Traducido del original en inglés. Las cifras y las fuentes no cambian. Leer el original en inglés
Quirónsalud
El escriba con IA propio de Quirónsalud: consultas de urgencias un 21,8 % más cortas de media en 48 hospitales españoles
El grupo hospitalario español Quirónsalud construyó su propio escriba con IA, que escucha las consultas y redacta el informe médico dentro de la historia clínica. Durante 12 meses, en los servicios de urgencias de 48 hospitales se usó en el 45,3 % de las consultas, y las consultas asistidas por el escriba fueron más cortas en un 21,8 % de media.
Cifras clave
Copiadas literalmente de las fuentes. Copie cualquier cifra con su cita.
21,8 %
Ahorro relativo medio de tiempo en consultas de urgencias asistidas por el escriba (estudio de 12 meses, 48 hospitales)1
más de 2,33 millones
Encuentros ambulatorios asistidos, de septiembre de 2024 a diciembre de 20252
Qué requirió
Las fuentes no divulgan el coste, el tamaño del equipo ni los plazos.
El problema
La documentación clínica es una carga persistente para los médicos. Quirónsalud, una gran red hospitalaria española, construyó y evaluó su propio escriba con IA para aliviarla, en urgencias y en atención ambulatoria.
Qué construyeron
El grupo desarrolló su propio escriba ambiental con IA. Graba la consulta, convierte la voz en texto con reconocimiento de voz y usa un gran modelo de lenguaje (un sistema de IA que escribe texto) para rellenar un informe estructurado a partir de plantillas predefinidas. Funciona en varios idiomas y se integra en la historia clínica electrónica, donde el médico revisa y edita el borrador antes de validarlo.
Cómo lo hicieron
Los datos ambulatorios del estudio comienzan en septiembre de 2024, y el uso era opcional. El estudio de urgencias abarcó de febrero de 2025 a enero de 2026, cinco especialidades de urgencias y todas las consultas de urgencias de nivel 4 y 5 en 48 hospitales. El equipo siguió mensualmente la adopción, la duración de la consulta, la exactitud de la transcripción, el Net Promoter Score de los pacientes (una encuesta sobre la probabilidad de recomendar), encuestas a clínicos y auditorías estructuradas de la calidad de los informes.
Resultados
El escriba se usó en 1.032.558 consultas de urgencias, el 45,3 % del total, y la adopción mensual subió del 7,7 % al 57,8 %. Las consultas asistidas fueron más cortas en un 21,8 % relativo de media. Las auditorías puntuaron mejor los informes del escriba en calidad documental, y la experiencia de los pacientes fue mejor en las consultas asistidas. En atención ambulatoria, la herramienta llegó a más de 2,33 millones de encuentros.
Qué salió mal
Los resultados ambulatorios fueron más modestos que los de urgencias: la duración de la consulta apenas cambió, con 15,01 frente a 14,65 minutos, y las ganancias de eficiencia convergieron hacia la paridad con el tiempo. Los autores sugieren que el tiempo ahorrado podría reinvertirse en la interacción con el paciente, pero sigue siendo una hipótesis.
Todas las cifras comunicadas
| Indicador | Cifra | Cita |
|---|---|---|
| Ahorro relativo medio de tiempo en consultas de urgencias asistidas por el escriba (estudio de 12 meses, 48 hospitales) | 21,8 %1 | |
| Consultas de urgencias en las que se usó el escriba | 1.032.558 (45,3 %)1 | |
| Adopción mensual del escriba en urgencias, del inicio al final del estudio | 7,7 % al 57,8 %1 | |
| Encuentros ambulatorios asistidos, de septiembre de 2024 a diciembre de 2025 | más de 2,33 millones2 | |
| Duración media de la consulta ambulatoria, con escriba frente a sin escriba | 15,01 frente a 14,65 min2 | |
| Concordancia semántica entre los borradores de la IA y las notas ambulatorias validadas por clínicos | 87,4-89,2 %2 |
Lecciones para su proyecto
Deje que los médicos se sumen voluntariamente y mida la demanda. En la atención ambulatoria no se obligó a usarlo, y la adopción pasó del 2,7 % a cerca del 31 % de las visitas.
Juzgue el valor por algo más que el tiempo. La duración de la consulta ambulatoria apenas cambió, mientras que los clínicos informaron de una mejor experiencia en cinco de siete áreas.
Audite el resultado, no solo la velocidad. En urgencias, el grupo puntuó la calidad de los informes mediante auditorías estructuradas y siguió la satisfacción de los pacientes con el Net Promoter Score.
Espere que los resultados maduren a lo largo de meses. Las ganancias en atención ambulatoria convergieron hacia la paridad a medida que se asentaron los flujos de trabajo, y los componentes de voz y lenguaje del sistema se actualizaron durante el estudio.
Integre la herramienta con la historia clínica. Los clínicos revisan y editan el borrador dentro de la historia clínica electrónica antes de validarlo.
Salvedades
- Los dos artículos proceden de autores de Quirónsalud (el artículo ambulatorio revela que todos son empleados y que dos ocupan cargos directivos), por lo que las cifras son las de la propia empresa. Las revistas son revisadas por pares; ninguna parte externa midió los resultados.
- El estudio de urgencias es retrospectivo y observacional, por lo que no puede demostrar que el escriba causara las consultas más cortas. Las cifras de urgencias de aquí proceden solo del resumen publicado; el texto completo es de pago y no se leyó.
- En el artículo ambulatorio, la duración de la consulta difirió poco (15,01 frente a 14,65 minutos), y los autores califican la comparación de duración como descriptiva y basada en datos agregados.
- El artículo ambulatorio dice que su puntuación de concordancia semántica compara los borradores de la IA con el texto final del médico, no con una verdad independiente. El resumen de urgencias también informa de una exactitud media de transcripción del 93,9 % sin decir cómo se midió, por lo que aquí no se usa como resultado.
- No se nombra el modelo que hay detrás del escriba. Se describe como una cadena interna de reconocimiento de voz y un gran modelo de lenguaje. La fecha de despliegue es cuando empiezan los datos ambulatorios; el estudio de urgencias abarcó de febrero de 2025 a enero de 2026.
- Quirónsalud es un grupo hospitalario privado, por lo que los resultados pueden no trasladarse a los sistemas públicos. El resumen no da ninguna cifra del Net Promoter Score de los pacientes ni de las puntuaciones de auditoría, solo que fueron más altos.
Fuentes
- Deployment of an ambient AI scribe in emergency care: A 12-month evaluation in a large Spanish hospital network
International Journal of Medical Informatics · 2026-07-02 · Artículo de investigación · doi.org
- Real-world evaluation of an ambient AI scribe in Spanish outpatient care after 2.3 million uses: impact on clinician experience, semantic agreement, and workflow efficiency
Frontiers in Digital Health · 2026-07-06 · Artículo de investigación · frontiersin.org
Resumido con nuestras propias palabras a partir de las fuentes anteriores. ¿Ha detectado un error? Consulte correcciones.