Escriba médico con IA en consultas pediátricas: carga documental, calidad y límites de escalado

Resumen

Introducción

Los escribas médicos con inteligencia artificial (EMIA) son una tecnología emergente orientada a reducir la carga documental. En pediatría, la evidencia sobre su implementación en el contexto español es muy limitada.

Objetivo

Evaluar la implementación de un EMIA en consultas externas pediátricas, examinando su efecto sobre la interacción médico-paciente, la calidad documental y las barreras para su adopción.

Métodos

Prueba de concepto prospectiva y observacional (febrero–octubre de 2025) en un hospital pediátrico terciario. Participaron 40 facultativos de tres subespecialidades y se documentaron 197 visitas. La evaluación integró observaciones directas (n = 30), encuestas a profesionales (n = 18) y a pacientes (n = 20), y un análisis de calidad mediante una rúbrica basada en el mPDQI-9.

Resultados

Con el EMIA, el contacto visual aumentó (mediana 95,7% vs. 78,6%; p < 0,001), sin cambios significativos en la duración de la consulta (25,7 vs. 21,9 min; p = 0,262). La calidad documental mejoró en precisión/exhaustividad (p = 0,008), organización/estructura (p < 0,001) y puntuación global (mediana 23 vs. 17; p = 0,008). La documentación de la información proporcionada al paciente fue más frecuente (80% vs. 20%; p = 0,003). El tiempo de revisión posterior a la consulta representó entre el 33% y el 38% del tiempo total. Un 55% de los usuarios se declaró satisfecho o muy satisfecho, aunque el 67% reportó problemas técnicos y el 33% percibió la necesidad de numerosas correcciones. La adopción se concentró en menos de un tercio de los profesionales formados.

Conclusiones

El EMIA se asoció con mejoras en la interacción y en dominios selectivos de la calidad documental, pero persistieron barreras técnicas y una adopción limitada, que deberán abordarse antes de un despliegue a mayor escala.

Abstract

Introduction

Artificial intelligence (AI) medical scribes are an emerging technology intended to reduce the documentation burden. In pediatrics, evidence on implementation in the Spanish context is very limited.

Objective

To evaluate the implementation of an AI medical scribe in pediatric outpatient clinics, examining its effects on clinician–patient interaction, documentation quality, and barriers to adoption.

Methods

Prospective observational proof-of-concept study (February–October 2025) conducted at a tertiary pediatric hospital. Forty physicians from three subspecialties participated, and 197 visits were documented. The evaluation combined direct observations (n = 30), surveys of clinicians (n = 18) and patients (n = 20), and a quality assessment using a rubric based on the mPDQI-9.

Results

With the AI scribe, eye contact increased (median 95.7% vs. 78.6%; p < 0.001), with no significant change in visit duration (25.7 vs. 21.9 min; p = 0.262). Documentation quality improved in accuracy/completeness (p = 0.008), organization/structure (p < 0.001), and overall score (median 23 vs. 17; p = 0.008). Documentation of information provided to the patient was more frequent (80% vs. 20%; p = 0.003). Post-visit review time accounted for 33%–38% of total time. Fifty-five percent of users reported being satisfied or very satisfied, although 67% reported technical issues and 33% reported requiring extensive corrections. Adoption was concentrated in fewer than one-third of trained clinicians.

Conclusions

The AI medical scribe was associated with improvements in interaction and selected domains of documentation quality. However, technical barriers and limited adoption persisted and should be addressed before wider deployment.

Introducción

La carga documental constituye una fuente reconocida de desgaste profesional entre médicos, contribuyendo al síndrome de burnout y reduciendo el tiempo disponible para la atención directa al paciente^1,2. En pediatría, donde la comunicación con familias y la documentación exhaustiva resultan particularmente demandantes, este fenómeno adquiere especial relevancia³. Aunque los escribas médicos humanos han demostrado reducir el tiempo de documentación y mejorar la satisfacción profesional, su coste y su disponibilidad limitan su implementación generalizada⁴.

