La IA está ya presente en todos los ámbitos de nuestra vida y, como no podía ser de otra manera, también en el de la investigación y la atención a la personas con VIH. El Dr. Jesús Troya, del Hospital Universitario Infanta Leonor, ofrecerá una ponencia monográfica sobre este tema en la sesión plenaria con la que comenzará la tercera jornada del Congreso GeSIDA 2025.

¿Cómo está transformando la inteligencia artificial el modo en que investigamos y atendemos a las personas con VIH?

La inteligencia artificial está revolucionando tanto la investigación como la atención clínica del VIH. En el ámbito científico permite analizar cohortes masivas, integrar datos clínicos, farmacológicos, sociales y epidemiológicos, y detectar patrones que antes pasaban inadvertidos, acelerando la generación de evidencia y facilitando un enfoque predictivo. Desde el punto de vista asistencial contribuye a optimizar agendas, priorizar pacientes, automatizar tareas administrativas y generar sistemas de alerta y resúmenes clínicos, lo que podría traducirse en una atención más personalizada, proactiva y menos burocrática.

¿Qué aplicaciones concretas de la IA considera ya útiles o prometedoras en el ámbito clínico del VIH?

Las aplicaciones son cada vez más amplias. En prevención permitirá desarrollar modelos predictivos de riesgo, algoritmos de identificación de poblaciones vulnerables y chatbots clínicamente supervisados que reforzarán la educación sexual y adherencia a la PrEP. En diagnóstico, el machine learning aplicado a grandes bases de datos de urgencias, primaria o epidemiología permite detectar señales sutiles que sugieren infección no diagnosticada y activar cribados oportunistas. En el manejo clínico, la IA contribuirá a transformar los procesos asistenciales mediante automatización de tareas, optimización de agendas y sistemas de alerta para interacciones, toxicidades o desviaciones del seguimiento. El procesamiento de lenguaje natural permitirá estratificar a los pacientes según riesgo real, y los modelos GPT personalizados facilitarán tareas como resumir historias clínicas o generar informes. En investigación, la IA está propiciando la identificación de nuevas moléculas, la armonización de datos, el análisis federado de los datos sin mover información sensible y el uso de asistentes clínicos personalizados para agilizar la revisión de evidencia.

¿Qué precauciones éticas y de protección de datos deben acompañar la implantación de la IA en salud?

La regulación europea considera la IA aplicada a salud como tecnología de alto riesgo, por lo que se requieren garantías muy estrictas. La IA nunca debe sustituir al juicio clínico ni a la relación médico-paciente; sus recomendaciones deben ser comprensibles y explicables; los modelos deben diseñarse sin sesgos, garantizando que no discriminan a mujeres, personas migrantes, mayores o colectivos vulnerables; y los pacientes deben saber qué datos se utilizan y con qué finalidad. Además, el uso de grandes volúmenes de datos sensibles exige medidas reforzadas de seguridad, minimización del dato, control de accesos y auditorías continuas. Todo ello debe acompañarse de un enfoque de equidad y accesibilidad, asegurando que nadie queda excluido por brecha digital o situación socioeconómica.

¿Podría la IA mejorar la adherencia, la detección precoz o la estratificación del riesgo?

La IA podría tener un papel claro en las tres áreas. En adherencia, podría permitir la identificación de patrones específicos como retrasos repetidos o cambios de comportamiento que podrían anticipar la pérdida de seguimiento y así permitir intervenciones personalizadas. En detección precoz, el análisis de datos de urgencias, primaria o vigilancia epidemiológica permitiría identificar perfiles con mayor riesgo de diagnóstico tardío y sugerir cribados poblacionales específicos. Y en estratificación del grado de complejidad de personas con VIH, los modelos dinámicos actualizan la situación del paciente en tiempo real y permiten adaptar la intensidad del seguimiento según necesidades individuales.

¿Qué barreras existen para la adopción generalizada de tecnologías digitales en la práctica asistencial?

Persisten obstáculos importantes: integraciones deficientes con los sistemas clínicos, calidad de dato irregular, falta de tiempo y formación, desconfianza hacia los algoritmos, brecha digital en ciertos colectivos, dificultades de financiación y una percepción de complejidad legal en torno al GDPR y a los usos secundarios del dato.

¿Cómo imagina la consulta de VIH del futuro con IA plenamente integrada?

La consulta del futuro será más proactiva y, paradójicamente, «más humana». Antes de que el paciente llegue, el sistema me ofrecerá una fotografía actualizada de su riesgo y alertas prioritarias. La IA me propondrá opciones basadas en evidencia, pero yo como clínico mantendré siempre la última palabra y seré el responsable de la toma de decisiones. Habrá un seguimiento híbrido que combine presencialidad, telemedicina y monitorización digital; la carga administrativa disminuirá drásticamente gracias a resúmenes e informes automatizados; y las señales de alarma se detectarán antes, permitiendo intervenciones más tempranas. Al liberar tiempo administrativo, la IA hará posible una atención más cercana, más personalizada y más centrada en las necesidades reales de cada persona con VIH.