La Inteligencia Artificial está revolucionando el manejo, el tratamiento y diagnóstico de una de las patologías reumatológicas más frecuente: la artritis reumatoide. Esta revolución tecnológica permite incorporar una atención más precisa, personalizada y eficiente en la práctica clínica.
Gracias a algoritmos de aprendizaje automático, machine learning o modelos de lenguaje LLMs, la tecnología es capaz de analizar gran cantidad de datos clínicos, pruebas de imagen, datos ómicos o incluso patrones de comportamiento y actividad física de la persona, para asistir en la toma de decisiones del profesional.
La Artritis Reumatoide es la poliartropatía inflamatoria más común. Su presencia ocasiona un proceso de destrucción progresiva de las estructuras articulares, discapacidad, dolor, y una serie de afectaciones extraarticulares como nódulos reumáticos, alteraciones pulmonares o cardiovasculares.
La fisiopatología se caracteriza por un proceso de autorreactividad local del sistema inmune, que afecta a un pequeño porcentaje de células sinoviales articulares, que evolucionan progresivamente a un proceso inflamatorio crónico. Esta respuesta aberrante del sistema inmune afecta a tejidos sanos propios, dando lugar a daño articular y sinovial, dando lugar a la principal característica clínica de la enfermedad: dolor e inflamación articular.
Dado que no existe una cura a la enfermedad, se hace imprescindible frenar su avance mediante diversas estrategias multidisciplinares centradas en el paciente: tratamiento farmacológico mediante el método treat to target (t2t), programas de ejercicio terapéutico, intervenciones psicológicas y estrategias de autogestión y autocuidado.
Se estima que 13 millones de personas en todo el mundo padecen de Artritis Reumatoide y que podrían beneficiarse de rehabilitación y de estrategias de automanejo (Cieza A et al 2020), aunque su impacto varía según las regiones geográficas, posiblemente explicado por factores genéticos y ambientales (Scott DL et al 2010).
Es fundamental aportar un diagnóstico y un tratamiento personalizado precoz, ya que estudios previos afirman que aquellos casos en los que la Artritis no se maneja correctamente, el 80% de los pacientes presentará algún tipo de alteración articular, y un 40% no serán capaces de trabajar en los 10 años posteriores al inicio de la enfermedad (Aletaha & Smolen 2018).
En este sentido, la tecnología de Inteligencia Artificial puede ser una excelente herramienta para agilizar estos procesos y mejorar los resultados clínicos.
Ya hemos hablado previamente sobre qué es la IA, el Machine Learning o los LLMs:
10 Motivos por los que la IA puede Revolucionar la Fisioterapia:
¡Hablamos de 8 casos en los que la IA puede transformar la forma de diagnosticar y tratar la Artritis Reumatoide!
Caso 1️⃣ ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar a la autogestión de la artritis reumatoide?
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que aplicamos estrategias de autogestión en pacientes con artritis reumatoide. El objetivo esl empoderar a los pacientes mediante herramientas digitales como apps móviles, asistentes virtuales, plataformas de telerrehabilitación y dispositivos wearables. Estas soluciones permiten un seguimiento personalizado de la enfermedad, mejoran la educación del paciente y promueven su autonomía, siempre bajo supervisión profesional.
¿Qué beneficios aporta la IA en la autogestión?
La IA permite implementar estrategias eficaces y accesibles para el automanejo diario de la AR. Entre sus principales aplicaciones destacan:
- Ejercicio terapéutico Inteligente
Sistemas de telerrehabilitación como RehBody usan IA para adaptar programas de ejercicio en función de las capacidades físicas del paciente, monitorizando sus movimientos y progresos en tiempo real. - Seguimiento de síntomas en tiempo real
Mediante cuestionarios digitales o sensores portátiles, se recogen datos objetivos sobre dolor, rigidez, fatiga o estado emocional. Estos son procesados automáticamente por los algoritmos para detectar patrones, alertar sobre brotes y facilitar decisiones clínicas de forma más ágil. - Asistentes virtuales personalizados o chatbots
A través de modelos de lenguaje entrenados (LLMs), los chatbots permiten dar un asesoramiento instantáneo y especializado en estrategias de protección articular, recordatorios de medicación o sesiones de ejercicios, funcionando como un sistema de apoyo cercano e instantáneo para el paciente. - Educación de la enfermedad personalizada
Plataformas basadas en IA pueden evaluar el nivel de comprensión del paciente y adaptar los contenidos educativos a sus necesidades, reforzando su conocimiento y participación activa en el cuidado.
¿Qué dice la evidencia científica sobre el Automanejo y AR?
