SALUD
La inteligencia artificial convierte la información dispersa de las historias clínicas en una herramienta para mejorar la revisión de la medicación
Investigadores de Ace Alzheimer Center Barcelona utilizan un modelo de lenguaje para estructurar automáticamente la información farmacológica de 2.379 pacientes y facilitar la identificación de posibles riesgos asociados a la medicación.
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Cibersur.com | 16/09/2026 09:09
Una parte relevante de la información clínica que utilizan los médicos para tomar decisiones no está estructurada en bases de datos, sino que aparece dispersa en las historias clínicas y en las notas de los profesionales. Esto dificulta analizarla de forma sistemática, especialmente cuando se trata de revisar la medicación de millas de pacientes.
Investigadores de Ace Alzheimer Center Barcelona han desarrollado una metodología basada en un gran modelo de lenguaje (LLM) capaz de identificar, extraer y clasificar automáticamente la información sobre los medicamentos recogidos en las historias clínicas. El trabajo, publicado en Alzheimer's & Dementia: The Journal of the Alzheimer's Association, muestra cómo esta tecnología puede transformar información clínica no estructurada en datos analizables y facilitar una visión más completa de la exposición farmacológica de cada paciente.
De información dispersa a conocimiento clínico
Para desarrollar esta metodología, los investigadores combinaron los datos estructurados de la receta electrónica con la información sobre medicación contenida en el texto libre de las historias clínicas. El modelo Mistral 7B permitió identificar los medicamentos mencionados en estos registros y clasificarlos para construir un perfil farmacológico homogéneo de cada paciente.
La herramienta se aplicó a 2.379 pacientes atendidos por primera vez en Ace para una evaluación cognitiva entre enero de 2024 y abril de 2025. El análisis permitió identificar de forma automatizada patrones de polifarmacia y exposición a medicamentos potencialmente inapropiados o asociados a deterioro cognitivo, aspectos que posteriormente pueden ser revisados por los profesionales sanitarios.
La metodología fue además contrastada mediante la revisión manual de una muestra de historias clínicas, lo que permitió comprobar la precisión de la extracción realizada por el modelo.
Una tecnología al servicio del trabajo de los profesionales.
El valor de esta aplicación no reside únicamente en poder analizar un mayor volumen de información, sino en hacer visible una información que, de otro modo, puede quedar fragmentada dentro de la historia clínica. Disponer de una visión estructurada de la medicación puede facilitar que los profesionales identifiquen con mayor rapidez situaciones que requieran una revisión farmacológica más detallada.
En pacientes con deterioro cognitivo, esta capacidad resulta especialmente relevante. La acumulación de tratamientos y la exposición a determinados medicamentos pueden aumentar la complejidad de la atención y dificultar la valoración del estado cognitivo. La IA puede contribuir a detectar estos patrones y ponerlos a disposición del equipo clínico, sin sustituir su criterio ni la decisión médica.
"El reto no es solo disponer de más datos, sino ser capaces de convertirlos en información útil para el profesional. Los modelos de lenguaje nos permiten estructurar información que hasta ahora era difícil de analizar de forma sistemática y hacerlo a una escala que no sería viable mediante una revisión manual de cada historia clínica", explica Sergi Valero, investigador de Ace especialista en inteligencia artificial y autor del estudio.
Un paso hacia una atención más personalizada
El trabajo abre la puerta a explorar el uso de sistemas de análisis farmacológicos asistidos por IA como apoyo a la práctica clínica. El objetivo es que estas herramientas puedan ayudar a identificar posibles riesgos, facilitar la revisión de los tratamientos y aportar una visión más completa de cada paciente, especialmente en poblaciones con una elevada complejidad clínica.
La decisión de mantener, ajustar o retirar un tratamiento seguiría correspondiendo al profesional sanitario. La aportación de la tecnología está en permitirle acceder y cruzar de forma más eficiente una información que ya existe, pero que no siempre está disponible de manera estructurada.
En este sentido, el estudio plantea un cambio de escala: pasar de utilizar la inteligencia artificial únicamente para analizar grandes volúmenes de datos con fines de investigación a explorar su capacidad para convertir información clínica cotidiana en conocimiento que pueda apoyar la toma de decisiones y, potencialmente, mejorar la atención a los pacientes.
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