El uso de la inteligencia artificial en la medicina es un enorme reto, pero también ofrece múltiples oportunidades para hacer los sistemas sanitarios más eficientes, más cercanos y adaptados a los pacientes y, aunque parezca contradictorio, mucho más humanos.
Así lo constataron los participantes en la jornada Muy IA Trends Update Executive, desarrollada el pasado mes de mayo. Tal y como afirmó Dolors Marco, moderadora del evento, estos foros, organizados por Zinet Media y Muy Interesante, tienen como objetivo la transmisión social del conocimiento, poniendo en común hacia dónde se encamina la inteligencia artificial en el ámbito de la salud y generando sinergias y puntos de encuentro entre gentes del sector que están trabajando en la misma área y que, a veces, no tienen contacto porque «tendemos a ser un poco endogámicos».
La primera ponente de este tercer encuentro de profesionales fue Araceli Camacho, directora del área de transformación digital del Hospital Clínic de Barcelona, ingeniera industrial especializada en organización industrial, investigación operativa, cuyas áreas de interés y expertize se centran en la transformación digital y el desarrollo organizativo. El Clínic de Barcelona se encuentra actualmente inmerso en uno de los procesos más ambiciosos de Europa, el NowClinic.
Araceli Camacho explicó que la transformación digital «es cómo utilizamos los datos para crear valor». En relación a lo digital afirmó, «lo primero que tenemos que hacer es pensar qué datos queremos usar, cómo los identificamos, cómo los capturamos, estructuramos, qué preguntas queremos hacer a esos datos y cómo validamos que esa información sea fidedigna». Ese proceso ha de ser diseñado de forma segura, legal, ética y sostenible. «Todo eso es lo que establecemos como una gobernanza de datos. Creamos un catálogo de datos donde ponemos la disponibilidad de los datos, para quién, con qué reglas, cómo vamos a consumir esos datos, anonimizados, no anonimizados, quién los puede consumir, en qué términos, cómo va a ser la calidad de los datos, cómo establecemos que esos datos son de calidad para poder ser usados y la privacidad y seguridad». Ese proceso continuo, señaló, incluye adquirir datos de diversas fuentes, tanto datos estructurados como no estructurados, ver cómo se almacenan, cómo se limpian y cómo se aseguran de que son utilizables, «cómo construimos el modelo sobre esos datos o validamos un modelo que luego nos ayude a entender, predecir, clasificar o detectar patrones». Luego hay que ponerlos en ejecución y todo debe de estar sustentado en una arquitectura de datos. Eso también implica, señaló Camacho, que esa arquitectura sea escalable y ágil, descentralizada y saber quiénes son los propietarios de los datos, que esté muy claro quién es el responsable. «Todo esto tiene que estar gestionado por una gobernanza que sea lo suficientemente robusta como para dar sostenibilidad a todo este sistema». Sobre esto puso un ejemplo de un caso en el que junto a oncólogos, patólogos y personas de genómica estudian cómo usar los datos y sacar valores útiles de ellos.
A continuación intervino Marta Villanueva, que dirige desde 2019 la Fundación Iris, una institución, en palabras de Dolors Marco, «que vela por la integración de la sanidad privada en este sistema sanitario para que este sea único, en el que el paciente pueda moverse y sea atendido sin dificultades ni trabas administrativas».
Marta Villanueva, economista, reivindica desde la Fundación Iris la consideración del paciente como persona única. «El Instituto para el desarrollo e integración de la sanidad es un ente conector que lo que pretende es ser el paraguas del sector privado del sistema sanitario español. Defendemos que el sistema sanitario en España es uno y hay dos sectores, el sector privado y el público, e inevitablemente tienen que hablarse». Villanueva explicó que de los 48 millones de españoles, 12,4 millones, el 26 % de la población, decide libre y voluntariamente tener un seguro de salud privado. Esas personas pretenden complementar sus capacidades, el conocimiento de su salud, su cuerpo y sus tratamientos entre el sector público y el privado. «Si tenemos en cuenta que aproximadamente el 35 % de los recursos sanitarios de nuestro país son de titularidad privada y que todo el entorno industrial alrededor del sistema sanitario es privado, evidentemente defendemos, apoyamos y respaldamos la normalización del sector privado del sistema sanitario». Villanueva aboga por defender lo que somos, «indivisibles, únicos en el sistema sanitario y por tanto nuestra historia clínica, que nos pertenece, que es nuestra, que es de nuestra propiedad como paciente, debiera ir con nosotros», pudiendo compartir con cualquier facultativo que considere oportuno la historia clínica sin importar el lugar donde se haya realizado una prueba.
