La solución de inteligencia artificial (IA) generativa implantada en la Red 4H de hospitales públicos de Quirónsalud, SCRIBE, desarrollada para transformar la documentación clínica y humanizar la consulta, se alzó con el premio en la categoría de Humanización y Tecnología en la I edición de los IA Best in Class (IA BiC) 2026.
El galardón, que recogió Marta del Olmo, directora gerente Territorial (Red 4H Hospitales Públicos Quirónsalud), Javier Arcos Campillo, gerente del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, y Daniel Blanco Hortal, responsable de Aplicaciones Asistenciales e Interoperabilidad del Hospital Universitario Infanta Elena, fue entregado por Nuria Ruiz Hombrebueno, directora general de Salud Digital de la Consejería de Digitalización de la Comunidad de Madrid, e Inmaculada Mediavilla, de la Sociedad Española de Calidad Asistencial (SECA).
Tras recibir el premio, Blanco Hortal expresó que «cuando iniciamos el proyecto, no podíamos imaginar dónde nos iba traer, ni tampoco dónde nos va a llevar». A continuación, destacó que «apostamos cada día por la innovación y por la humanización». Por último, tuvo palabras de agradecimiento para todos los equipos que lo han hecho posible, pero sobre todo para «los más de 3.000 médicos que ya han atendido a más de un millón de pacientes con esta tecnología, haciendo de las consultas de la Red 4H de hospitales públicos de la Comunidad de Madrid lugares más eficientes, seguros y humanos».
El proyecto captura y transcribe automáticamente la conversación médico‑paciente mediante reconocimiento de voz clínica y PLN, generando informes estructurados y codificados (CIE‑10/SNOMED). De esta forma, aborda la sobrecarga administrativa y la pérdida de tiempo asistencial, permitiendo “consultas sin pantallas, más centradas en la relación médico‑paciente” y reduciendo un 40% el tiempo de documentación, según el documento. También mejora la calidad del registro (del 74% al 93%) y disminuye errores clínicos en un 18%.
Según los datos aportados, con más de un millón de consultas procesadas, SCRIBE demuestra madurez, aceptación profesional (8,6/10) y mejoras en PREMS como “claridad de la información recibida” y “seguridad percibida”. Su arquitectura modular facilita la escalabilidad a urgencias, hospitalización y enfermería. El proyecto destaca por su impacto medible, su contribución a la humanización y su capacidad de estandarizar y estructurar el dato clínico para futuras aplicaciones de IA avanzada.
Esta categoría refleja un ecosistema en evolución donde la IA se utiliza no para sustituir la relación humana, sino para amplificarla, liberando tiempo clínico, mejorando la accesibilidad y facilitando una comunicación más clara y personalizada. La diversidad de enfoques evidencia un movimiento transversal hacia una asistencia más cercana, comprensible y centrada en la persona.
