Cómo el equipo de Geriatría del HUCA ha implementado a LOLA, el agente de voz clínico de Tucuvi, para seguir a pacientes con EPOC de 85+ años.
El equipo de Geriatría del Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA) lleva desde septiembre de 2025 utilizando LOLA, el agente de voz clínico de Tucuvi, para el seguimiento de pacientes ancianos con EPOC.
En este artículo, el equipo cuenta de primera mano cómo han integrado la herramienta en su día a día y qué están viendo.
El equipo del proyecto
Detrás del programa está el equipo de Geriatría del Área de Gestión Clínica de Geriatría de Oviedo (HUCA, Asturias):
- Elena Valle Calonge, FEA Geriatría
- Laura Samaniego Vega, FEA Geriatría
- Susana Rodríguez Arias, enfermera especialista en Geriatría
- Lucía Ovies Menéndez, MIR Geriatría tercer año
- Taylor Aldridge Cottingham, MIR Geriatría segundo año
- Rocío Pérez Concellón, EIR Geriatría primer año
El contenido que se presenta a continuación se basa en una entrevista realizada al equipo sobre su experiencia con LOLA en la práctica clínica.
¿Cómo funciona el seguimiento con IA de voz clínica en pacientes geriátricos con EPOC?
Desde septiembre de 2025, los pacientes ancianos con EPOC seguidos por Geriatría en el HUCA reciben una llamada quincenal automatizada de LOLA.
Durante la llamada, el sistema recoge información sobre síntomas respiratorios, uso de medicación de rescate, estado general y posibles signos de alarma. A partir de estos datos, genera alertas clasificadas por nivel de gravedad y proporciona al equipo un resumen estructurado en el panel clínico.
Tras cada llamada, el equipo revisa las alertas que ha generado LOLA y decide la actuación más adecuada en cada caso.
¿Cómo era el seguimiento clínico de pacientes con EPOC en el modelo tradicional?
Antes de incorporar la herramienta, el seguimiento de estos pacientes era, en palabras del propio equipo, "limitado y poco estructurado". Se basaba en consultas presenciales programadas cada 3, 6 o 12 meses, según la estabilidad clínica de cada paciente, y en el medio quedaba un vacío grande: ningún tipo de monitorización activa entre visitas.
La consecuencia era previsible.
Las descompensaciones se detectaban tarde, muchas veces cuando el paciente ya necesitaba atención urgente o un ingreso. En algunos casos, ni siquiera había un seguimiento específico desde Geriatría y la atención llegaba solo cuando ya había una reagudización encima.
El proyecto se diseñó precisamente para cerrar ese hueco.
¿Cómo se integra un agente de voz clínico en la práctica diaria?
El arranque, explican, fue importante: antes de que empezasen las llamadas, el equipo contactaba con cada paciente o con el cuidador para explicarles cómo funcionaba el programa y ajustar el horario de las llamadas a su situación. A partir de ahí, las llamadas se establecieron con periodicidad quincenal.
Tras cada llamada, el equipo revisa las alertas que ha generado LOLA y decide la actuación más adecuada en cada caso.
Mirando atrás, lo que más destacan no son los números, sino el cambio de modelo:
"Este sistema nos permitió pasar de un modelo reactivo a uno proactivo, facilitando la detección precoz de cambios clínicos, reagudizaciones o nuevas necesidades asistenciales, permitiendo intervenir de forma anticipada."
¿De verdad pueden los pacientes de 85, 90 o más años usar un agente de voz?
Sí. En el programa del HUCA, el 100 % de los pacientes tiene 85 años o más, y un 44 % supera los 90. Aun así, esta cohorte contesta el 76 % de las llamadas y completa el 88 % de las que contesta.
El equipo describe la recepción como "globalmente muy satisfactoria".
Lo que más llamó la atención no fue tanto que los pacientes contestasen, sino el grado de confianza que acabaron desarrollando con la herramienta. Muchos hablaron de sensación de acompañamiento y de la tranquilidad de saber que alguien estaba pendiente de ellos y daría la voz de alarma si algo se torcía.
Algunos pacientes incluso preguntaron si sus familiares podrían entrar también en el programa:
"Mi mujer también tiene problemas parecidos a los míos, ¿no podría Lola llamarla a ella también?"
