SkinBot, la app enfermera para el abordaje de las úlceras por presión

Desde su experiencia diaria como enfermeras, Ernesto Ibáñez Ortega y Esther Gómez detectaron una de las grandes necesidades en el cuidado de los pacientes: mejorar la prevención y el abordaje de las úlceras por presión. De esa inquietud profesional surge Skinbot, una aplicación diseñada para apoyar a los profesionales sanitarios en la valoración, seguimiento y toma de decisiones clínicas.

En esta entrevista charlamos con Ernesto Ibánez, director académico de iAcademia, en la sede de Dublín (Irlanda), sobre cómo la tecnología puede convertirse en una aliada clave del cuidado, la seguridad del paciente y la práctica enfermera basada en la evidencia.

Pregunta.- Cuéntenos brevemente su trayectoria profesional como enfermero.

Respuesta.- Me gradué en Enfermería en la Universidad de Alicante y trabajé en unidades de cuidados intensivos, tanto en el Hospital de Alicante como posteriormente aquí en Dublín.

Sin embargo, mi carrera dio un giro hacia la educación y la tecnología. Actualmente, ya no estoy en la práctica asistencial directa. Me dedico plenamente a la consultoría y formación de otros profesionales de la salud en el uso ético, responsable y práctico de herramientas de inteligencia artificial generativa.

Úlceras por presión

P.- ¿Por qué las úlceras por presión (UPP) siguen siendo un problema relevante en los sistemas sanitarios actuales?

R.- Es una cuestión compleja, pero fundamentalmente persiste debido a la altísima carga de trabajo que soportan los profesionales sanitarios hoy en día. Esta saturación, sumada a la falta de recursos, a menudo dificulta que podamos dedicar el tiempo necesario a la detección precoz, que es la clave para evitar estas lesiones.

Las UPP no son solo una herida en la piel, sino que son un indicador de la calidad asistencial y del tiempo que podemos dedicar al cuidado directo.

P.- ¿En qué momento detectó la necesidad de una herramienta específica para el manejo de las UPP?

R.- Nació de una necesidad propia y observada. En el pasado, yo mismo experimenté la dificultad de encontrar información fiable y rápida en el momento del cuidado. La información sobre UPP suele estar fragmentada en múltiples guías y protocolos.

Detecté que hacía falta un asistente centralizado que no solo ofreciera teoría, sino que respondiera dudas educativas al instante. El objetivo no es que la IA diagnostique, sino que empodere a la enfermera a través de la educación inmediata, ayudándole a formar un juicio clínico sólido sin perder tiempo navegando por internet.

Skinbot, una app para el abordaje de las úlceras por presión

P.- ¿Cómo funciona la aplicación? Pónganos algún ejemplo práctico de su uso.

R.- La herramienta se llama SkinBot y funciona como un asistente especializado dentro de la tienda de GPTs dentro del famoso ChatGPT. Elegimos esta plataforma debido a su accesibilidad, se puede utilizar con una cuenta gratuita de ChatGPT, democratizando así el acceso al conocimiento experto.

Como ejemplo, imagina que estás valorando a un paciente y tienes dudas sobre el soporte nutricional. Podrías preguntar: “Tengo un paciente con riesgo alto de UPP, ¿qué requerimientos nutricionales específicos e hidratación debo considerar?”. SkinBot te devolverá las pautas de las guías oficiales sobre cribado nutricional y suplementación, o incluso te recordará los protocolos de cambios posturales (cada cuánto tiempo y en qué posición) según la superficie de apoyo que tengas, todo basado en evidencia y no en opiniones.

P.- ¿Cómo ayuda la aplicación a mejorar la prevención, la valoración y el tratamiento de las úlceras por presión?

R.- SkinBot está diseñado bajo el principio de “Educación para la acción”. No buscamos que la IA “mire” una foto y decida (de hecho, por privacidad, no analiza imágenes), sino que actúe como un mentor experto.

Ayuda en tres pilares:

● Prevención: facilita protocolos rápidos de movilización y cuidados de la piel.

● Valoración: guía al profesional en el uso de escalas y clasificación.

● Tratamiento: ofrece información actualizada sobre el abordaje terapéutico y nutricional. Al tener la información validada en el bolsillo, el profesional se siente más seguro y toma decisiones más informadas.

Evidencia científica de SkinBot

P.- ¿En qué guías clínicas, protocolos o evidencia científica se basa este asistente?

R.- La base de conocimiento de SkinBot es rigurosa y “cerrada” a fuentes oficiales para evitar alucinaciones. Se basa fundamentalmente en:

● Guías internacionales de práctica clínica (como las del GNEAUPP, EPUAP/NPIAP).

● Protocolos de Vía Clínica de UPP (cribado PURPOSE-T, marco aSSKINg).

● Evidencia sobre factores etiológicos y nutrición clínica.

Además, tiene una característica potente: se conecta a la API de PubMed. Si un usuario necesita lo último publicado, SkinBot busca en tiempo real artículos de los últimos cinco años (revisiones sistemáticas y ensayos en humanos) y ofrece un resumen con el enlace directo a la fuente, garantizando que la enfermera siempre tenga la evidencia más reciente a mano.

IA y enfermería

P.- ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a reducir la variabilidad clínica en el abordaje de estas lesiones? ¿Qué precauciones deberían tenerse en cuenta al aplicar IA en este ámbito?

R.- Absolutamente. La variabilidad clínica muchas veces ocurre porque el acceso al conocimiento no es uniforme, cada profesional puede estar basándose en lo que estudió hace años o en protocolos desactualizados.

Un asistente de IA actúa como un estandarizador del conocimiento. Si todos los profesionales de una unidad tienen acceso instantáneo a las mismas guías de Gold Standard a través de una herramienta como SkinBot, la brecha entre la “mejor evidencia disponible” y la “práctica clínica real” se reduce drásticamente.

No obstante, debemos tener cuidado. La IA nunca debe sustituir el juicio clínico ni la valoración presencial. Debemos garantizar la privacidad del dato (por eso SkinBot no procesa datos personales del paciente ni imágenes) y siempre mantener al humano en el bucle (human-in-the-loop) para validar las sugerencias del algoritmo.

P.- ¿Qué papel deben tener las enfermeras en el diseño y la validación de herramientas de IA en salud?

R.- El papel de la enfermera es imperativo. No podemos permitir que ingenieros diseñen herramientas de salud sin la visión clínica. Las enfermeras deben ser cocreadoras y auditoras de estas tecnologías.

Somos nosotras quienes entendemos el flujo de trabajo real, la empatía necesaria y los matices del cuidado que un algoritmo no capta. Validar que la respuesta de la IA sea segura, útil y comprensible es una nueva competencia que la enfermería debe abrazar. Sin enfermeras validando, la IA en salud se podrá crear, pero nunca entrará en el flujo de trabajo de la enfermera.

P.- ¿Qué mensaje enviaría a aquellos profesionales que aún son reticentes en el uso de aplicaciones para su práctica diaria?

R.- Les diría que es normal sentir incertidumbre ante lo nuevo, pero que la IA no ha venido a sustituirnos, sino a liberarnos.

Me gusta que piensen en la IA como una herramienta más que amplifica nuestras capacidades. Al delegar en la IA la búsqueda de información o tareas repetitivas, recuperamos lo más valioso que es el tiempo para estar con el paciente y cuidarlo.

También nos ayuda a automatizar mucho tareas repetitivas como la búsqueda de información, la creación de herramientas digitales para la educación en salud etc. No hay que tener miedo de probar, hay jugar con la tecnología y de usarla a su favor para reducir la carga mental.