Según la EULAR (European Alliance of Associations for Rheumatology), la autogestión es «la habilidad del individuo para gestionar los síntomas, tratamiento, cambios de estilo de vida y consecuencias psicosociales de la enfermedad«. Esto implica fomentar la independencia del paciente, siempre bajo supervisión clínica (Nikiphorou E et al 2021).
Es imprescindible aportar estrategias de automanejo en la práctica diaria, es decir, fomentar la autonomía y empoderar al paciente en el cuidado de su enfermedad, siempre de forma supervisada y guiada por el profesional al cargo. Y la Inteligencia Artificial es clave para ayudar a su generalización en la práctica clínica. En su documento titulado “2021 EULAR recommendations for the implementation of self- management strategies in patients with inflammatory arthritis” expone una serie de recomendaciones para implementar estas intervenciones. Entre ellas destaca un punto donde propone el uso de tecnología móvil para conseguir empoderar al paciente mediante: registro de variables clínicas mediante cuestionarios, implementación de programas de ejercicios, etc.
Al conseguir que un paciente alcance un buen control de su enfermedad, se hace capaz de monitorizar la evolución de su propia enfermedad y actuar mediante respuestas cognitivas, conductuales y emocionales necesarias para mantener una buena calidad de vida.
Por otro lado, la propia Alianza Europea de Asociaciones de Reumatología (EULAR) publicó en 2021 una guía específica para el desarrollo de apps móviles para la autogestión en enfermedades musculoesqueléticas, centrada en tres principios generales: 1) apoyar el bienestar y el empoderamiento, 2) establecer un marco conceptual claro, y 3) asegurar la privacidad y seguridad del usuario.
También se detallaron diez puntos clave que abarcan desde la calidad y relevancia del contenido, la participación de pacientes y profesionales de la salud, hasta la transparencia, la seguridad de los datos, los procesos regulatorios, la prevención de daños, la accesibilidad y la consideración del balance costo-beneficio (Najm A et al 2019).
Los 10 puntos para mejorar la Autogestión en mis pacientes
Caso 2️⃣ ¿Puede la IA mejorar los programas de ejercicios en Artritis Reumatoide?
Sí. La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que se diseñan y entregan los programas de ejercicio terapéutico en pacientes con artritis reumatoide. Gracias a plataformas como RehBody, es posible ofrecer ejercicios completamente personalizados, guiados por IA y ajustados a las capacidades, síntomas y evolución de cada paciente, mejorando así la adherencia, la seguridad y los resultados clínicos.
¿Cómo funciona la fisioterapia remota asistida por IA?
Los pacientes con enfermedades musculoesqueléticas, como la artritis reumatoide, pueden beneficiarse de la rehabilitación online mediante aplicaciones que integran inteligencia artificial. Una de las más innovadoras es RehBody, que permite:
1. Diseño de programas de ejercicio personalizados
RehBody utiliza algoritmos de IA para adaptar los ejercicios a las necesidades individuales del paciente, teniendo en cuenta el tipo de patología, el nivel funcional y los objetivos terapéuticos.
2. Guía inteligente durante el tratamiento
La aplicación está disponible para ordenadores y dispositivos móviles, y ofrece instrucciones y correcciones en tiempo real. De este modo, el paciente puede realizar los ejercicios desde casa, con la seguridad de que está siguiendo el protocolo de forma correcta.
3. Seguimiento continuo del progreso
A través de su plataforma de monitorización, RehBody permite al profesional sanitario observar la evolución del paciente a distancia, evaluar su adherencia al tratamiento y ajustar el plan cuando sea necesario.
¿Qué ventajas aporta la tecnología al tratamiento de la artritis?
La fisioterapia guiada por IA mejora la accesibilidad al tratamiento, reduce los desplazamientos a consulta, permite una intervención más continua y personalizada, y favorece la autonomía del paciente. En el contexto de la artritis reumatoide —una enfermedad crónica que requiere seguimiento a largo plazo— estas herramientas son clave para mantener la funcionalidad y calidad de vida del paciente.
Aquí es donde RehBody puede aportar mucho valor a nuestros tratamientos en artrosis de rodilla. RehBody es una herramienta de telerehabilitación que permite la Prescripción de Programas de ejercicio individualizados y adaptados al paciente y a la patología, Tratamiento del paciente mediante programas de ejercicio terapéutico guiados y controlados por tecnologías de Inteligencia Artificial, y Monitorización de la adherencia al programa y de la evolución del estado del paciente mediante envío de escalas validadas.
