La herramienta de detección de interacciones entre medicamentos basada en IA, FARMALINGUO, desarrollada por el Hospital Ospitalarioak Fundazioa (País Vasco), fue reconocida en la I edición de los IA Best in Class (IA BiC) 2026 en la categoría de Seguridad del Paciente y Ética Asistencial. El galardón lo recogió Marisa Merino, directora gerente de Ospitalarioak Fundazioa Euskadi, y Óscar Ortiz de Lejazarazu, jefe de Informática, de manos de Juan Fernando Muñoz Montalvo, secretario general de Salud Digital, Información e Innovación del Sistema Nacional de Salud (Ministerio de Sanidad), y Rita de la Plaza, tesorera del Consejo General de Colegios Oficiales de Farmacéuticos (CGCOF).
Al recibir el premio, Ortiz de Lejazarazu, en nombre de Fundación Hospitalarias, subrayó que «FARMALINGUO nació con una idea sencilla, pero muy importante: utilizar la IA para ayudar a los profesionales para ayudar a los profesionales a revisar tratamientos farmacológicos complejos, detectar posibles interacciones, alertar sobre riesgos y aportar información útil para una toma de decisiones más segura». Seguidamente, defendió que «la IA en sanidad debe ser siempre una herramienta de apoyo, nunca una sustitución del juicio clínico» y que «esta herramienta está pensada para acompañar un profesional, ordenar la información, señalar riesgos y facilitar la supervisión humana».
FARMALINGUO es un sistema de apoyo a la decisión clínica diseñado por Fundación Hospitalarias para mejorar la seguridad en la validación de prescripciones médicas. Su finalidad es reducir errores de medicación en contextos de polimedicación mediante el análisis automático de tratamientos escritos en lenguaje natural.
El sistema combina NLP, OCR y modelos generativos (GPT‑4o‑mini y Claude 3 Opus) con un módulo experto basado en reglas clínicas, permitiendo detectar interacciones, sobredosificaciones y contraindicaciones, y generar un informe clínico estructurado integrable en la historia del paciente.
Funciona en un entorno híbrido (local + APIs externas), con anonimización automática. Según los datos aportados, “el sistema elimina automáticamente nombres de paciente, identificadores y cualquier dato sensible antes de enviar a la IA externa”. La supervisión humana es obligatoria y el profesional puede modificar o ignorar recomendaciones.
Si se analizan las cifras, el sistema alcanza una precisión del 98,5% en la identificación de interacciones y un tiempo medio de análisis de 1,2 segundos por receta, demostrando alta eficiencia y escalabilidad. Clasificado como alto riesgo según el AI Act, incorpora trazabilidad, explicabilidad y control de versiones.
