Unboxing #6 Cómo la inteligencia artificial está mejorando la formación médica en diabetes, con Adrián Pérez

Resumen de la entrevista

AdrIAn: ¿De dónde nace la idea de la creación de Diabverse?

Adrián Pérez: La inspiración para esta iniciativa surgió durante el Congreso de la Sociedad Francófona de Diabetes en 2023. En ese evento, Sanofi presentó una experiencia virtual donde los médicos podían simular una conversación con un paciente con diabetes tipo 1. La dinámica permitió observar cómo los profesionales de la salud reaccionaban positivamente a este formato interactivo y realista.

Fue muy claro que existía una demanda creciente por este tipo de herramientas formativas que se alejaban de los modelos tradicionales. El feedback recibido confirmó que debíamos explorar nuevas formas de aprendizaje más dinámicas, personalizadas y accesibles.

AdrIAn: ¿Cómo mejora el día a día para el médico soluciones como la de Diabverse?

Adrián Pérez: Este tipo de soluciones, como Diabverse, representa una transformación en la manera de aprender y aplicar conocimientos médicos. No se trata solo de transmitir información, sino de facilitar la comprensión profunda de conceptos clínicos complejos, como los asociados a la diabetes tipo 1, a través de herramientas interactivas, visuales y contextualizadas. Además, se adapta al ritmo de cada profesional, lo que mejora significativamente la retención de información a largo plazo.

También promueve un modelo de atención más centrado en el paciente, que requiere del trabajo colaborativo entre distintas especialidades, algo que estas experiencias también favorecen. En definitiva, ayuda a los médicos a estar mejor preparados, más actualizados y con mayor confianza en su práctica diaria.

AdrIAn: ¿Cuál es el mayor reto o barrera que os habéis encontrado en la implementación de la Inteligencia Artificial?

Adrián Pérez: El principal reto ha sido la desconfianza. Muchos profesionales de la salud temen que la inteligencia artificial no ofrezca respuestas precisas o piensan que es necesario tener conocimientos técnicos avanzados para usarla. Esta percepción errónea genera una barrera de entrada importante.

La tecnología puede ser vista como algo complejo o poco fiable, y por eso el trabajo de sensibilización y formación es esencial desde el inicio.

AdrIAn: ¿Y cómo habéis enfrentado o solucionado este desafío?

Adrián Pérez: Para superar esta barrera, hemos desarrollado una estrategia centrada en el acompañamiento personalizado y la demostración práctica. Es fundamental mostrar, con casos reales, cómo la inteligencia artificial puede ser una aliada valiosa para la toma de decisiones clínicas, y hacerlo de forma clara y accesible.

Acompañamos a los médicos en todo el proceso de aprendizaje, desde la comprensión básica de cómo funciona una herramienta de IA, hasta su aplicación directa en escenarios clínicos simulados. No se trata solo de enseñar tecnología, sino de generar confianza y demostrar que estas herramientas no reemplazan, sino que complementan el criterio médico.

AdrIAn: ¿Cuál es vuestro mayor aprendizaje sobre la inteligencia artificial con este proyecto?

Adrián Pérez: Sin duda, uno de los aprendizajes más relevantes ha sido darnos cuenta de que la inteligencia artificial requiere no solo calidad en los datos, sino también una gran cantidad de ellos. En muchos ámbitos se insiste en que la calidad es lo más importante, pero en el caso de la IA, sin un volumen adecuado de información, los sistemas no pueden ofrecer resultados útiles, ni adaptarse a contextos específicos.

Esta dualidad –cantidad y calidad– es esencial para el desarrollo de modelos precisos y funcionales.

Este cambio de perspectiva ha sido clave en nuestro enfoque, ya que nos ha obligado a replantear cómo recolectamos, estructuramos y validamos los datos que alimentan nuestras herramientas.