Caso 3️⃣¿Cómo mejora la inteligencia artificial el diagnóstico y la toma de decisiones en artritis reumatoide?
La inteligencia artificial está comenzando a transformar el diagnóstico y la gestión terapéutica de la artritis reumatoide (AR), aunque aún enfrenta retos importantes. Por un lado, los modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini han demostrado cierto potencial para analizar síntomas complejos y ofrecer orientaciones clínicas iniciales, pero su precisión en contextos médicos reales aún es limitada.
¿Qué dicen los estudios actuales sobre IA y diagnóstico médico?
Investigaciones recientes muestran que los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) pueden colaborar en tareas clínicas, pudiendo aportar diagnósticos y decisiones hasta más precisas que un humano. Dos ejemplos de evaluación de las tecnologías de LLM son dos trabajos publicado en The Lancet (Venerito V et al 2023) y en New England Journal Medicine (Eriksen AV et al 2023), que utilizando Chat GPT 4, solo fue capaz de diagnosticar el 57% de los casos de forma correcta (Eriksen AV et al 2023). Ambos trabajos documentaron limitaciones importantes en la capacidad diagnóstica.
Una de las razones de este rendimiento subóptimo puede estar en la diferencia entre los escenarios clínicos reales y los casos teóricos sobre los que estos modelos han sido entrenados. En la práctica clínica, los síntomas suelen ser atípicos o solaparse con otras enfermedades, lo que representa un desafío importante para los LLMs.
Más allá de los chatbots, la IA también se aplica con algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) que analizan grandes volúmenes de datos biomédicos. Estos sistemas permiten analizar de forma integrada datos ómicos (como genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, lipidómica, glicómica y metagenómica), junto con biomarcadores tradicionales como el factor reumatoide (RF), anticuerpos anti-CCP, velocidad de sedimentación globular (ESR) y proteína C reactiva (CRP). El análisis combinado de estos datos permite una estratificación más precisa del paciente, una identificación más temprana de la enfermedad y, en el futuro, incluso la personalización del tratamiento (Momtazmanesh S et al 2022).

Imagen de Momtazmanesh S et al 2022
Caso 4️⃣¿Qué papel tiene la inteligencia artificial en el análisis de pruebas de imagen en reumatología?
La inteligencia artificial (IA), especialmente mediante técnicas como el aprendizaje profundo (deep learning) y las redes neuronales convolucionales (CNNs), está revolucionando el análisis de imágenes médicas en reumatología. Estas tecnologías permiten detectar con gran precisión signos de actividad inflamatoria en articulaciones utilizando resonancias magnéticas (RMN), tomografías computarizadas (TC), ecografías e incluso imágenes capturadas por smartphones.
¿Qué resultados ha obtenido la IA en estudios sobre la detección de artritis mediante imágenes?
Estudios recientes han objetivado que los sistemas de visión por computador (computer vision) pueden alcanzar niveles sorprendentes de precisión en la identificación de signos de artritis activa. El trabajo de Phatak S et al mostró que modelos entrenados con imágenes captadas por smartphones lograron una precisión del 74% de precisión en articulaciones IFP del dedo índice, 83% en dedo medio o 62% en la muñeca (Phatak S et al 2023).

Esquema del modelo planteado por Phatak S et al 2023
Estos avances apuntan a un futuro cercano donde el paciente podría colaborar activamente en el seguimiento de su enfermedad desde casa, con la ayuda de una simple foto y una app con IA.
Otro ejemplo destacado es el sistema automático ARTHUR para analizar las pruebas de ultrasonidos en manos y muñecas en artritis. Este sistema puede detectar la presencia de sinovitis, erosiones óseas y alteraciones en el cartílago en pacientes. Los resultados mostraron que esta tecnología presentaba buena aceptación por parte de los pacientes y sin riesgos adicionales (Frederiksen BA et al 2022).
En conjunto, La IA no solo mejora la precisión diagnóstica y la detección temprana de lesiones articulares, sino que también permite una monitorización más cercana de la enfermedad, estratificar a los pacientes según su nivel de riesgo o respuesta al tratamiento y optimizar la toma de decisiones terapéuticas mediante una visión más completa e integral de cada caso.
Combinada con datos clínicos y biomarcadores, la inteligencia artificial está construyendo un modelo de medicina reumatológica más personalizado, eficiente y accesible.
Caso 5️⃣¿Pueden las IAs predecir cómo evolucionará la artritis reumatoide en cada paciente?
