Seminario · IA en ciencias de la salud y rehabilitación
Integración de la inteligencia artificial en rehabilitación
Tres preguntas antes de empezar
1¿Quién ha usado alguna de estas IA?
2¿Quién las ha usado para estudiar o buscar una guía de práctica clínica?
3¿Quién les ha hecho una consulta de salud?
Entre el 49% y el 79% de los estudiantes de medicina encuestados ya usaban ChatGPT para estudiar (Zhang JS et al. J Med Educ Curric Dev 2024; Abdelhafiz AS et al. BMC Med Educ 2025).
Uno de cada cuatro usuarios de ChatGPT le pregunta cada semana por su salud
de sus 800 millones de usuarios hace una consulta de salud cada semana
de todos los mensajes de ChatGPT tratan de salud
de personas le preguntan por su salud cada día
¿Es seguro?
Dieciséis médicos pusieron a prueba a Claude, Gemini, GPT-4o y Llama con 222 preguntas reales de pacientes de atención primaria. Entre el 22% y el 43% de las respuestas fueron problemáticas y hasta un 13% directamente inseguras.
¿Lo contrastamos?
El 21% de los adultos encuestados ya usaba chatbots para informarse sobre salud. Solo el 19% contrastó lo que le dijo el chatbot, y casi la mitad (48%) siguió el consejo.
OpenAI. AI as a Healthcare Ally, enero 2026 · Draelos RL et al. npj Digit Med 2026 · Yun HS, Bickmore T. J Med Internet Res 2025 · Chatterji A et al. NBER WP 34255, 2025
Desenredamos el ruido
Jerarquía de sistemas de IA
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IA en salud: qué sabe hacer y dónde nos ayuda
Características
Oportunidades
Automatizar tareas
Triaje: AUC 0,86 frente a 0,74 de la escala ESI⁵ · Apoyo al lector clínico: imagen e informes · Escribas: burnout del 52% al 39%⁶
Aumentar capacidades clínicas
Predecir riesgo (caídas, reingreso) · Optimizar un tratamiento de rehabilitación
¹Zhou L et al. Entropy 2023 · ²Miyazaki Y et al. PLoS One 2023 · ³Rivera ZC et al. Sci Rep 2025 · ⁴Maszuhn M et al. HEALTHINF 2026 · ⁵Raita Y et al. Crit Care 2019 · ⁶Olson K et al. JAMA Netw Open 2025
Seguridad del paciente y legalidad
AI Act · niveles de riesgo
El software sanitario de clase IIa o superior que usa IA es de alto riesgo.
Menos del 5% de los dispositivos de IA autorizados por la FDA tiene una evaluación revisada por pares (Worth JE et al. BMJ Digit Health AI 2026). Caja negra: Ghassemi M et al. Lancet Digit Health 2021; Reddy S. Lancet Digit Health 2022.
Uso ético y legal: cuatro compromisos
Informa al paciente
El paciente sabe que un escriba graba y puede negarse. Bien informado, solo el 55% consiente.
Datos fuera de plataformas generales
Prohibido introducir datos de pacientes en ChatGPT, Gemini o similares de uso general.
El responsable eres tú
La IA propone; la decisión clínica y sus consecuencias son del profesional.
Declara el uso en investigación
Indica qué herramienta usaste, para qué tarea y cómo revisaste su resultado.
Lawrence K et al. JAMA Netw Open 2025 · Wang C et al. J Med Internet Res 2023 · Cleland J et al. AMEE Guide 192, Med Teach 2025 · Blease C et al. BMJ Health Care Inform 2026 · ICMJE Recommendations
Datos malos, IA mala
Sesgos
Un algoritmo usado con millones de pacientes en EE. UU. infravaloraba a los pacientes negros porque predecía coste, no enfermedad.
pacientes negros que recibirían ayuda extra al corregir el sesgo
Obermeyer Z et al. Science 2019
Conocimiento desfasado
Un LLM solo sabe lo que había en sus datos de entrenamiento; las guías nuevas no existen para él.
cada modelo tiene una fecha límite de conocimiento
Amugongo LM et al. PLOS Digit Health 2025
Alucinaciones
Al pedir referencias para revisiones sistemáticas sobre manguito rotador, los LLM inventaron artículos.
referencias inventadas por GPT-4 y Bard
Chelli M et al. J Med Internet Res 2024
Si nosotros hemos creado los datos con los que se ha entrenado a la IA, ¿de quién es el sesgo?
¿Qué hacemos entonces?
Restringimos a la IA como restringimos el movimiento del paciente
Rehabilitación del movimiento
- Aprendizaje implícito: el paciente descubre la solución sin instrucciones explícitas.
- Constraints: limito la tarea, el entorno o el individuo para que emerjan movimientos orientados a la tarea.
- Resultado: variabilidad funcional, no repetición rígida.
IA generativa
El prompt es la restricción: PROMPT = RESULTADOS
«No inventes referencias; si no lo sabes, dilo»
Davids K, Button C, Bennett S. Dynamics of Skill Acquisition: A Constraints-Led Approach, 2008; Levin MF, Demers M. Disabil Rehabil 2020; Meskó B. J Med Internet Res 2023.
Sistemas RAG: encierran al modelo dentro de una base de datos fiable
1 · Tu preguntaClínica o de investigación
2 · BuscaEn artículos, guías o tus PDF
3 · RespondeCitando esas fuentes
4 · Tú revisasCada citaPrompt con contexto: respuestas correctas sobre una guía clínica al darle la guía como contexto (Kresevic 2024).
RAG: referencias inventadas al anclar el modelo a 70.000 documentos de oftalmología (Gilson 2024).
Kresevic S et al. npj Digit Med 2024; Gilson A et al. arXiv 2024 (preprint); Amugongo LM et al. PLOS Digit Health 2025.
Aplicaciones en rehabilitación
Un smartwatch y un modelo de ML reconocen y registran los ejercicios en casa de pacientes con ictus
Chae SH et al. JMIR mHealth uHealth 2020
Cautela: de 240 estudios de IA en rehabilitación, solo el 5,8% tuvo validación externa (Morone G et al. Eur J Phys Rehabil Med 2025).
Todo el mundo habla de la IA en salud, pero ¿cómo la integramos?
Razonamiento clínico
Investigación
Consensus recuperó solo el 38% de los estudios de una revisión manual (Tosi D. IEEE Access 2025). NotebookLM extrajo datos con un 91% de precisión (Samaan S et al. medRxiv 2026, preprint). LLM y razonamiento: Brodeur PG et al. Science 2026; Rao AS et al. JAMA Netw Open 2026.
«La IA ha venido para quedarse, potenciará nuestras capacidades cognitivas e intenciones. Si son buenas, os volveréis mejores; pero si son malas, potenciará el fracaso del humano que se deje absorber por ella.»
Muchas gracias
DISFRUTAD DE LAS JORNADAS
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