Marta Villanueva explicó que los grupos hospitalarios del sector privado apostaron por construir una plataforma, una pasarela que comparte imágenes clínicas, informes de alta y toda la historia clínica a elección del paciente. «Aquí el paciente es el que decide cómo, cuándo y por qué lo comparte». Se denomina «Mi HT», Mi historia Clínica, y en ella los pacientes pueden, a través de la aplicación o de un acceso web, entrar en su compañía aseguradora o en su grupo hospitalario y acceder a su historia clínica y poder optar por elegir las pruebas diagnósticas que quiera compartir, con independencia de que se las haya hecho en cualquier grupo hospitalario que pertenezca a esta red. Para Villanueva esto supone un movimiento complejo que requiere de un cambio cultural. Y es preciso tener todo bien construido para que en un momento dado se pueda hacer uso de esos datos y se pueda construir la sanidad del futuro. «En la Fundación Iris no nos quedamos solamente con la idea de generar esta pasarela o esta plataforma de visión de informes, sino que queremos construir el espacio de datos sanitarios del sector privado en España». Y esto en un futuro, más pronto que tarde, deberá integrarse en la función pública porque el Reglamento Europeo de Datos Sanitarios aprobado el 24 de abril así lo dice.
Marta Villanueva señaló que Europa no identifica qué es privado o público y desde la Fundación Iris se están preparando para hacerlo. «La inteligencia artificial está entre nosotros, esto nos va a construir una sanidad donde el diagnóstico, la prevención, el tratamiento, el seguimiento, todo, va a cambiar, y todo va a tener que ver con una medicina personalizada, la medicina que yo requiero, que yo necesito en cada momento y predictiva, para intentar minimizar el impacto de todas estas enfermedades». Para ellos el reto es construir un paraguas ético que dé tranquilidad a los pacientes a la hora de compartir sus datos de forma anónima y de una manera fiable. «Vamos a seguir creando cultura, no solo entre los pacientes, sino también entre los profesionales sanitarios, porque todos estamos obligados a aprender», destacó.
A continuación, se dio paso a los tres ponentes de la mesa. Emilio Monte-Boquet, coordinador de Farmacia Digital de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria e investigador clínico asociado de la unidad de descubrimiento de fármacos del Instituto de Investigación Sanitaria de La Fe de Valencia, ofreció su experiencia como farmacéutico de hospital. Monte-Boquet admitió que la IA ha llegado para quedarse y que aún genera muchas dudas en cuanto a riesgos y si nos podemos fiar de ellas. «La clásica pregunta es si esta tecnología nos va a sustituir en el futuro y si sabemos utilizarla». Y aludió al teorema de la informática biomédica: «La máquina más el hombre siempre será mejor que el hombre solo». Monte-Boquet se refirió a las iniciales IA como «inteligencia aumentada», porque el humano siempre va a ser mejor que las máquinas en «sentido común, compasión, contexto, dilemas, moral, imaginación, etcétera. Pero también tenemos que reconocer que las máquinas son mucho mejores que nosotros en algunas otras cosas, en identificar patrones, la capacidad infinita de trabajo que tienen, trabajan 24 horas al día y no se cansan nunca, el procesamiento del lenguaje, para localizar conocimiento, aprendizaje automático, si están bien entrenadas, minimización de sesgos…». Indicó que lo inteligente es juntar los beneficios o las fortalezas de ambos, humanos y máquinas.