La artritis reumatoide (AR) se caracteriza por un curso clínico impredecible, marcado por fases de brotes y remisión. Anticipar estos brotes es crucial, ya que cada episodio inflamatorio puede provocar daño articular irreversible y afectar otros sistemas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta clave para mejorar la estrategia «Treat-to-Target» (T2T), optimizando el uso de medicamentos modificadores de la enfermedad (FAMEs) según el estado clínico en tiempo real.
¿Qué modelos de IA se están utilizando para predecir brotes en artritis reumatoide?
Un ejemplo recientemente publicado es el modelo CDSS—Rheuma Care Manager (RCM) para poder predecir brotes de la artritis. Los resultados publicados han mostrado una capacidad de predicción razonable con un AUCROC del 80 %, sensibilidad del 72 % y especificidad del 76 %. Además de sus resultados técnicos, el uso del RCM ayudó a reducir la variabilidad entre profesionales, mejoró la confianza diagnóstica del clínico y evitó tratamientos innecesarios (Labinsky H et al 2023).
Otro ejemplo potencial para predecir el estado patológico son los dispositivos wearables como relojes inteligentes. El trabajo de Gossec L et al 2019 analizó los niveles de actividad física en pacientes con AR y espondiloartritis mediante número de pasos/día y número de brotes semanales. Aplicando algoritmos de Machine Learning se obtuvieron buenos resultados de sensibilidad (96%), especificidad (95%), valor predictivo positivo (91%) y valor predictivo negativo (99%). Este enfoque permite un seguimiento continuo, no invasivo y personalizado de cada paciente.
También se ha evidenciado el potencial de la IA en la predicción de comorbilidades, como eventos cardiovasculares en AR y artritis psoriásica. En este ámbito, los modelos de IA han superado a escalas tradicionales como Framingham, según el estudio de Chandwar K et al 2024.
La integración de estos sistemas de IA en la práctica clínica puede aportar sistemas de predicción más precisas de brotes y progresión de la enfermedad, optimizar e individualizar los tratamientos, prevenir comorbilidades y mejorar la eficiencia del seguimiento médico.
¿Sabías que los pacientes con peor estado patológico también pueden mejorar con ejercicio?
¡Échale un vistazo a esta síntesis de evidencia!👇
Caso 6️⃣¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la educación y el asesoramiento del paciente con artritis?
La educación del paciente es una piedra angular en el manejo de enfermedades crónicas como la artritis reumatoide (AR). Una persona bien informada es más capaz de tomar decisiones sobre su tratamiento, adherirse a las recomendaciones médicas y mantener hábitos saludables a largo plazo. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como un aliado estratégico para mejorar la comprensión, accesibilidad y personalización de la información médica.
¿Qué papel tienen los chatbots y modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini?
Los modelos de lenguaje de última generación (LLMs), como ChatGPT o Gemini, tienen la capacidad de leer, interpretar y sintetizar grandes volúmenes de información médica, y luego traducirla en respuestas adaptadas a las necesidades individuales de cada paciente. De esta forma, estos sistemas tienen el potencial de:
– Traducir términos y conceptos médicos complejos tales como la fisiopatología o etiología de artritis, a un lenguaje más cercano, claro y comprensible.
– Responder a dudas frecuentes sobre la enfermedad, efectos secundarios de los medicamentos, dieta, ejercicio, etc.
– Ofrecer una comunicación y asesoramiento práctico y empático, lo que contribuye a mejorar su experiencia y reducir los niveles de ansiedad.
Un estudio reciente (Ayers JW et al 2023). demostró que las respuestas generadas por chatbots ante preguntas reales de pacientes fueron percibidas como empáticas, claras y de alta calidad, en algunos casos incluso superiores a las ofrecidas por profesionales en foros públicos de salud.

Imagen de distribución de resultados sobre empatía y calidad en respuestas de chatbots frente a médicos (Ayers JW et al 2023)
Así, la IA no solo complementa la atención médica, sino que transforma el modo en que los pacientes entienden y participan en el cuidado de su propia salud.
Caso 7️⃣¿Qué tareas administrativas puede automatizar la inteligencia artificial en reumatología?
En reumatología, como en muchas especialidades médicas, las tareas administrativas consumen una cantidad significativa de tiempo clínico. La inteligencia artificial (IA) ofrece herramientas potentes para reducir esta carga, permitiendo a los profesionales enfocarse más en la atención directa al paciente.
¿Cómo puede la IA optimizar la documentación clínica?
Una de las aplicaciones más efectivas de la IA en este ámbito es la grabación y transcripción automática de las interacciones médico-paciente. Gracias a tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP), los sistemas pueden transcribir en tiempo real las consultas y volcar automáticamente los datos relevantes en los registros electrónicos de salud (EHRs). Esto no solo ahorra tiempo al reumatólogo, sino que también reduce errores de transcripción y mejora la calidad y consistencia de la documentación clínica.