La adopción no fue inmediata en todos los casos, algo que el propio equipo reconoce con claridad.
Los pacientes de edad muy avanzada, los institucionalizados, aquellos con dificultades auditivas o con cuidadores menos familiarizados con este tipo de seguimiento telefónico presentaron mayores dudas en las fases iniciales. La mayoría logró adaptarse progresivamente, aunque no todos los perfiles lo hicieron por igual.
Una minoría decidió abandonar el programa, especialmente cuando percibían que algunas preguntas no se ajustaban adecuadamente a su situación clínica. En estos casos, el equipo ajustó la configuración de alertas, asumiendo que la población geriátrica requiere un nivel de personalización más preciso que cohortes más jóvenes.
¿Ha mejorado la adherencia al tratamiento?
La respuesta del equipo es matizada: sí, aunque con variabilidad entre pacientes. La tendencia general fue positiva, tanto en adherencia terapéutica como en conciencia de enfermedad.
El seguimiento continuado les permitió detectar dificultades concretas con el cumplimiento, resolver dudas frecuentes y reforzar medidas farmacológicas y no farmacológicas: revisión de la técnica inhalatoria, refuerzo en la correcta toma de medicación, hábitos saludables, educación en autocuidado.
Hay además un efecto más sutil que el equipo señala y que merece atención: la propia llamada cambia el comportamiento del paciente.
"El hecho de que los pacientes tuvieran que responder periódicamente a las preguntas favoreció una mayor implicación en su propio estado de salud."
Es decir, tener que articular los síntomas y responder a preguntas estructuradas cada quince días se convierte, en sí mismo, en una forma de autoseguimiento.
¿Debe la edad ser un criterio de exclusión para la IA en salud?
Aquí el equipo es directo: no.
Su razonamiento se apoya en tres ideas.
La primera, que las personas mayores no son un grupo homogéneo: hay diferencias importantes en autonomía, apoyo social y necesidades clínicas, y por eso las herramientas tienen que ser flexibles y centradas en la persona, dejando espacio para que el cuidador participe cuando haga falta.
La segunda, que la IA usada como apoyo y siempre bajo supervisión clínica no sustituye al geriatra ni a la enfermera, sino que amplía lo que pueden hacer entre visitas.
Y la tercera, que dejar fuera a los pacientes mayores de estas innovaciones solo "contribuiría a aumentar la brecha asistencial en una población que precisamente requiere mayor seguimiento".
El equipo lo resume en una frase que reformula el debate entero:
"La cuestión no es si los pacientes mayores pueden beneficiarse de la IA, sino cómo adaptar estas herramientas para mejorar su calidad de vida, preservar su autonomía y responder mejor a sus necesidades."
Cinco aprendizajes para otros equipos de Geriatría
A partir de la experiencia del HUCA, hay cinco ideas que pueden servir a cualquier servicio de Geriatría que esté valorando incorporar IA al seguimiento:
- La edad no es una barrera. Pacientes de 85, 90 e incluso 95 años se implican con un agente de voz cuando la configuración se adapta a su realidad clínica.
- El onboarding marca la diferencia. El primer contacto con el paciente o el cuidador, explicando el programa y adaptando el horario de llamadas, es lo que dispara la adopción.
- Las alertas tienen que estar pensadas para el paciente geriátrico. Las reglas de gravedad estándar necesitan ajuste para reflejar la variabilidad y complejidad de estos pacientes.
- La IA amplía, no sustituye. La herramienta permite al equipo seguir a más pacientes y de forma más cercana, pero la decisión clínica sigue siendo del profesional.
- El cambio real es el paso de reactivo a proactivo. Detectar antes las reagudizaciones y los problemas de adherencia mejora resultados y evita ingresos innecesarios.
El programa del HUCA transmite un mensaje que trasciende la EPOC: la tecnología no sustituye el criterio clínico ni el trato humano, sino que permite liberar tiempo y atención para destinarlos donde más se necesitan. En Geriatría, donde cada paciente presenta una realidad única y la complejidad es acumulativa, esto marca la diferencia entre una intervención a tiempo y una intervención tardía. Demuestra, una vez más, que el avance asistencial no radica en elegir entre IA o profesionales, sino en integrarlos de forma efectiva para trabajar de manera conjunta.