En la farmacia hospitalaria todo eso tiene sus aplicaciones y, señalando algunas de ellas, subrayó que la IA tiene una clara aplicabilidad en la variación de los tratamientos, automatización de la validación de un porcentaje alto de prescripciones, personalización de atención al paciente, en inventarios, detección de pérdidas de sustancias controladas, identificar errores de prescripción, identificar o predecir riesgos de efectos adversos relacionados con medicamentos, predicción de interacciones o elaboración farmacéutica. «Nosotros, por ejemplo, tenemos un sistema de preparación de quimioterapia, con lo cual minimizamos los errores que se pueden producir a nivel de confusiones durante la preparación». También la educación y formación continua, creando simulaciones, escenarios de aprendizaje o pruebas de evaluación. La IA, detalló, también interviene en el diseño de nuevos fármacos, reduciendo considerablemente el proceso de fabricación a unos niveles espectaculares. La IA también puede resolver consultas de baja complejidad y puede ayudar a gestionar algunas de mayor complejidad. «Pero todo esto no podemos olvidar que tiene riesgo», subrayó, tanto en la fase de desarrollo de las herramientas como en la fase de implantación y expansión. Monte-Boquet señaló el sesgo de los datos, la mala información o la privacidad como peligros latentes. «Solamente podremos generar resultados útiles con la inteligencia artificial si la entrenamos con buenos datos». El especialista habló de la importancia de la formación en la interacción y en la interpretación de los resultados.
Para Monte-Boquet el profesional sanitario se tiene que implicar en el proceso, en el desarrollo de modelos, para definir cuál es el problema o la tarea que queremos que la IA resuelva. Se trata de alimentar bien al sistema, al algoritmo, pero evitando el exceso de confianza.
Y para gestionar bien todo desde el punto de vista de los profesionales propone hacerlo a través del método científico: «Experimentemos para comprobar esas hipótesis, aprendamos del conocimiento que existe, compartamos nuestro conocimiento; así vamos generando un estado de conocimiento. También que estemos siempre debatiendo y discutiendo sobre los resultados». Para él la IA nunca nos va a sustituir, al menos a medio plazo, pero probablemente el profesional que utilice bien la IA sí sustituirá a quien no lo haga.
Inés Huertas, consultora de Kairós Digital Solutions, una de las pocas mujeres que ha participado en el programa Open Data de la NASA y que pertenece al selecto club de los embajadores de Google, está especializada en el desarrollo de herramientas de aplicación práctica para el paciente. Kairós es una consultora tecnológica especializada en business agility, una multinacional que está principalmente en España. Trabajan en cinco grandes áreas de conocimiento: uno tiene que ver con agilidad, proyectos que sean un MVP (mínimum viable producto), «que sea funcional, sobre el cual vamos a ir iterando y vamos a ir intentando mejorarlo. ¿Por qué? Porque si fracaso, fracaso pronto. No me tiro dos o tres años desarrollando algo que no sé el nivel de penetración o de usabilidad que van a tener nuestros usuarios». Huertas subrayó la importancia de pensar en el usuario: «En la transformación digital tener en cuenta la experiencia de usuario es una de las principales cosas que tenemos que tener en la cabeza a la hora de diseñar y desarrollar un producto, porque a lo mejor hacemos una inversión muy grande y luego nadie lo utiliza o no se sabe utilizar».
Huertas expuso que el impacto de la IA en el sector sanitario va a permitir llegar antes, pero también mejor. «El poder adelantarnos en toda la parte de analítica predictiva, toda la parte de optimización, toda la parte de personalización». Gracias a la IA el proceso científico se va a acelerar, pero también señaló que va a permitirnos ser mejores y ayudarnos en la toma de soporte de decisiones. La IA también tiene una parte que tiene que ver con investigación médica, con el desarrollo de algoritmos para procesamiento de imágenes para un caso muy concreto de pronóstico de paciente que van a acudir a la consulta el mes que viene. Huertas mostró cómo en lo relativo a Healthcare y Pharma se están desarrollando más algoritmos e integraciones con temas de inteligencia artificial en la parte de productos y servicios. Una de las aplicaciones en las cuales se está invirtiendo más en IA tiene que ver con la automatización del contact center, la automatización para llegar al usuario o paciente final. Así vamos a tener una medicina mucho más personalizada. Pero ¿los usuarios están preparados? «Tenemos que tener en cuenta no solamente el para qué, sino el para quién». Inés Huertas recalcaba, como los anteriores participantes, la importancia de la calidad del dato. «Nosotros, cuando desarrollamos proyectos en el ámbito de la salud, tenemos el usuario tipo paciente y el usuario tipo facultativo e intentamos involucrarlos a lo largo del desarrollo». Huerta insistía en que «hay que saber también utilizar este tipo de herramientas, no hay que ser expertos en IA, pero hay que saber cómo se usa y las implicaciones que tiene el utilizarla». También puntualizó que tener una cultura digital dentro de los equipos es muy importante, y en los equipos médicos más. Huertas explicó cómo ellos trabajan en unos espacios de trabajo denominados Kairos Health and Reusers Experience, «en los que se trabaja con metodologías ágiles que nos permiten ir creando a partir de un prototipo muy pequeño e iterando en cada uno de los ciclos que vamos evaluando».