Los escribas médicos con inteligencia artificial (EMIA) han surgido como alternativa tecnológica potencialmente escalable, empleando procesamiento de lenguaje natural para transcribir conversaciones clínicas y generar automáticamente notas estructuradas^5,6. La evidencia internacional reciente sugiere reducciones variables en el tiempo de documentación (entre el 8,5% y el 56%) y mejoras en la interacción con el paciente^7-9. Sin embargo, persisten inquietudes sobre su precisión, con estudios que reportan errores de omisión en hasta el 83% de las transcripciones, aunque mayoritariamente clasificados como de baja significación clínica^10,11. A pesar de estos avances, la investigación en contextos pediátricos resulta limitada, y prácticamente inexistente en el ámbito español^12-14.

El impacto sobre la calidad asistencial en contextos ambulatorios permanece incierto, con llamadas explícitas a evaluar desenlaces centrados en el paciente además de métricas de eficiencia¹⁵. La adaptación lingüística en entornos multilingües, la particularidad de la comunicación médico-paciente-familia característica de pediatría, y las diferencias en flujos de trabajo respecto a otros entornos sanitarios, justifican la necesidad de evaluación específica en nuestro medio. En este marco, el estudio tuvo tres objetivos: 1) estimar el efecto de un EMIA sobre indicadores de presencia clínica y carga documental; 2) evaluar el impacto del EMIA sobre la calidad de las notas clínicas, y 3) caracterizar la adopción, la satisfacción y las barreras técnicas para su uso en la práctica real.

Métodos

Diseño y contexto

Estudio unicéntrico, prospectivo y de metodología mixta en un hospital pediátrico terciario (Hospital Sant Joan de Déu, Barcelona), entre febrero y octubre de 2025, para evaluar la implementación de un EMIA en consultas externas pediátricas. El estudio integró varios componentes complementarios: observación directa de consultas, evaluación ciega de calidad documental, extracción automatizada de registros del sistema (logs), encuestas a profesionales y entrevistas semiestructuradas a familias.

Participaron 40 facultativos de tres servicios pediátricos (Pediatría general, Hematología y Reumatología) con consultas externas programadas, incorporados por interés en innovación documental. Todos recibieron una sesión formativa inicial de 30 minutos orientada al uso operativo del sistema y a la revisión final del texto generado.

El EMIA es un sistema automatizado de redacción de notas clínicas con soporte multilingüe que combina reconocimiento de voz, procesamiento mediante modelos de lenguaje con instrucciones específicas por sección documental, y verificación terminológica posterior para reducir errores. El sistema se ejecuta en la infraestructura hospitalaria en entorno de la nube (cloud) y genera una nota estructurada según el formato institucional estándar. La nota generada requiere revisión, edición y aprobación explícita por parte del profesional antes de su incorporación manual a la historia clínica electrónica. El sistema se desplegó cumpliendo la normativa de protección de datos, sin retención ni uso de datos clínicos para entrenamiento; asimismo la transcripción se eliminaba en un plazo de 24 horas, manteniéndose únicamente el informe final validado. Para el análisis del uso y desempeño, se registraron metadatos operativos de las sesiones (logs) (p.ej., fecha de uso, duración del audio y tiempo de validación/edición por el profesional).

Instrumentos de evaluación

El estudio integró varios componentes metodológicos:

• •

  Entrevistas a familias: se realizaron entrevistas semiestructuradas con miembros de familias usuarias del hospital. La guía de entrevista exploró la experiencia de la visita habitual, la percepción general de la IA en salud y la aceptación de la transcripción automática durante la consulta. Asimismo, indagó en emociones ante el escenario de uso, percepciones sobre calidad de la atención (incluida la presencia del profesional), límites y preocupaciones de privacidad/confidencialidad, necesidades de información y transparencia previas, y comentarios abiertos para orientar mejora.

• •

  Extracción automatizada de registros del sistema: se analizaron logs de 197 visitas documentadas con EMIA, incluyendo fecha de uso, duración del audio, tiempo de validación/edición por el facultativo y puntuaciones de retroalimentación (feedback) (escala 1-5) con comentarios cualitativos opcionales.

