¿En qué punto está el uso de la IA en la medicina veterinaria?

28 de Julio de 2026

La medicina veterinaria está experimentando una transformación digital impulsada por las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en ámbitos como el diagnóstico por imagen, la predicción de enfermedades, el apoyo a la toma de decisiones clínicas, la monitorización portátil y la telemedicina, según recoge una revisión sistemática de la literatura científica.

En este sentido, un trabajo realizado bajo el marco de informes PRISMA 2020 sintetiza investigación publicada entre 2013 y 2025 con el objetivo de categorizar la taxonomía de las aplicaciones de IA en medicina veterinaria, desde las redes neuronales convolucionales utilizadas en radiografía hasta los grandes modelos de lenguaje (LLM) empleados para la consulta clínica. Asimismo, evalúa el estado actual de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) en la salud digital veterinaria.

Tras aplicar criterios de elegibilidad predefinidos, los autores incluyeron un total de 22 estudios en la revisión. De ellos, 18 correspondían a estudios de evidencia primaria y 4 a estudios de dominio o de prototipos de apoyo.

Los trabajos analizados se clasificaron en distintos dominios de aplicación, entre ellos el diagnóstico por imagen, el análisis predictivo, la monitorización portátil, la gestión de la salud del ganado, el apoyo a la toma de decisiones clínicas y los sistemas veterinarios emergentes basados en grandes modelos de lenguaje.
AVANCES GRACIAS A LA IA

Los estudios incluidos muestran avances significativos en radiografía automatizada, citología, detección de enfermedades cardiovasculares, dermatología, oncología y sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. Según recoge la revisión, estos desarrollos ponen de manifiesto el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la precisión diagnóstica, favorecer la detección temprana de enfermedades e incrementar la eficiencia clínica.

No obstante, la revisión señala que la adopción clínica generalizada de estas tecnologías continúa limitada por diversos factores. Entre ellos destacan la fragmentación de los conjuntos de datos disponibles, la diversidad de especies que debe abordar la medicina veterinaria, la insuficiente validación externa de los modelos, la falta de transparencia o explicabilidad de muchos algoritmos de IA y la ausencia de evaluaciones clínicas prospectivas realizadas en condiciones reales.

En el caso concreto de las aplicaciones veterinarias basadas en grandes modelos de lenguaje, los autores consideran que presentan un elevado potencial, aunque destacan que su implementación todavía se encuentra en una fase temprana. Por ello, subrayan la necesidad de llevar a cabo una validación rigurosa antes de su utilización clínica rutinaria.
GESTIÓN DE CLÍNICAS VETERINARIAS CON IA

A medida que el uso de la IA se va implementando poco a poco en la medicina y el diagnóstico en veterinaria, son muchas las clínicas que buscan contar con un sistema de gestión que incluya herramientas de inteligencia artificial en sus sistemas.

Fuente: animalshealth.es