Publican seis consejos para mejorar la calidad y la seguridad de las herramientas de IA en la clínica veterinaria

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías con mayor capacidad de impacto en la medicina veterinaria. En este sentido, desde Provet Cloud, el software líder en gestión de clínicas veterinarias de Nordhealth, señalan que “pocas tecnologías han tenido el potencial de transformar la medicina veterinaria tanto como la IA”, en un contexto marcado por la expansión de soluciones que permiten agilizar la documentación clínica, apoyar el diagnóstico y reducir la carga de trabajo de los equipos.

Según una encuesta realizada en 2025 entre profesionales veterinarios, casi el 40% ya utiliza herramientas de IA en su práctica diaria, mientras que un 37% se declara “algo o muy escéptico” frente a esta tecnología. Desde el software líder explican que esta cautela es comprensible, ya que “toda innovación conlleva riesgos e incertidumbre”. Por ello, subrayan que para usar la IA “de forma segura, eficaz y responsable”, los responsables de las clínicas deben definir una hoja de ruta clara que contemple formación del equipo, control de calidad y un marco ético y legal bien definido.

Una vez seleccionadas las herramientas que mejor se ajustan a cada equipo, el siguiente paso es una implementación segura y planificada. En este contexto, desde Provet Cloud recogen seis recomendaciones dirigidas a los equipos que se inician en el uso de la inteligencia artificial en clínicas veterinarias.

El primer consejo pasa por comprender qué hace realmente la herramienta de IA. Elegir una solución que aparentemente encaje con las necesidades del centro es solo el punto de partida, ya que resulta fundamental conocer su función, cómo se ha entrenado, en qué destaca y cuáles son sus limitaciones. Tal y como se advierte, utilizar una herramienta para tareas para las que no ha sido validada puede generar errores, ya que fuera de su ámbito de uso existe “un mayor grado de incertidumbre clínica”.

El segundo aspecto clave es definir casos de uso adecuados en la práctica veterinaria. Con una comprensión clara de los usos validados, es necesario decidir cuándo debe utilizarse la IA y cuándo no. Para ello, se recomienda reunirse con la dirección médica o con todo el equipo y establecer en qué situaciones está autorizado su uso, qué perfiles pueden emplearla y qué consecuencias puede tener desviarse del protocolo. Establecer pautas claras de supervisión humana ayuda a garantizar un uso adecuado y a evitar “una dependencia excesiva de estos sistemas”.

La formación del equipo constituye el tercer pilar. Aunque existan usuarios principales, todo el personal debería recibir una formación básica para familiarizarse con el funcionamiento y el impacto de la IA. Este aspecto pone como ejemplo al personal de atención al cliente, que puede necesitar formación para responder preguntas o entender cómo estas herramientas influyen en la agenda o la facturación.

En el caso de quienes utilizan la IA de forma habitual, se recomienda una formación más profunda y continua, centrada tanto en el uso correcto como en la seguridad. Esta formación debería incluir cómo se integra la herramienta en los flujos de trabajo, cuándo y cómo utilizarla, cómo detectar y corregir errores y cómo proteger los datos y la información sensible.

El cuarto consejo se centra en introducir la nueva herramienta de forma progresiva. Antes de implantarla en toda la clínica, se aconseja comenzar con una prueba a pequeña escala, seleccionando un caso de uso sencillo, como la generación de notas SOAP —documento que sigue y registra la evolución de un paciente a lo largo del tiempo— en una consulta de medicina preventiva.

Así, se propone incluir perfiles diversos del equipo y recoger feedback sobre posibles fallos, la integración con el software existente y si la herramienta realmente ahorra tiempo o lo complica. Esta información permite detectar necesidades de formación o ajustes antes de un despliegue completo.

La implantación de controles de calidad y revisión humana es el quinto punto. Los procesos de control son esenciales para garantizar resultados seguros, precisos y clínicamente adecuados. Las revisiones periódicas permiten detectar errores y confirmar que el uso se ajusta a lo previsto. Además, se plantean auditorías aleatorias, como la revisión semanal de una muestra de historiales clínicos, para identificar problemas que puedan haber pasado desapercibidos y abordarlos en reuniones de equipo.

ESTABLECIMIENTO DE LÍMITES EN EL USO DE LA IA EN CLÍNICAS VETERINARIAS

Por último, se insiste en la necesidad de establecer límites claros para el uso de la IA. El uso de estas tecnologías plantea cuestiones éticas y legales relacionadas con la toma de decisiones clínicas, el consentimiento del cliente y la seguridad del paciente. Por ello, se recomienda definir políticas internas que aclaren qué tareas pueden contar con apoyo de la IA, cuáles deben ser realizadas o revisadas por un veterinario, cómo actuar ante discrepancias con el criterio clínico, cómo informar a los clientes y cómo registrar el uso de estas herramientas.

En este ámbito, la seguridad y la privacidad de los datos se consideran “aspectos críticos”, recomendándose evitar introducir datos sensibles en herramientas de uso público, utilizar soluciones con almacenamiento seguro y asegurar el cumplimiento de la normativa vigente. En caso de dudas, se aconseja consultar con el colegio veterinario o con un asesor legal, recordando que “los veterinarios siguen siendo los últimos responsables de las decisiones clínicas y de los resultados en la atención al paciente”.

Desde Provet Cloud concluyen señalando que la IA en veterinaria representa “una gran oportunidad”, siempre que se lleve a cabo una implantación adecuada. "Analizar cuidadosamente por qué y cómo utilizar estas plataformas permite mejorar la atención al paciente, reducir cuellos de botella y contribuir a disminuir el desgaste de los equipos", resaltan.