• •

  Observaciones directas: se realizaron 30 observaciones no participantes distribuidas en dos grupos independientes (15 consultas con EMIA y 15 sin EMIA). Se registraron mediante cronometraje el tiempo total de consulta, el tiempo de contacto visual directo médico-paciente/familia y el tiempo dedicado a revisión/edición de la nota (tabla 1).

  Tabla 1.

  Definiciones operativas de indicadores temporales (observaciones directas)

  Indicador	Definición operativa
  Tiempo total de consulta	Duración completa de la visita observada (minutos)
  Tiempo de interacción / contacto directo (TDI)	Tiempo dedicado a comunicación y exploración directa con paciente y familia (minutos)
  Tiempo de pantalla	Tiempo dedicado a mirar o manejar el ordenador (minutos)
  Ratio de interacción	(Tiempo de interacción / Tiempo total de consulta) × 100
  Ratio de pantalla	(Tiempo de pantalla / Tiempo total de consulta) × 100
  Ratio de documentación explícita	(Tiempo de revisión-edición-validación post-consulta / Tiempo total de consulta) × 100
  Ratio de documentación total ajustada	(Tiempo de documentación explícita + TDI) / Tiempo total de consulta × 100; donde TDI se define en Métodos
• •

  Encuestas a profesionales: cuestionario estructurado a facultativos usuarios de EMIA (como mínimo 3 visitas) para evaluar usabilidad, percepción de impacto en tiempos de trabajo, satisfacción global (Likert de 5 puntos), problemas técnicos y barreras.

• •

  Análisis de calidad documental: se evaluaron 30 notas clínicas (15 con EMIA y 15 sin EMIA) mediante una rúbrica analítica que integra los dominios del instrumento validado mPDQI-9¹⁶ con estándares del Royal College of Physicians¹⁷ y directrices deontológicas del Col·legi Oficial de Metges de Barcelona^18,19. El instrumento incorpora el concepto del «Hilo Dorado» (Golden Thread)²⁰ para asegurar coherencia narrativa. La evaluación se cuantifica mediante escala Likert de 5 puntos aplicada a cinco criterios consolidados (puntuación máxima: 25 puntos) (tabla 2). Tres evaluadores independientes, especialistas en pediatría con más de 6 años de experiencia en la especialidad, analizaron las notas de forma cegada. Se calculó también la puntuación con el mPDQI-9 a efectos de comparabilidad con otros estudios. Para cada ítem, la puntuación final se asignó por consenso de la mayoría, tras discusión cuando existieron discrepancias.

  Tabla 2.

  Rúbrica de evaluación integrada para notas clínicas de consultas externas

  Criterio de evaluación (correlación con dominios mPDQI-9)	1 (Bajo)	3 (Aceptable)	5 (Excelente)
  1. Precisión y exhaustividad del contenido (Thorough & Precision)	La información es incorrecta o incompleta, impide el diagnóstico preciso y el tratamiento adecuado	La información es mayoritariamente completa y precisa, con omisiones o errores menores en la identificación de datos relevantes	La información recopilada es completa, precisa y relevante; documenta todos los aspectos importantes e identifica todos los elementos necesarios para el diagnóstico y tratamiento
  2. Organización y estructura esencial (Organized & Structure)	La nota carece de organización y estructura, dificultando la comprensión. Se omiten secciones o no se siguen las secciones adecuadas. Incumplimiento de los elementos esenciales^a	La organización es aceptable, pero puede tener inconsistencias. El formato puede mejorar. La mayoría de los elementos esenciales están presentes^a	La nota está claramente organizada y estructurada de manera lógica, siguiendo todas las secciones/subsecciones adecuadas, lo que ayuda al lector a comprender el curso clínico del paciente. Se cumple íntegramente la documentación de los elementos esenciales^a
  3. Claridad, concisión y consistencia (Comprehensible, Succinct & Internally Consistent)	La redacción es confusa, poco clara o incoherente en la mayor parte del documento, con numerosos errores que impiden la comprensión	La redacción es mayoritariamente clara y concisa. Pueden existir errores menores que dificultan la comprensión en algunas partes	La redacción es clara, concisa, sin ambigüedad o secciones difíciles de entender. Es breve, va al grano, sin redundancia y es internamente consistente (ninguna parte contradice a otra)
  4. Utilidad clínica y síntesis (Useful & Synthesized)	La nota no refleja la comprensión del autor sobre el estado del paciente o carece de análisis clínico relevante. El contenido no es útil para la continuidad de la atención	La nota es relevante, pero la síntesis del estado del paciente y el plan de atención podrían estar mejor articulados	La nota es extremadamente relevante, proporcionando información y/o análisis útil. Refleja la comprensión del autor y la capacidad para desarrollar un plan de atención eficaz (Síntesis)
  5. Adherencia a la necesidad médica (The Golden Thread)	La documentación no justifica la necesidad médica ni vincula las intervenciones con los objetivos del tratamiento. La nota rompe el «Hilo de Oro» (Golden Thread)	La nota menciona el motivo de consulta y el plan, pero la conexión con los objetivos del tratamiento puede ser superficial	La nota demuestra una narrativa consistente y cohesiva, vinculando claramente la evaluación, el plan de servicio/tratamiento, las intervenciones utilizadas y la respuesta del individuo/resultados hacia los objetivos

