Catalunya está probando una herramienta de inteligencia artificial (IA) para ayudar a los profesionales de atención primaria a detectar y clasificar la retinopatía diabética, una complicación de la diabetes que puede causar pérdida de visión. Desde julio de 2026, el programa ha analizado 549 retinografías de 543 pacientes en cuatro centros de Barcelona y Tarragona. La tecnología ofrece resultados en una media de 11 minutos y la Generalitat prevé formar en su uso a todos los equipos de atención primaria catalanes antes de terminar 2027.
Un programa piloto para mejorar la detección
La iniciativa se desarrolla en el marco del programa Salut/IA y busca incorporar herramientas digitales al proceso de valoración de pacientes con diabetes. El piloto está coordinado por la Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya (AQuAS), con la colaboración del Servei Català de la Salut, el Institut de Diagnòstic per la Imatge, la Fundación TIC Salut i Social y los equipos asistenciales de los centros participantes.
Desde su puesta en marcha, la solución ha permitido analizar 549 imágenes de retina correspondientes a 543 personas. La diferencia entre el número de retinografías y el de pacientes indica que algunas personas cuentan con más de una imagen analizada.
Aumento reciente del uso
Durante el último mes se procesaron 300 retinografías, un 78 % más que en las cuatro semanas anteriores. Esa cifra equivale al 33 % de todas las retinografías realizadas por los cuatro equipos de atención primaria durante ese periodo.
Estos datos muestran un aumento en el uso de la herramienta dentro de los centros del piloto. No obstante, al tratarse de una prueba limitada a cuatro equipos, todavía no representan el despliegue general de la tecnología en todo el sistema sanitario catalán.
Cómo funciona la solución de inteligencia artificial
La herramienta analiza automáticamente las retinografías, imágenes de la retina que ayudan a identificar posibles signos de enfermedad. A partir de ese análisis, ofrece apoyo para clasificar a los pacientes según su riesgo de padecer retinopatía diabética.
La IA complementa el trabajo de los profesionales, pero la información disponible no indica que sustituya su valoración clínica. Su función es aportar apoyo en la clasificación para facilitar la toma de decisiones y, cuando se detectan indicios de patología, orientar la posible derivación a oftalmología.
Un proceso asistencial más ágil
Hasta ahora, los profesionales de atención primaria realizan una primera valoración. Si observan señales que pueden sugerir retinopatía, derivan al paciente a oftalmología. Allí, un especialista revisa las imágenes y determina si es necesaria una exploración presencial.
Una de las ventajas destacadas del piloto es la rapidez de respuesta: el tiempo medio entre la obtención de la imagen y la disponibilidad de los resultados es de 11 minutos. Esta rapidez puede ayudar a que los profesionales dispongan antes de información para valorar los siguientes pasos, aunque la decisión final continúa dentro del proceso asistencial correspondiente.
Por qué es importante detectar la retinopatía diabética
La retinopatía diabética es una complicación que afecta a los vasos sanguíneos de la retina. Según la información difundida por la Conselleria de Salud, es la causa más común de ceguera y deficiencia visual en adultos en edad laboral en el mundo.
La detección temprana es importante porque identificar la enfermedad a tiempo puede mejorar el pronóstico. Por ello, facilitar el análisis de las imágenes y apoyar la clasificación del riesgo puede contribuir a que los casos que requieren atención especializada sean identificados dentro del circuito sanitario.
Próximos pasos para ampliar el uso
La Conselleria de Salud prevé que, a finales de 2027, todos los equipos de atención primaria de Catalunya hayan recibido formación sobre el uso de esta tecnología. El objetivo es que los profesionales puedan beneficiarse de la herramienta en su actividad asistencial.
La formación será un elemento clave para una posible expansión: además de disponer de la tecnología, los equipos deben saber cómo utilizar sus resultados e integrarlos adecuadamente en los procedimientos de atención a los pacientes.
Consejos para emprendedores y negocios de salud digital
La experiencia del piloto ofrece varias ideas para empresas que desarrollan soluciones de IA y tecnología para el sector sanitario:
- Diseña la herramienta para apoyar al profesional. En entornos clínicos, es importante explicar con claridad qué tareas realiza la IA y cómo se complementa con el criterio del personal sanitario.
- Mide resultados concretos. Indicadores como el tiempo de respuesta, el volumen de pruebas analizadas y el nivel de uso ayudan a evaluar el funcionamiento de una solución y a comunicar su valor.
- Prueba la tecnología en contextos reales. Un piloto en centros asistenciales permite detectar dificultades operativas antes de plantear una implantación más amplia.
- Integra la solución en los flujos de trabajo existentes. Una herramienta útil debe encajar en la actividad diaria de los equipos y no añadir pasos innecesarios.
- Invierte en formación y acompañamiento. La adopción depende tanto de la tecnología como de que los profesionales comprendan cómo utilizarla y cómo interpretar sus resultados.
- Colabora con los actores del sistema sanitario. La participación de organismos públicos, entidades tecnológicas y equipos clínicos puede facilitar la coordinación y la evaluación de los proyectos.
- Comunica con precisión las capacidades y límites de la IA. Evitar promesas exageradas y diferenciar entre apoyo automatizado y diagnóstico profesional ayuda a generar confianza.
- Planifica la escalabilidad desde el inicio. Antes de ampliar un piloto, conviene analizar qué recursos, formación y cambios operativos serán necesarios en nuevos centros.
Conclusiones
El programa catalán prueba una solución de IA aplicada a la detección y clasificación de la retinopatía diabética en atención primaria. Hasta ahora, ha analizado 549 retinografías y ofrece resultados en una media de 11 minutos; además, el número de imágenes procesadas en el último mes aumentó respecto al periodo anterior.
La iniciativa todavía está en fase piloto, por lo que su alcance es limitado a cuatro centros. La formación prevista para todos los equipos de atención primaria antes de finalizar 2027 será un paso relevante para ampliar su uso. Para que este tipo de tecnología aporte valor de forma sostenible, será esencial combinar evaluación, formación, integración en la práctica clínica y supervisión profesional.