Objetivo
Este artículo presenta una revisión sistemática de la investigación sobre los efectos y controversias sociales de la inteligencia artificial (IA) en Atención Primaria (AP).
Diseño
Revisión sistemática según el modelo PRISMA 2020.
Fuentes de datos
Búsqueda en las bases de datos Scopus y Web of Science basada en palabras claves y filtros de disciplinas.
Selección de estudios
Se identificaron 703 publicaciones, de las que finalmente se incluyeron 63. Se seleccionaron publicaciones entre 2015 y 2025, sobre los efectos sociales de la IA en AP, que utilizaran metodologías cualitativas, cuantitativas, mixtas y contribuciones conceptuales, excluyendo estudios clínicos.
Extracción de datos
De todos los artículos incluidos se realizó un análisis temático inductivo (no automatizado) de los resúmenes, para identificar temas principales y secundarios. Después se hizo una lectura del texto completo para enriquecer el análisis.
Resultados
Se identificaron 10 temas: 1) percepciones, perspectivas y actitudes de profesionales; 2) percepciones, perspectivas y actitudes de pacientes; 3) imaginarios de futuro; 4) ética; 5) relación médico-paciente; 6) impacto en la gestión; 7) políticas y gobernanza; 8) sesgos y equidad; 9) experiencia de usuario con prototipos y 10) precariedad laboral.
Conclusiones
Existe una brecha considerable entre los estudios sobre percepciones y potencialidades, y los estudios empíricos sobre los efectos sociales de la IA en la AP. Además, en su mayoría estos análisis se basan en estudios de prototipos, no implementados de manera normalizada en AP.
