La sanidad pública aragonesa ha realizado entre el 1 de enero y el 5 de mayo de 2026 se 143.812 estudios a los que ha aplicado una solución de inteligencia artificial destinada a facilitar la detección de fracturas y lesiones óseas en radiología convencional.
Desde el Gobierno de Aragón(se abre en una nueva ventana) explican que la herramienta está implantada en todos los hospitales públicos de la comunidad y actúa como un sistema de apoyo a los profesionales sanitarios, contribuyendo a mejorar la seguridad diagnóstica y la eficiencia asistencial, especialmente en ámbitos de elevada demanda como los servicios de Urgencias.
Es capaz de detectar fracturas y lesiones óseas e incrementa la sensibilidad diagnóstica, con menos errores y la priorización automática de estudios con sospecha de patología. Asimismo, permite agilizar la respuesta clínica en entornos con una elevada carga asistencial y facilita la toma de decisiones por parte de los profesionales.
El doctor Fernando López, médico adjunto de urgencias del Hospital Universitario Miguel Servet, explica que esta tecnología de apoyo al juicio profesional "aporta una mayor seguridad a la hora de tomar decisiones clínicas". También contribuye a identificar lesiones que pueden resultar difíciles de detectar en una primera valoración y ayuda a reducir los casos de patología no diagnosticada.
El antecedente de esta herramienta se puso en marcha en el Hospital Universitario Obispo Polanco de Teruel en septiembre de 2024, cuando se implantó un proyecto piloto de inteligencia artificial aplicada a la interpretación de radiología simple osteomuscular.
La iniciativa fue desarrollada por la Dirección General de Salud Digital e Infraestructuras junto con los servicios clínicos implicados y permitía analizar radiografías, señalar automáticamente posibles áreas patológicas y priorizar estudios con anomalías en apenas unos minutos.
Durante su desarrollo, el proyecto obtuvo resultados relevantes en términos de eficiencia y precisión diagnóstica, con una reducción del tiempo de interpretación de las pruebas cercana al 36 % y una mejora aproximada del 12 % en la precisión diagnóstica. Además, alcanzó un valor predictivo negativo próximo al 99,6 % para la detección de patología.