Hace unos años, cuando pensábamos en inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina, muchos imaginábamos robots, algoritmos complejos o máquinas tomando decisiones por sí solas. Sin embargo, una de las aplicaciones más útiles que estamos viendo en la práctica clínica puede ser mucho más sencilla: una llamada de teléfono.

Soy Aleix Olivella, cardiólogo en el Hospital Universitario Vall d’Hebron e investigador en el ámbito de la insuficiencia cardíaca y la salud digital. Recientemente hemos publicado un estudio sobre el uso de inteligencia artificial conversacional para hacer seguimiento remoto de pacientes con insuficiencia cardíaca.

La insuficiencia cardíaca es una enfermedad mucho más grave y frecuente de lo que la mayoría de la gente imagina. Es, de hecho, la primera causa de ingreso hospitalario en mayores de 65 años en países como España y consume alrededor del 2-3% del gasto sanitario.

A pesar de ello, sigue siendo una gran desconocida para buena parte de la población.

Cuando hablamos de insuficiencia cardíaca no nos referimos a que el corazón “se pare”, sino a que pierde capacidad para bombear sangre de forma adecuada. Esto provoca síntomas como cansancio, dificultad para respirar, hinchazón de piernas o acumulación de líquidos. Además, es una enfermedad crónica que reduce de manera muy importante la calidad de vida y la esperanza de vida de quienes la padecen.

De hecho, algunas series muestran que aproximadamente la mitad de los pacientes ingresados por insuficiencia cardíaca fallecen en los cinco años siguientes, una supervivencia comparable a la de muchos cánceres. Y, sin embargo, socialmente no solemos percibirla con la misma gravedad.

Uno de los grandes retos de esta enfermedad es que muchos pacientes empiezan a empeorar lentamente en casa antes de acabar ingresando. A veces comienzan a dormir con más almohadas porque se ahogan al tumbarse, otras veces notan más fatiga al caminar o aumentan rápidamente de peso por retención de líquidos. Detectar estas señales de alarma a tiempo puede permitir ajustar el tratamiento antes de que la situación se complique.

Durante años se han intentado desarrollar sistemas de telemedicina para vigilar mejor a estos pacientes desde casa. El problema es que muchas de estas herramientas requieren aplicaciones móviles, dispositivos complejos o cierta familiaridad con la tecnología. Y la realidad es que gran parte de los pacientes con insuficiencia cardíaca son personas mayores que no siempre se sienten cómodas utilizando apps o plataformas digitales.

Por eso quisimos explorar una idea distinta: ¿y si utilizáramos algo tan simple y universal como una llamada telefónica?

En nuestro estudio evaluamos un sistema de inteligencia artificial capaz de llamar automáticamente a los pacientes una vez por semana y mantener una conversación sencilla con ellos. El sistema preguntaba por síntomas habituales de empeoramiento, como dificultad para respirar, aumento de peso o cansancio, y registraba las respuestas.

La parte importante es que la inteligencia artificial no tomaba decisiones médicas. Su función era escuchar, organizar la información y detectar posibles señales de alerta. Cuando aparecía algo preocupante, el equipo de insuficiencia cardíaca revisaba el caso y decidía si hacía falta llamar al paciente, ajustar medicación o realizar una visita.

Durante el estudio se realizaron miles de llamadas automáticas: más de 6.700 intentos y cerca de 4.000 conversaciones completadas con pacientes. Y observamos algo muy interesante: más del 90% de las llamadas programadas se completaron correctamente, la satisfacción de los pacientes fue muy alta y el tiempo adicional que requería para enfermería fue sorprendentemente bajo: apenas unos minutos por paciente a la semana.

Muchos pacientes nos transmitían que se sentían más acompañados y más tranquilos sabiendo que alguien —aunque fuera una voz automatizada— estaba pendiente de cómo evolucionaban semana a semana. Y esto probablemente refleja algo importante: en enfermedades crónicas, el seguimiento continuo y la sensación de acompañamiento pueden tener un gran valor.

Además, aunque nuestro estudio era pequeño y diseñado principalmente para evaluar si este sistema era viable, observamos señales prometedoras. Los pacientes monitorizados con este sistema presentaron una reducción aproximada del 60% en el riesgo combinado de ingreso por insuficiencia cardíaca o fallecimiento respecto al seguimiento convencional. También observamos menos muertes cardiovasculares y una tendencia a menos hospitalizaciones. Al mismo tiempo, esos pacientes recibían más cambios en el tratamiento y visitas programadas para administrar diuréticos u otros fármacos, por lo que es plausible pensar que estábamos evitando descompensaciones e ingresos con este seguimiento más cercano que nos permite intervenir pronto.

Por supuesto, todavía hacen falta estudios más grandes para confirmar estos resultados. La inteligencia artificial no sustituye a médicos ni enfermeras, y tampoco resuelve por sí sola todos los problemas del sistema sanitario. Pero sí puede ayudarnos a hacer algo muy valioso: detectar antes cuándo un paciente empieza a empeorar.

Y quizá ahí esté una de las aplicaciones más interesantes de la IA en medicina. No en reemplazar el contacto humano, sino en ayudarnos a estar más presentes incluso cuando el paciente está en casa.

A veces pensamos en innovación sanitaria como tecnologías espectaculares y futuristas. Pero, en ocasiones, innovar consiste simplemente en utilizar la tecnología para escuchar mejor, llegar antes y cuidar de forma más cercana. Incluso a través de algo tan cotidiano como una llamada de teléfono.

Trabajo original

Aleix Olivella, Ana B Méndez Fernández, Emmanuel Giménez García, Alonso Ortega Torregimeno, Eduard Ródenas-Alesina, Raúl Aguilar López, Tania Maza Pelaez, Toni Soriano-Colomé, Augusto Sao Avilés, Aitor Uribarri, Teresa Soriano Sánchez, Carmen Pérez Bocanegra, Eva Domingo Baldrich, Maria José Martinez-Zapata, Maria Rubio-Valera, Ignacio Ferreira-González, Conversational AI for remote monitoring in heart failure: a prospective controlled pilot study, European Heart Journal – Digital Health, Volume 7, Issue 3, April 2026, ztag032, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztag032