La aplicación de la IA (Inteligencia Artificial) en medicina de emergencia ayuda significativamente a mejorar la calidad de los diagnósticos bajo limitaciones de recursos y restricciones de tiempo en casos de emergencia. Hemos diseñado un sistema de apoyo a la toma de decisiones de diagnóstico y tratamiento basado en IA para medicina de emergencia integrando los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) disponibles, como ChatGPT, Gemini, Claude, y otros, y ajustándolos con entrenamiento adicional en casos de emergencia reales. Se pone un enfoque especial en la detección temprana de enfermedades potencialmente mortales y urgentes como sepsis, accidente cerebrovascular e infarto, que son las principales causas de muerte en medicina de emergencia. Se realizó un entrenamiento adicional en un total de 600 casos (300 sepsis; 300 no sepsis). La capacidad colectiva de los LLMs integrados es mucho más fuerte que la de cada motor individual. Los casos de emergencia pueden predecirse en base a información de múltiples sensores y fuentes de transmisión combinando la infraestructura de IT (Tecnología de la Información) tradicional con esquemas de Internet de las Cosas (IoT). El personal médico compara y valida los modelos de IA utilizados en este trabajo.