Kairós está actualmente desarrollando una aplicación llamada IMIDoc, que permite tener una comunicación bidireccional entre los pacientes, en concreto los que sufren artritis reumatoide, y los facultativos, permitiendo hacer este seguimiento de una forma mucho más sencilla. Otra aplicación es KIDS&PETS, orientada sobre todo a niños con inmunodepresión que tienen mascotas. VerbalizApp, por su parte, está dirigida a personas que han sufrido una fascia postraumática, que no pueden vocalizar bien o que no pueden comunicarse de una forma correcta con sus familiares. También han trabajado en temas relacionados con la optimización dentro de los propios hospitales: IA Planning fue un proyecto para la Universidad de Navarra con la Clínica Universitaria de Navarra, para la optimización de un planificador automático de la agenda de quirófanos. También ha desarrollado un algoritmo para la asignación de citas médicas, agrupando las citas para que el paciente tenga que pasar el tiempo mínimo en un hospital o los KPIs, como cuadros automatizados para el sector PHARMA. OncoSurvAI por su parte, un proyecto que se hizo con el Hospital Universitario La Paz, «utiliza información de análisis de secuenciación masiva y con información del paciente, en la que trabajamos para proporcionar información sobre las mutaciones de cada individuo después de haber sufrido cáncer y que tenga relación con el número de días que vive. Un análisis de supervivencia tras haber sufrido cáncer». A través del Aprendizaje Federado, además, un algoritmo puede moverse reentrenándolo con los datos de otro hospital.
Huertas concluyó recordando que los proyectos de transformación digital, al final, requieren un equipo multidisciplinar. «Creo que la clave está en la comunicación, en equipos multidisciplinares y sobre todo en la coordinación de dichos equipos, que tengan un conocimiento básico en cuanto a las bases de todas las áreas que se estén tocando».
Antonio Herrero, director de IA y Big Data en Quirón Salud, aportó su extensa experiencia en interoperabilidad, ya que dentro de Quirón Salud conviven hospitales privados con hospitales públicos de gestión privada.
Herrero habló de dos proyectos que llevan tiempo utilizando en sus hospitales, más orientados hacia la gestión, pero de los que al final el gran beneficiado va a ser el paciente. Quirón Salud tiene una historia clínica muy robusta desde hace muchos años que les ha permitido tener cantidades ingentes de datos con los que nadie hacía nada. Así, se unieron facultativos y personal de gestión para ponerlos en marcha y digitalizarlos. Esto, recalca Herrero, permite hacer esa explotación de los datos y empezar a estudiarlos. Y el resultado es «generar valor utilizando la inteligencia artificial, con la agilidad en la búsqueda y manejo de datos de diferentes fuentes». No solo está la historia clínica o datos administrativos, también están combinados con otras fuentes para buscar patrones de comportamiento y establecer conclusiones.
Herrero habló de dos proyectos actuales: uno es la predicción de la urgencia y otro la codificación automática de urgencias. Con la gran cantidad de datos del flujo de pacientes del servicio de urgencias se podían ver patrones de comportamiento por día, por hora, incluso por diagnóstico y por motivo de consulta. «¿Qué objetivos nos marcamos con esto? Poder organizar los recursos en función de la demanda de previsiones de urgencias y mejorar también el tiempo de atención que al final redunda en la atención en el paciente». Esto también aportaba cierta calidad y seguridad clínica al paciente.
Esta actividad se combinó con conexiones a estaciones meteorológicas de las diferentes provincias por donde tienen hospitales, porque una de las cosas de las que se dieron cuenta es que también influía el tiempo que hacía para que los pacientes acudieran a urgencias e incluso si era festivo. Este tipo de datos permiten hacer otro tipo de gestión y la anticipación de periodos de alta demanda.
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