La Sociedad Española de Medicina de Laboratorio imparte un curso sobre la implementación de la inteligencia artificial en el laboratorio clínico, destacando su integración en la práctica clínica y su papel como herramienta de apoyo.
La Sociedad Española de Medicina de Laboratorio (SEMEDLAB) ha celebrado en Alicante, en el marco de sus Jornadas del Comité Científico, el curso titulado “Modelización del dato en el Laboratorio Clínico: más allá de la inteligencia artificial”. Esta formación, coordinada por el Dr. Daniel Prieto Arribas, miembro de la Comisión de Ciencia de Datos de la sociedad, tiene como objetivo dotar a los facultativos de herramientas prácticas para transformar el gran volumen de datos generado en los laboratorios en conocimiento clínico útil y seguro.
El Dr. Prieto Arribas ha subrayado que el reto actual del sector no reside únicamente en el entrenamiento de modelos de IA, sino en su capacidad para ser evaluados, monitorizados e integrados de forma sostenible en los circuitos asistenciales. La implementación de estas tecnologías en España es todavía heterogénea y se centra principalmente en la analítica avanzada para control de calidad, la gestión operativa y aplicaciones específicas en áreas como la hematología, la microbiología y la bioquímica, destacando modelos para la predicción de la sepsis o la enfermedad renal.
Para superar la brecha formativa existente, el curso introduce herramientas de IA 'no-code' y 'low-code', que permiten al profesional clínico analizar datos sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Según la sociedad científica, el valor real de la IA no reside en la tecnología per se, sino en su función como herramienta de apoyo que, bajo supervisión profesional, permite identificar patrones complejos, estratificar riesgos y mejorar la seguridad del proceso diagnóstico, garantizando siempre la gobernanza y el cumplimiento de la regulación vigente.