quirónsalud hospitals in Madrid. Through the description of the company's strategy and the analysis of its results, it evaluates how AI can optimize healthcare processes, improve operational efficiency and enhance clinical outcomes in the management of chronic diseases.

The study is structured along four main pillars: (1) a contextual analysis of AI applications in medicine, focusing on COPD, heart failure, diabetes and HIV (disease and prevalence); (2) a description of Quirónsalud's healthcare model, based on three components (pre-care, care and post-care); (3) a quantitative comparison of key indicators before and after implementation; and (4) the validation of results through a quasi-experimental design that analyzed more than 10 million medical appointments.

The analysis shows that automation through AI increased first appointment discharges by 5.6%, avoided 293,954 unnecessary follow-up appointments, and highlighted an existing difference of 80.2% in waiting times. These results show the potential of AI to standardize processes, reduce clinical variability and improve the quality of healthcare.

As conclusions, it is outlined how the implementation of artificial intelligence in the healthcare field has generated significant improvements in both operational efficiency and clinical outcomes, and the scalability of the model to other chronic pathologies and hospital environments is suggested. The paper proposes the case of Quirónsalud as an example for the extension of these systems to more medical disciplines.