Asimismo, los modelos de lenguaje (LLMs) pueden resumir, parafrasear y redactar notas clínicas o informes de alta en tiempo real, contribuyendo así a una documentación médica más eficiente y menos tediosa.
Además de registrar la información, los algoritmos de IA son capaces de analizar datos clínicos no estructurados (como notas de evolución o informes de consulta). En concreto, se ha demostrado que el NLP puede utilizarse para calcular puntuaciones de actividad de la enfermedad, como el DAS28 en pacientes con artritis reumatoide, a partir de anotaciones clínicas existentes (Chandwar K et al 2024).
En conjunto, estas mejoras optimizan el tiempo y los recursos disponibles en consultas de reumatología, al tiempo que elevan la calidad de la atención brindada al paciente.
Caso 8️⃣¿Cómo ayuda la inteligencia artificial en la planificación y redacción de manuscritos científicos en reumatología?
La inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) como ChatGPT o Gemini, se ha convertido en una herramienta de gran valor en el ámbito de la investigación científica, también en reumatología. Aunque no reemplaza la creatividad ni el pensamiento crítico del investigador, sí puede apoyar en múltiples fases del proceso de investigación, desde la idea inicial hasta la publicación final (Chandwar K et al 2024).
En primer lugar, la IA facilita la exploración de hipótesis y objetivos mediante lluvia de ideas estructurada, mientras que en la revisión de literatura permite agrupar y organizar bibliografía o aportar resúmenes precisos y conexiones entre estudios no evidentes a simple vista. Además, puede automatizar tareas administrativas, como la adaptación de manuscritos a distintos formatos editoriales o la corrección gramatical, lo que optimiza el flujo de trabajo sin sustituir el pensamiento crítico del investigador.
En segundo lugar, la IA puede ejecutar pruebas estadísticas, ofrecer interpretaciones preliminares y ayudar a construir manuscritos coherentes y bien estructurados. Herramientas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) permiten analizar notas clínicas o grandes volúmenes de datos de registros de salud electrónicos (EHRs), extrayendo información relevante para la investigación clínica y la evaluación de intervenciones terapéuticas. Su aplicación también se extiende al diseño de ensayos clínicos y al descubrimiento de nuevas dianas terapéuticas, acelerando así el desarrollo de fármacos.

Además, la IA discriminativa —basada en aprendizaje automático— tiene un papel clave en la investigación reumatológica, al permitir la clasificación precisa de enfermedades, la predicción de la evolución clínica y la evaluación de la respuesta al tratamiento. En particular, modelos de redes neuronales han demostrado una alta precisión en el diagnóstico de artritis reumatoide, así como en la predicción de casos de difícil tratamiento. También han sido fundamentales en el análisis avanzado de imágenes médicas (radiografías, RM, ultrasonido, entre otras), facilitando la identificación de lesiones estructurales y la actividad inflamatoria. En conjunto, estas capacidades hacen de la IA una herramienta estratégica para impulsar una investigación más eficiente, precisa y personalizada (Sequí-Sabater JM et al 2025).
En resumen, la IA se posiciona como una herramienta estratégica para impulsar la innovación y eficiencia en la investigación clínica y traslacional dentro del campo de la reumatología.
Conclusiones sobre el uso de IA en Artritis
El avance de la Inteligencia Artificial en sanidad ya es una realidad y está transformando rápidamente el abordaje de la artritis reumatoide. Gracias a su capacidad de analizar grandes cantidades de datos clínicos, imágenes médicas, biomarcadores, patrones conductuales o movimientos ejecutados, permite detectar patrones que podrían pasar desapercibido al ojo humano, lo que garantiza mejorar nuestra precisión diagnóstica, optimizar los tratamientos aplicados o, por qué no, predecir la aparición de brotes o progresión de la enfermedad.
El potencial de la IA de mejorar la atención a los pacientes, perfeccionar los diagnósticos, mejorar los resultados en salud, reducir consultas o listas de esperas, o abrir nuevos campos de investigación, es enorme. Sin embargo, debemos ser cautelosos, ya que aún surgen ciertas barreras tales como son legales (privacidad de datos) o técnicas ante la necesidad de nuevas investigaciones para poder asegurar la validez, seguridad y efectividad de los diferentes algoritmos.
¿Y tú? ¿Qué opinas sobre el potencial de esta tecnología en el manejo de la artritis?