  Puntuación total (suma de criterios 1 a 5): ____ / 25 puntos.

  a

  Presencia de los siguientes elementos: Motivo de la consulta (propósito del contacto o referencia), Quejas/problemas actuales (lista y descripción de los problemas que motivan la atención), Diagnóstico/evaluación (diagnóstico confirmado o activo, o resumen de problemas), Tratamiento/intervenciones (intervenciones realizadas y respuesta), Medicamentos y alergias (medicación actual, y alergias o reacciones adversas), Plan y próximos pasos (acciones planificadas y momento), Acuerdo con el paciente/representante (constancia explícita de acuerdo) e Información proporcionada (asesoramiento/información entregada).

Análisis estadístico

Las variables categóricas se expresaron como frecuencias y porcentajes, y las continuas, como mediana con rango intercuartílico (RIC). Las comparaciones entre grupos se realizaron mediante prueba U de Mann-Whitney, chi-cuadrado o prueba exacta de Fisher, según correspondiera. La significación estadística se estableció en p < 0,05.

Para comparar de forma más equitativa la carga documental, se calculó un «tiempo de documentación ajustado» (TDA) incorporando un término de documentación implícita (TDI) que aproxima la parte de documentación realizada de forma simultánea durante la consulta (tabla 1). Este enfoque se adoptó para evitar atribuir al EMIA como «tiempo añadido» un desplazamiento temporal de tareas desde la consulta (documentación simultánea) hacia el periodo posterior (revisión/edición), asumiendo que la reducción de contacto directo en el grupo control refleja, en parte, tiempo invertido en documentación concurrente.

En el subestudio de logs se realizó análisis de conglomerados (K-means) utilizando duración de visita y tiempo de revisión como variables. El número de clústeres (k = 3) se seleccionó mediante el «método del codo», definiendo perfiles de visitas de menor, intermedia y mayor demanda de corrección.

Los análisis se realizaron con R versión 4.3.1 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Austria), empleando los paquetes tidyverse, gtsummary, gt y cluster.

Consideraciones éticas

El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética de la Investigación del centro. Todos los pacientes, familias y profesionales participantes firmaron consentimiento informado específico.

Resultados

Impacto en la interacción médico-paciente

Se registraron un total de 197 visitas documentadas con EMIA durante el período de estudio, distribuidas entre los tres servicios participantes.

En el conjunto total de observaciones (n = 30), la mediana del tiempo total de consulta fue de 23,5 minutos (rango intercuartílico [RIC]: 21,0-27,4). La ratio de interacción fue de mediana un 87,0% (RIC: 79,4-96,3) del tiempo total de consulta. La carga documental se estimó mediante la ratio de documentación explícita respecto al tiempo total de consulta, y fue de mediana de un 29,0% (RIC: 7,1-35,0), y también mediante la ratio de documentación total ajustada, que aproxima el tiempo total de documentación incluyendo la parte realizada de manera simultánea a la consulta, con una mediana del 28,9% (RIC: 19,3-47,5) del tiempo total de consulta.

