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El uso de datos, presente para optimizar la gestión y futuro para apoyar las decisiones clínicas

FRAN ROSA  |    19.12.2019 - 21:26

"La inteligencia artificial ya está muy presente en el back office. El siguiente paso consistirá en aplicarla a la clínica". Así de convencido se mostró Andrew Fried, responsable mundial de Healthcare & Life Sciences de IBM, durante la Jornada de Trabajo que organizó Diariofarma, titulada ‘Cómo irrumpe la transformación digital en la Sanidad’, y que reunió a gestores sanitarios de Murcia, Baleares, Navarra, Comunidad Valenciana, Castilla y León, Castilla-La Mancha, Andalucía, Cataluña, Cantabria y Madrid.

Fried fue el encargado de abrir la ronda de intervenciones, moderada por el director de Diariofarma, José María López Alemany, quien opinó que "la revolución tecnológica puede ayudar a mejorar las organizaciones, ya que aportan modelos de predictibilidad que pueden contribuir al ahorro de tiempo y recursos". Mariví del Pino, de Celgene, y Concha Serrano, de Pfizer, participaron también en la presentación de la Jornada, en representación de las entidades colaboradoras en su organización. La primera, para mostrar su seguridad en que la transformación digital del sistema sanitario es un proceso inapelable; la segunda, para confirmar que éste cambio "no solo implica a la Administración, también a las empresas privadas".

En cuanto a las palabras del responsable mundial de Healthcare & Life Sciences de IBM, éstas vinieron precedidas de una reflexión sobre el alto nivel de exigencia que se aplica a la evaluación del uso de tecnologías en lo cotidiano, y puso como ejemplo el gran revuelo generada por una sola muerte producida como consecuencia de un fallo técnico con un coche autónomo, cuando los accidentes de tráfico son, a día de hoy, una de las principales causas de muerte en países como España. Eso sirve para explicar las serias precauciones que se van a tomar antes de aplicar la inteligencia artificial a la clínica. Y es que, dijo, "cuando la que actúa es una máquina, esperamos que no haya fallos, todo tiene que ser perfecto".

Andrew Fried, responsable mundial de Healthcare & Life Sciences de IBM

"Lo cierto es que la aplicación de la inteligencia artificial y el machine learning se basan en la enseñanza previa a unas máquinas en ambientes controlados, que después hay que trasladar a la realidad, que siempre es más compleja". De ahí, explicó, que estas herramientas hayan ido ganando terreno en el ámbito operacional, y no tanto en el clínico. Pese a ello, recordó, la FDA aprobaba el año pasado 26 algoritmos en el campo de la medicina, un fenómeno que no ha terminado de despegar en Europa.


No obstante, aunque la mayoría de las experiencias hasta ahora se están dando en el ámbito de la gestión, con organizaciones sanitarias "que quieren aprender a usar los datos que generan para, a partir de la evidencia que éstos aportan, mejorar sus procesos", comienzan a generarse expectativas también "entre los usuarios y los clínicos, que empiezan a desear que parte de sus interacciones discurran por medios digitales, dada la creciente adopción de dispositivos móviles".

Entrevista en directo a Verónica Casado, consejera de Sanidad de Castilla y León.


Optimización de diagnóstico y tratamiento

En este sentido, opinó que "la gran promesa que ofrece la inteligencia artificial está en la optimización de diagnósticos y tratamientos". Consideró, igualmente, que el uso de tecnologías puede servir, cuando esté consolidado, para aliviar el conocido como burnout (saturación, quemazón) de los profesionales sanitarios, "cuya gestión ya es un reto en países como Reino Unido o Estados Unidos", dijo, tras mostrar sus dudas de si España no estaba también en esta misma situación.

En este sentido, reconoció que hasta que todo se automatice "la actividad de registrar la información del paciente en los sistemas puede añadir carga para ellos". El objetivo final de la digitalización, aclaró, "es que los facultativos pasen de estar una hora con el paciente y dos con el ordenador, y que no sea al revés, como pasa ahora".

Vanessa Peinó, responsable de Administración Pública de Google Cloud, en un momento de su presentación.

Para terminar, habló de los problemas que se plantean en el marco de la ciberseguridad, un desafío que tiene que tenerse en cuenta siempre que se habla de la digitalización del sistema sanitario y el proceso asistencial. Puso como ejemplo una alerta de seguridad en Estados Unidos por el posible hackeo de dispositivos cardiacos, para recordar que esto no hace sino alimentar la controversia que se genera siempre que se habla del intercambio de información con las compañías, como la suya, que trabajan con datos.

La otra ponente de la Jornada fue Vanessa Peinó, responsable de Administración Pública de Google Cloud, quien dio algunos datos para confirmar la tendencia a la digitalización de los procesos de salud. En este sentido, afirmó que "una de cada 20 búsquedas en Google es sobre temas de salud", y puso como ejemplo lo ocurrido en 2019, término médico más buscado a consecuencia de la crisis que generó.

Como su antecesor, Peinó insistió en que los usuarios "comienzan a demandar experiencias digitales de salud", y puso como ejemplo paradigmático a Islandia, "donde 300.000 de sus 360.000 habitantes ya pueden acceder a todos sus datos, incluidos los genómicos".

Aplicaciones de la salud digital

En cuanto a las aplicaciones que se están haciendo ya de la salud digital destacó "la mejora de la atención con sistemas virtuales y chatbox, o la solicitud de cita previa, no solo por ahorrar costes, sino por ofrecer una mejor experiencias".

Marivi del Pino, de Celgene; José María López, de Diariofarma y Concha Serrano, de Pfizer.

En el ámbito de la gestión, recuperó la experiencia de "un grupo de hospitales americanos, que, a partir de datos de los pacientes, están pudiendo realizar una previsión de posibles procesos de hospitalización, incluido el tiempo estimado". "Esto puede ayudar a optimizar procesos dentro del hospital y también a asignar recursos, en función de probabilidad de que eventos ocurran", apostilló.

También recuperó un proyecto en el ámbito clínico, basado en el diagnóstico por imagen y en la aplicación del machine learning, que se estaría pilotando en la India: "A partir de foto de la retina se podría y usando una serie de algoritmos se podría determinar el riesgo del paciente de desarrollar la retinopatía diabética. La idea es que pueda servir de apoyo al profesional". Y añadió: "En este mismo proyecto se ha descubierto que con la misma foto de la retina se puede descubrir sexo, presión saniguínea, si es fumador o no. Nos ofrecería otro patrón decisión para ver riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares".

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