La gestión del conocimiento en el ámbito sociosanitario representa un desafío estructural significativo hoy en día. En este entorno, donde la seguridad de los usuarios depende directamente de la aplicación rigurosa de protocolos que son tanto complejos como cambiantes, el personal asistencial se encuentra constantemente lidiando con una avalancha de información mientras atiende las necesidades inmediatas del cuidado directo. La introducción de un Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM) interno, diseñado específicamente para este sector y sin capacidad clínica autónoma, emerge como una respuesta fundamental para establecer una memoria operativa eficiente.
Este innovador modelo se basa en una arquitectura de datos organizada en dos niveles distintos: una capa central y una capa local. La capa central, gestionada por la administración pertinente, es la fuente de información institucional unificada, incluyendo protocolos generales, guías de práctica clínica validadas, normativas de prevención de riesgos laborales y directrices de recursos humanos. Esto asegura una coherencia y actualización inmediata de los criterios a nivel de toda la red de centros. Por otro lado, la capa local se adapta a la singularidad de cada centro, integrando datos específicos como la distribución de espacios, los circuitos de limpieza, la organización de turnos y, crucialmente, los Planes de Atención Individualizados de cada usuario. Esta dualidad permite una personalización del cuidado sin precedentes, donde un profesional puede obtener respuestas precisas y contextualizadas al combinar la normativa general con la información específica del usuario, optimizando así la toma de decisiones y la eficiencia del servicio.
La sinergia entre estas dos capas no solo simplifica la implementación a gran escala al no requerir que cada centro desarrolle su propia IA, sino que también facilita la movilidad del personal. Un trabajador que se traslada entre centros de la misma administración encontrará una interfaz familiar y una base normativa conocida, con la IA local informándole de las particularidades del nuevo entorno. Además, el diseño del sistema prioriza la seguridad, la ética y la privacidad; al operar como un modelo de «confinamiento de datos» sin acceso externo a internet, se minimizan riesgos y se asegura el cumplimiento normativo. El acceso jerarquizado a la información permite detectar necesidades formativas sin comprometer la privacidad, lo que subraya el compromiso de esta tecnología con la excelencia y seguridad en el cuidado de las personas mayores y dependientes.
Este sistema de memoria operativa por capas transforma la digitalización sociosanitaria, ofreciendo una infraestructura que apoya y protege al profesional en lugar de reemplazarlo. Al armonizar la normativa centralizada con el contexto local, se construye un ecosistema de cuidado que reduce los errores, optimiza los tiempos y eleva la seguridad jurídica y clínica a un estándar automatizado. Representa un avance significativo, colocando la tecnología más sofisticada al servicio de la atención humana con la máxima calidad y fiabilidad.