Estas observaciones revelaron diferencias sustanciales en los patrones de interacción cuando se usaba y cuando no de usaba la herramienta (fig. 1). En las consultas con EMIA, los profesionales dedicaron una mediana del 95,7% (RIC: 89,4-97,3) del tiempo total de consulta al contacto visual directo con paciente y familia, comparado con el 78,6 (RIC: 73,2-86,7) en consultas sin la herramienta (p < 0,001). El tiempo total de consulta mostró una mediana de 25,7 (RIC: 20,8-28,3) con EMIA frente a 21,9 (RIC: 21,0-24,6) sin la herramienta. Si bien esta diferencia no alcanzó significación estadística (p = 0,262), fue atribuida por los participantes a una mayor dedicación consciente a la comunicación con la familia, más que a ineficiencia del sistema. Los profesionales reportaron sentirse «liberados» de la necesidad de teclear simultáneamente durante la conversación, lo que les permitía profundizar en aspectos comunicativos y educacionales.

Figura 1.

Características de la muestra y cambios en métricas de interacción y tiempo. Los valores comparativos entre box-plots corresponden a los valores de p.

Mdn: mediana.

La percepción de pacientes y familias resultó consistente con las observaciones objetivas. Se valoró positivamente el incremento en contacto visual y se consideró que el profesional estuvo «más presente» durante la consulta. Únicamente una minoría manifestó inicialmente preocupación sobre la grabación de la conversación, aunque esta inquietud se disipaba tras una explicación breve sobre confidencialidad y procesamiento de datos. Las familias manifestaron interés explícito en recibir información escrita básica sobre el funcionamiento de sistemas de inteligencia artificial en su atención.

Tiempo de revisión y corrección documental

Un hallazgo relevante fue el tiempo que los profesionales dedicaban a revisar y corregir las notas generadas por EMIA. Los datos provienen de dos fuentes complementarias: las observaciones directas cronometradas (n = 30) y el análisis de registros automatizados del sistema (n = 197 visitas).

Las observaciones directas mostraron que la ratio de tiempo dedicado a documentación explícita post-consulta fue significativamente mayor con EMIA: mediana del 32,0% (RIC: 22,1-58,8%) del tiempo total de consulta comparado con el 6,2% (RIC: 0-32,4%) sin la herramienta (p = 0,004). No obstante, cuando se ajustó este tiempo considerando la carga de documentar simultáneamente durante la consulta en el grupo sin EMIA (tiempo de documentación total ajustado), la diferencia se atenuó y dejó de ser estadísticamente significativa: mediana del 32,0% (RIC: 22,1-58,8%) con EMIA frente al 19,8% (RIC: 13,0-48,0%) sin EMIA (p = 0,180).

El análisis de los registros automatizados del sistema (logs de 197 visitas) permitió identificar mediante agrupamiento (clustering) tres patrones de uso según complejidad: visitas cortas (duración media: 9 minutos) requerían aproximadamente 3 minutos de revisión (33,3% del tiempo total); visitas de complejidad media (17 minutos) necesitaban 6,5 minutos de revisión (37,6%), y visitas largas (27 minutos) demandaban 10 minutos de corrección (38,1%).

Calidad documental

El análisis mediante la rúbrica propia demostró mejoras estadísticamente significativas en varios dominios de calidad (tabla 3). El dominio de precisión y exhaustividad mostró incrementos notables: mediana de 5 (RIC: 4-5) con EMIA frente a 3 (RIC: 3-4) sin la herramienta (p = 0,008). De forma similar, la organización y la estructura mejoraron significativamente: mediana de 5 (RIC: 4-5) con EMIA frente a 3 (RIC: 3-4) sin EMIA (p < 0,001). La puntuación total de la rúbrica aumentó de 17 (RIC: 14-21) sin EMIA a 23 (RIC: 19-24) con EMIA (p = 0,008).

Tabla 3.

