El martes 7 de julio de 2026, Giancarlo Stoppani, fundador y presidente del Grupo Connect, participó en el evento AITO x Health con una ponencia dedicada a la aplicación de la Inteligencia Artificial a la gestión del riesgo clínico y a la monitorización de los Itinerarios Diagnóstico-Terapéutico-Asistenciales, denominados PDTA en el sistema sanitario italiano.
Durante su intervención, intercambió perspectivas con el Dr. Claudio Martini, director médico de la Azienda Ospedaliero Universitaria delle Marche (hospital universitario de la región de Marche, Italia), con quien mantiene una colaboración que integra experiencia clínica, conocimiento de los procesos hospitalarios e innovación tecnológica.
El proyecto parte de una premisa concreta: gran parte de la información necesaria para identificar y mitigar situaciones de riesgo ya se encuentra disponible en los sistemas de información sanitaria. El verdadero reto consiste en relacionarla, interpretarla y ponerla a disposición de los profesionales cuando todavía es posible intervenir.
Hacer visibles las señales de riesgo
El riesgo clínico no siempre se origina en un único error claramente identificable. Puede desarrollarse de forma progresiva a través de señales aparentemente aisladas: una prueba realizada con retraso, una prestación no completada, un tratamiento no reevaluado, una información que no se comparte o un paciente que interrumpe su seguimiento.
Los centros sanitarios generan diariamente grandes volúmenes de datos mediante historias clínicas, informes, prescripciones, tratamientos, citas y anotaciones profesionales. Sin embargo, esta información puede quedar distribuida entre diferentes aplicaciones, departamentos y etapas del proceso asistencial.
La Inteligencia Artificial puede facilitar una lectura continua y coordinada de estos datos, detectando relaciones y posibles anomalías difíciles de identificar mediante revisiones exclusivamente manuales o retrospectivas.
El PDTA como referencia para la monitorización
El modelo presentado utiliza el PDTA como mapa del itinerario asistencial esperado.
Estos itinerarios definen las actividades, controles, plazos y etapas organizativas previstas para el tratamiento de una determinada condición clínica. Al comparar el recorrido real del paciente con el esperado, el sistema puede identificar desviaciones que requieren una evaluación más profunda.
No toda desviación representa necesariamente un error, ya que las condiciones de cada paciente pueden exigir decisiones clínicas personalizadas. Sin embargo, una desviación que no se detecta o evalúa a tiempo puede convertirse en un factor de riesgo.
La IA apoya; el profesional decide
La función de la tecnología se mantiene claramente diferenciada de la responsabilidad de los profesionales sanitarios.
La Inteligencia Artificial analiza la información, relaciona datos procedentes de diferentes fuentes, compara el recorrido real con el previsto y señala las situaciones potencialmente relevantes. El médico, el Risk Manager o el profesional designado interpreta el contexto clínico, revisa las evidencias y decide si es necesario actuar.
La IA analiza y alerta. Las personas evalúan y deciden.
El objetivo no es automatizar el juicio clínico, sino ampliar la capacidad de observación de la organización y ayudar a los profesionales a centrar su atención en los casos prioritarios.
Una colaboración entre sanidad y tecnología
El diálogo entre Giancarlo Stoppani y Claudio Martini puso de manifiesto el valor de diseñar soluciones a partir de la realidad hospitalaria.
La experiencia clínica y organizativa permite determinar qué desviaciones son realmente significativas y qué información debe valorarse en el contexto de cada paciente. La innovación tecnológica permite transformar ese conocimiento en herramientas capaces de analizar de forma continua un volumen de datos que no podría gestionarse manualmente.
La colaboración en curso busca desarrollar un modelo de gestión del riesgo más proactivo, en el que los datos ya disponibles se conviertan en instrumentos concretos de prevención, trazabilidad y apoyo a la toma de decisiones.
De los datos a la prevención
El mensaje compartido durante AITO x Health fue claro: gran parte de la información necesaria para mejorar la seguridad asistencial ya está disponible dentro de las organizaciones sanitarias.
El reto consiste en hacerla visible y útil cuando todavía puede orientar una actuación preventiva.
Mediante este equilibrio entre experiencia humana y capacidad tecnológica, la Inteligencia Artificial puede contribuir a una gestión del riesgo más continua, temprana e integrada en los procesos asistenciales, sin sustituir el criterio ni la responsabilidad de los profesionales.