Skills de IA para investigar en salud: qué aportan en cada fase de un estudio, qué funciona en el SNS y dónde están sus límites

Presentación que revisa las skills de inteligencia artificial para Claude publicadas en dos repositorios abiertos, anthropics/healthcare (10 skills) y K-Dense-AI/claude-scientific-skills (166 skills), desde la perspectiva de la investigación en salud en el Sistema Nacional de Salud.

Organiza las skills según seis fases de un estudio: pregunta de investigación, diseño, búsqueda de evidencia, datos clínicos, análisis y publicación. Ilustra su uso con un flujo de ejemplo de un estudio transversal en atención primaria. Clasifica su aplicabilidad en el SNS en tres grupos: aplicables, aplicables con matices (anonimización de notas clínicas, CIE-10-ES frente a ICD-10-CM, normativa europea de ensayos) y no aplicables (skills pensadas para aseguradoras, Medicare o codificación CPT/HCPCS). Señala cinco riesgos concretos: datos de salud como categoría especial del RGPD, contexto sanitario ajeno, falsa precisión, seguridad de scripts de terceros y solapamiento entre skills. Termina con seis preguntas que conviene hacerse antes de instalar una skill.

Revisión realizada en septiembre de 2026. Se incluye en formato HTML interactivo y en PDF.