Análisis de calidad documental mediante rúbrica propia y mPDQI-9 (n = 30)

Variable	Sin EMIA (n = 15), mediana (RIC)	Con EMIA (n = 15), mediana (RIC)	p
Dominios de calidad (escala 1-5)
1. Precisión y exhaustividad	3 (3-4)	5 (4-5)	0,008
2. Organización y estructura	3 (3-4)	5 (4-5)	< 0,001
3. Claridad y concisión	4 (3-4)	4 (4-5)	0,072
4. Utilidad clínica	4 (3-5)	4 (4-5)	0,610
5. Adherencia (Golden Thread)	4 (3-4)	5 (3-5)	0,070
Puntuación total de rúbrica	17 (14-21)	23 (19-24)	0,008
Puntuación total mPDQI-9	25 (22-29)	31 (27-33)	0,023
Elementos específicos documentados, n (%)
Motivo de consulta	14 (93%)	15 (100%)	1
Quejas/problemas actuales	12 (80%)	14 (93%)	0,600
Diagnóstico/evaluación	10 (67%)	13 (87%)	0,390
Tratamiento/intervenciones	15 (100%)	15 (100%)	—
Medicamentos y alergias	6 (40%)	10 (67%)	0,270
Plan y próximos pasos	14 (93%)	15 (100%)	1
Acuerdo con el paciente	1 (6,7%)	6 (40%)	0,080
Información proporcionada	3 (20%)	12 (80%)	0,003

RIC: rango intercuartílico.

Valores p < 0,05 (en negrita) se consideran estadísticamente significativos.

Escala de puntuación: 1 = muy deficiente, 2 = deficiente, 3 = aceptable, 4 = bueno, 5 = excelente.

El hallazgo más llamativo correspondió a la documentación de información proporcionada al paciente: las notas generadas con EMIA incluían este elemento en 12 de 15 casos (80%), comparado con apenas 3 de 15 (20%) en notas convencionales (p = 0,003).

Se observaron también incrementos notables, aunque sin alcanzar significación estadística, en varios elementos documentales: medicamentos y alergias (67% con EMIA frente a 40% sin EMIA; p = 0,27), diagnóstico y evaluación (87% frente a 67%; p = 0,39), y acuerdo con el paciente (40% frente a 6,7%; p = 0,080).

El dominio de adherencia, o Golden Thread (coherencia narrativa que vincula evaluación, plan, intervenciones y resultados hacia objetivos), mostró una tendencia hacia la mejora: mediana de 5 (RIC: 3-5) con EMIA frente a 4 (RIC: 3-4) sin EMIA (p = 0,070).

La puntuación mPDQI-9 total fue mayor en el grupo con EMIA (mediana 31 [RIC: 27,5-33,0]) que sin EMIA (mediana 25 [RIC: 22,0-29,5]), con diferencias estadísticamente significativas (p = 0,023).

Barreras técnicas y problemas identificados

Un total de 12/18 (67%) de los usuarios reportó haber experimentado problemas técnicos durante la prueba de concepto. Los errores más frecuentes incluyeron: ubicación incorrecta de información en campos inadecuados de la historia clínica (9/18 [52% de usuarios]), errores de transcripción en terminología médica especializada y nombres de fármacos (8/18 [44%]) y confusión en la identificación de antecedentes familiares frente a personales en pacientes con enfermedades complejas (7/18 [38%]).

Un total de 6/18 (33%) identificaron la necesidad de «muchas correcciones» y una «falta de confianza» en la precisión del sistema como desventajas importantes que desincentivaban su uso. 5/18 (28%) reportaron errores en el reconocimiento de los medicamentos biológicos y otros fármacos con nombres comerciales poco frecuentes.

Adopción y satisfacción

La mediana de visitas por profesional fue de 4 (RIC: 2-8). La adopción resultó considerablemente inferior a la esperada: solamente 12 de los 40 profesionales formados utilizaron el sistema de manera regular. Seis profesionales no llegaron a utilizarlo.

Un total de 10/18 (55%) manifestaron satisfacción alta (puntuaciones 4-5 sobre 5), mientras que el resto estaba «inseguro» o «probablemente no» recomendaría la herramienta a colegas.

Cuando se interrogó sobre condiciones críticas para continuar usando el sistema, 14/18 (78%) coincidieron en dos requisitos fundamentales: mejorar sustancialmente la precisión de la transcripción y lograr integración nativa con el sistema de historia clínica electrónica institucional.

