1. 1
Trabajando en equipo en la Atención Primaria
El equipo del futuro: Papel de las
tecnologías de la información y
comunicación
Josep Vidal i Alaball
Médico de Familia, PhD
Unidad de Investigación e Innovación

2. 2
Futuro....

3. 3
Futuro Tecnológico
Herramientas de AYUDA
¡Convicción o desesperación!

4. 4
Desarrollo de los ordenadores

5. 5
Desarrollo de los ordenadores

6. 6
Índice
Telemedicina
Inteligencia Artificial
Maletín Digital
Peligros

7. 7
Telemedicina

8. 8
Evidencia contrastada
Teledermatologia: reducción de listas de espera en dermatología de una
media de 30 días (IC 95%: 29-32) a una media de 16 días (IC 95%: 15-
17) tras su implantación (Vidal-Alaball et al. al., 2014).
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25443766/

9. 9
Evidencia contrastada
El uso de un servicio de
teledermatología en lugar de
consultas dermatológicas
presenciales podría ahorrar
11,4€ por paciente visitado.
Cost per year in € Teledermatology Dermatology Difference
Equipment 1565 0 1565
Primary care staff 20799 17332 3467
Hospital staff 7691 23073 -15382
Subtotal 30055 40405 -10350
Society
Time 31815 60208 -28393
Petrol 12421 -12421
TOTAL 61870 113034 -51164
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30134891/

10. 10
Evidencia contrastada
La telemedicina reduce el
impacto ambiental de los
contaminantes atmosféricos
emitidos por los vehículos al
disminuir el número de
desplazamientos para las
visitas presenciales,
contribuyendo así a la
sostenibilidad medioambiental.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31717386/

11. 11
eConsulta
El número de usuarios que han
utilizado la eConsulta ha crecido
exponencialmente (COVID-19).
Si analizamos el número de
eConsultas por cada 1000
habitantes y mes durante los 3
meses anteriores y posteriores al
estallido de la pandemia (13 de
marzo), vemos que pasamos de
5,61 a 33,10 visitas por cada mil
habitantes y mes.

12. 12
Evidencia contrastada

13. 13
Evidencia contrastada

14. 14
Inteligencia Artificial

15. 15
¿La IA sustituirá a l@s médic@s?
https://www.niusdiario.es/ciencia-y-tecnologia/tecnologia/20230114/doctor-chatgpt-inteligencia-artificial-aprueba-
examenes-convertirse-medico-unidos_18_08446995.html

16. 16
La inteligencia artificial no sustituirá
a los profesionales sanitarios,
pero...
los profesionales que utilicen la IA,
sustituirán a los que no la utilicen !

17. 17
¿La IA sustituirá a l@s médic@s?

18. 18
La IA puede ayudar a mejorar la precisión, la eficiencia y la accesibilidad
de la AP

19. 20
Rx tórax

20. 21
Mamografías

21. 22
ECG

22. 23
Retinografía

23. 24
Retinografía

24. 25
Dermatología
44 DIAGNÒSTICS
►Patología melanocítica
benigna y maligna
►Patología tumoral benigna y
maligna.
►Patología inflamatoria.
►Patología infecciosa.
►Patología genital.
Escalé-Besa A, Yélamos O, Vidal-Alaball J, Fuster-Casanovas A, Miró Catalina Q, Börve A, Ander-Egg Aguilar R, Fustà-Novell X, Cubiró X,
Rafat ME, López-Sanchez C, Marin-Gomez FX. Exploring the potential of artificial intelligence in improving skin lesion diagnosis in primary
care. Sci Rep. 2023 Mar 15;13(1):4293. doi: 10.1038/s41598-023-31340-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36922556/

25. 26
Diabetes Sugar.IQ
Medtronic®
 Monitorización en tiempo real y predicción de
los niveles de glucosa.
 Monitoriza y realiza un seguimiento del impacto
de un determinado alimento, de la actividad
física o de la administración de insulina en los
niveles de glucosa.
 Proporciona información en tiempo real y
predicciones personalizadas para ayudar a
gestionar situaciones críticas y por la mejora
en la toma de decisiones.

26. 27
Salut mental PRESTO®
https://www.prestoclinic.cat
PRimary carE digital Support ToOl in mental health
(PRESTO): Design, development and study protocols.
[Hospital Clínic Barcelona]
A. Construcción del modelo de ML de predicción de
gravedad. A partir de todos los casos derivados al programa
de apoyo a la salud mental en AP durante los últimos 5 años
en Cataluña.
B. Desarrollo y evaluación de una app para monitorizar y
proporcionar intervenciones psicológicas por la ansiedad
y los síntomas depresivos.
C. Plataforma integral de apoyo a la toma de decisiones
(PRESTO) que hará el triaje y asignará a cada paciente una
intervención específica basada en las características
personales y clínicas.

27. 28
Triage y prediagnóstico
Mediktor®
https://www.mediktor.com/es
 Asistente médico virtual basado en IA para triage y
prediagnóstico.
 Identifica los síntomas del paciente mediante el
reconocimiento del lenguaje natural, permitiendo la
interpretación de más de un síntoma a la vez.
 El resultado es una recomendación relacionada con el nivel de
urgencia de los síntomas presentados y una lista de posibles
enfermedades que pueden sufrir los pacientes, orientándolos
hacia el nivel de atención adecuado.
 El software de la empresa se validó clínicamente con una tasa
de éxito del 91,3% en ensayos con pacientes reales.

28. 29
Maletín Digital

29. 30
AMF 2021;17(6):346-351

30. 31

31. 32

32. 33

33. 34
Peligros

34. 35

35. 36
¿Que veis?

36. 37
Aspectos éticos de la IA
El coche autónomo de
Uber que mató a una
mujer, no estaba
programado para
detectar y actuar ante
peatones imprudentes.
En Enero del 2020,
Robert Julian-
Borchak fue
detenido en Detroit
por un error en el
sistema de
reconocimiento
facial

37. 38
Necesidad de validar en un entorno clínico real
https://www.withings.com/

38. 39
Reflexiones finales
• Telemedicina: otro tipo de visitas como las demás
• Telemedicina no excusa para reducir servicios (rural)
• IA: Riesgo a repetir mismos sesgos que ha realizado hasta
ahora la ciencia. Sesgo género, identidad sexual,
desigualdades ...
• La neutralidad de los datos, muy difícil de conseguir
actualmente. Si los datos son erróneos, la IA puede fallar.
• Se necesitan supercomputadores, y tecnología que la
sanidad pública quizás no podrá desarrollar... y ¿quién la ha
desarrollado? GAFAM

39. 40
jvidal.cc.ics@gencat.cat