La codificación clínica es una pieza clave para transformar la información recogida en los informes médicos en datos estructurados que permitan analizar la actividad hospitalaria y contribuir a la planificación de los recursos sanitarios. En España, este proceso dio un paso importante en 2016 con la implantación de la CIE-10-ES, el sistema de referencia para clasificar diagnósticos y procedimientos.
Desde entonces, la clasificación ha evolucionado al ritmo de los avances médicos y de las necesidades del sistema sanitario. La sexta edición, publicada en enero de 2026, incorporó nuevas actualizaciones en diagnósticos y procedimientos. En este último ámbito, se han añadido 524 nuevos códigos, que amplían las posibilidades de registrar con mayor precisión las intervenciones y tecnologías sanitarias.
"La codificación clínica ha tenido que adaptarse a una medicina cada vez más compleja, en la que es fundamental registrar correctamente la información de cada episodio asistencial. Mantenerse al día de los cambios en la clasificación exige conocimiento especializado y formación continua", explica Ruth Cuscó, directora gerente de ASHO.
La inteligencia artificial como apoyo a los profesionales
A la evolución de la clasificación se suma ahora el desarrollo de la inteligencia artificial, que abre nuevas posibilidades para analizar los informes médicos, identificar información relevante y proponer códigos que faciliten el trabajo de los equipos de codificación clínica.
"La inteligencia artificial puede ayudarnos a agilizar determinadas tareas y a gestionar grandes volúmenes de documentación, pero su utilidad depende de la calidad de la información de partida y de que los resultados se revisen adecuadamente. La tecnología debe facilitar el trabajo de los profesionales, no sustituir su criterio", señala Cuscó.
La supervisión resulta especialmente importante para comprobar que los códigos se corresponden con la documentación clínica y que se aplican correctamente las normas de clasificación. Una codificación precisa contribuye a mejorar la calidad de los datos con los que trabajan los centros sanitarios y las administraciones.
La inteligencia artificial y su transformación del trabajo de codificación clínica
Uno de los principales avances de la inteligencia artificial es su capacidad para analizar documentación clínica escrita en lenguaje natural. Mediante técnicas de procesamiento del lenguaje, estas herramientas pueden identificar diagnósticos, localizar información relevante en los informes de alta y proponer códigos de la clasificación correspondiente, facilitando parte de un proceso que tradicionalmente requiere revisar e interpretar documentación médica.
Además, la IA puede contribuir a reducir las tareas administrativas asociadas a la gestión de la información sanitaria, desde la preparación de borradores de informes hasta la extracción y organización de datos clínicos. Su aplicación puede agilizar determinados procesos y ayudar a los profesionales a trabajar con grandes volúmenes de información, aunque los resultados dependen de la calidad de la documentación y de la capacidad de las herramientas para interpretar correctamente cada caso.
"La evolución más importante es que la tecnología ya no se limita a organizar datos, sino que puede ayudar a interpretar la información recogida en los informes clínicos y proponer códigos para su revisión. Esto abre nuevas posibilidades para agilizar el trabajo, pero también exige comprobar que cada propuesta se ajusta a lo que realmente recoge la documentación", explica Ruth Cuscó, directora gerente de ASHO.