La percepción sobre el impacto en tiempo de trabajo careció de consenso: mientras 8/18 (44%) percibieron un aumento del tiempo invertido en documentación, 6/18 (33%) reportaron reducción y 4/18 (23%) no notaron cambios significativos.

Discusión

Hasta donde conocemos, este trabajo constituye la primera evaluación estructurada de un EMIA en consultas externas pediátricas en el contexto español. En conjunto, los resultados describen un balance entre mejoras en indicadores de presencia clínica y ciertos dominios de calidad documental, y limitaciones prácticas relacionadas con la carga de corrección, la fiabilidad percibida y la adopción irregular.

El incremento objetivado en el tiempo de contacto visual resulta particularmente relevante en pediatría, donde la comunicación efectiva con familias y la construcción de alianza terapéutica constituyen pilares de la atención de calidad. Este hallazgo se alinea con estudios previos en población adulta^2,7, aunque la magnitud del efecto observada en nuestra serie resulta superior a la reportada en la mayoría de experiencias internacionales. Cabe recordar que en pediatría la comunicación triádica médico-paciente-familia añade complejidad específica, particularmente en casos de condiciones médicas complejas donde la coordinación y la transmisión de información resultan críticas^21,22. Esta complejidad podría amplificar el beneficio percibido de disponer de «manos libres» durante la consulta, facilitando la escucha activa y la construcción de confianza terapéutica.

En relación con la carga documental, los profesionales describieron el tiempo de revisión como un coste tangible del uso del EMIA. Los datos observacionales sugieren que este tiempo se desplaza desde la documentación simultánea durante la consulta hacia la revisión posterior. Para aproximar esta redistribución, se utilizó el TDI/TDA como indicador derivado. Desde un punto de vista operativo, el hallazgo relevante para la organización asistencial es que, si la revisión posterior se consolida como parte del flujo, debe incorporarse a la planificación de agenda y a las expectativas del profesional, evitando que se traduzca en trabajo diferido.

La mejora en calidad documental, particularmente en los dominios de precisión y exhaustividad, organización y estructura, coincide con lo descrito en la literatura reciente^23,24. Resulta especialmente llamativo el incremento en la documentación de información proporcionada al paciente (del 20% al 80%). Este elemento posee implicaciones tanto para la seguridad del paciente como para la defensa médico-legal. Sistemas automatizados podrían compensar el sesgo humano de omitir la documentación de aspectos percibidos como «obvios» durante la consulta pero que resultan críticos para la continuidad asistencial y la trazabilidad de las decisiones. De forma similar, aunque sin alcanzar significación estadística, se observaron incrementos en la documentación de medicamentos y alergias y del acuerdo con el paciente, sugiriendo que el sistema promueve una documentación más completa de elementos críticos para la seguridad asistencial.

La implementación fue el principal cuello de botella: solo una minoría adoptó el sistema de forma mantenida. En este contexto, la satisfacción bimodal y la percepción heterogénea sobre eficiencia apuntan a que el beneficio puede depender de factores individuales (estilo de dictado y edición, tipo de consulta, tolerancia al error, familiaridad con tecnología) y de factores del sistema (precisión, integración con la historia clínica, estabilidad técnica). Las revisiones sistemáticas coinciden en describir una brecha entre expectativas y rendimiento real en fases tempranas^25,26. Por otra parte, el componente de seguridad no puede tratarse como marginal. Los errores de transcripción, en particular cuando afectan a terminología médica o fármacos, representan un riesgo potencial que requiere mitigación antes de cualquier expansión^10,27. En términos prácticos, las medidas de mitigación deben centrarse en reforzar verificación terminológica, diccionarios de fármacos y validación final manteniendo la responsabilidad clínica en la revisión.

Más allá de la factibilidad técnica, la aceptabilidad y la escalabilidad de un EMIA requiere una gobernanza explícita del dato que, en la práctica, clarifique para qué se capta información (documentación clínica del episodio), quién responde por el tratamiento (institución como responsable y proveedores como encargados), qué salvaguardas se aplican (seguridad, acceso y retención) y cómo se garantiza transparencia y supervisión humana. En nuestro caso, este marco se operacionalizó manteniendo el EMIA como herramienta de apoyo y no como decisor clínico: el sistema generaba un borrador estructurado, pero la nota solo se incorporaba tras revisión, edición y aprobación explícita del profesional, preservando la responsabilidad clínica final en quien valida (physician-in-the-loop)²⁸. En paralelo, las consideraciones éticas aplicadas a los EMIA se concretan en informar a pacientes y familias sobre el uso de IA, proteger la privacidad y la confidencialidad, y aplicar minimización (captar y conservar solo lo necesario), evitando usos secundarios no previstos, incluida la no reutilización de datos clínicos para entrenamiento, junto con una supervisión humana continuada para mitigar sesgos y errores²⁹. En pediatría, este marco es especialmente exigente por la vulnerabilidad del paciente y el rol de padres o tutores en el consentimiento; por ello, además de transparencia, se recomienda preservar una interacción respetuosa y no intrusiva durante la consulta, así como disponer de vías claras de rendición de cuentas ante errores o incidentes³⁰. En nuestro estudio, este principio se apoyó en una formación previa breve orientada al uso del sistema, incluyendo buenas prácticas de interacción y lenguaje, y se tradujo además en medidas de minimización y trazabilidad: no se conservó ni el audio ni la transcripción más allá de 24 horas, manteniéndose únicamente el informe final validado e incorporado a la historia clínica. Asimismo, se registraron metadatos operativos y la versión del sistema, y se documentaron las incidencias identificadas durante la revisión para su análisis y la mejora continua.

Finalmente, este estudio presenta diversas limitaciones. Primero, el carácter unicéntrico y la muestra relativamente reducida limitan la generalización de hallazgos. Segundo, el diseño de prueba de concepto introduce potenciales sesgos de selección y efecto Hawthorne (modificación de comportamiento por saberse observado), y la participación voluntaria de servicios y profesionales selecciona probablemente a individuos con mayor predisposición a innovación. Tercero, el período de evaluación (6 meses) podría resultar insuficiente para capturar efectos de aprendizaje organizacional y mejora progresiva con la experiencia. Finalmente, la fase temprana de desarrollo tecnológico de EMIA implica que los problemas técnicos identificados podrían no ser representativos del desempeño de versiones futuras mejoradas.

Desde la perspectiva de investigación futura, se desconocen aspectos cruciales. No se ha establecido el impacto de estas herramientas sobre desenlaces centrados en el paciente (adherencia terapéutica, comprensión de instrucciones, satisfacción a largo plazo) ni sobre seguridad clínica real (errores médicos, eventos adversos atribuibles a documentación deficiente o inexacta). Estudios prospectivos con seguimiento longitudinal, incluyendo análisis coste-efectividad, resultarán indispensables para justificar inversiones institucionales en estas tecnologías.

Conclusiones

La implementación de un EMIA en consultas externas pediátricas demostró beneficios tangibles en la interacción médico-paciente, con incremento significativo en contacto visual, así como mejoras en dominios selectivos de calidad documental, particularmente en documentación de información proporcionada al paciente. No obstante, se evidenciaron barreras técnicas significativas (errores de transcripción y necesidad de correcciones extensas) junto con una adopción limitada que requieren abordaje sistemático antes de considerar un despliegue a mayor escala en el sistema. Para avanzar hacia una implementación exitosa, resultan prioritarias la mejora sustancial de precisión de transcripción y la integración con historia clínica electrónica. La selección cuidadosa de casos de uso iniciales y el acompañamiento intensivo durante las fases de implementación podrían optimizar las estrategias de adopción. Finalmente, se requieren estudios prospectivos con seguimiento longitudinal, evaluación de desenlaces centrados en el paciente y análisis de coste-efectividad para establecer el papel definitivo de estas tecnologías en la atención pediátrica.

Financiación

Estudio sin financiación específica.

Consideraciones éticas

Se obtuvo el consentimiento informado de pacientes y profesionales para la participación en el estudio. Estudio aprobado por el Comité de ética e investigación con medicamentos del Hospital Sant Joan de Déu (PIC-79-25).

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener conflicto de intereses relacionados con este trabajo.