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La inteligencia artificial, un aliado de la gestión clínica

Ciencia y Tecnología

La inteligencia artificial ya se utiliza hoy día para ayudar en la gestión clínica. Así lo ha asegurado a MedLab Media Group Albert Isern, CEO de Bismart, durante la jornada que ha organizado la compañía en Madrid junto a Microsoft para analizar cómo la inteligencia artificial ayuda a la toma de decisiones médicas. En el evento se han presentado distintas herramientas de gestión y procesamiento de datos, así como distintos casos prácticos.

“Gracias al big data, vamos a cambiar el mundo”, ha afirmado Isern durante su intervención, en la que ha avanzado algunas de las aplicaciones de la inteligencia artificial a la atención sociosanitaria. En ese sentido, ha explicado cómo la definición del perfil poblacional puede ayudar al usuario a conocer con facilidad a qué ayudas o servicios tiene derecho, a la vez que optimiza el tiempo del técnico que debe atender a dicho usuario.

Asimismo, conocer esos datos ayuda a definir el presupuesto y ajustarlo a las características de la población. De igual modo, aplicar la inteligencia artificial al análisis de datos relacionados con la fragilidad puede ayudar en la prevención de las consecuencias y hacer el sistema sanitario “más sostenible”. “La barrera de la inteligencia artificial no son las matemáticas, es un tema cultural”, ha dicho el CEO, según el cual el objetivo último es velar por la seguridad del paciente.

Ese es el fin, por ejemplo, del Sistema Español de Farmacovigilancia de Medicamentos de Uso Humano, que ha utilizado la inteligencia artificial para gestionar sus bases de datos y de esta manera facilitar la toma de decisiones de los técnicos ante la aparición de efectos adversos no esperados de determinados fármacos. “Antes no era tan fácil poder ver y analizar esta información”, ha reconocido el jefe de la División de Sistemas de la Información de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), José Manuel Simarro.

“Usando las nuevas tecnologías, damos herramientas a los técnicos para facilitar su trabajo”, ha destacado Simarro, cuyo trabajo, ha asegurado, es “mucho más sencillo” que la gestión de la historia clínica digital. Mientras la AEMPS trabaja con datos estructurados, cuyo procesamiento es relativamente simple, el Hospital 12 de Octubre de Madrid, entre otras muchas instituciones, tiene una ingente cantidad de datos registrados en lenguaje natural que necesita procesar para hacer un uso secundario de ellos, como puede ser su utilización en investigación.

“Tenemos mucho que trabajar en calidad de datos”, ha admitido el director de Planificación del centro madrileño, Pablo Serrano, que explicó que su experiencia ha demostrado que es necesario mejorar la historia clínica, ya que no siempre se registran los datos de manera correcta. “Antes de nada, nos toca trabajar en la calidad de los datos y mejorar la historia clínica”, ha insistido el médico del 12 de Octubre, donde de momento no se han desarrollado algoritmos.

Indexación social

Donde sí se aplica la inteligencia artificial es en el Instituto Catalán de la Salud, donde se realizó un proyecto piloto para analizar 180 millones de documentos no estructurados (al estilo de la historia clínica) mediante tecnologías de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial. Como ha explicado Ismael Vallvé, Innovation Director de Bismart, la compañía desarrolló una herramienta que usaba como base la folcsonomía, una técnica de indexación que “encuentra etiquetas en función de lo que hay en los documentos”.

Por su parte, Rubén Ochoa, Project Manager de Bismart, ha presentado demostraciones de la aplicación de la inteligencia artificial a datos de urgencias y quirófanos. “Nuestra obligación es ofrecer cualquier herramienta que ayude al profesional”, ha dicho durante su intervención en la jornada, en la que también ha participado David Pérez, asesor del Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje Natural del Estado.

“Las oficinas técnicas no tienen como propósito resolver problemas, sino establecer la manera más científica de resolverlos”, ha afirmado Pérez, para quien no se trata de reinventar la rueda, sino de reutilizar lo que ya se ha desarrollado.

Por último, Josep M. Picas, internista y Health Consultant de Bismart, ha expuesto algunos ejemplos internacionales de aplicación de la inteligencia artificial a la gestión clínica. De acuerdo con un estudio estadounidense, ha dicho, donde más se ha desarrollado la inteligencia artificial es en el diagnóstico por imagen, la Genética y el electrodiagnóstico, mientras que el cáncer y el sistema nervioso son las áreas que más se han tratado.

“El sistema sanitario español es de los que tiene más datos del mundo. Nadie está aprovechando este manantial de datos”, ha señalado el especialista, según el cual la inteligencia artificial puede corregir los datos de prácticas médicas inadecuadas. Como ejemplo, ha puesto el modelo predictivo desarrollado por una aseguradora para determinar qué neonatos debían recibir un antibiótico que evitara la sepsis que se estaba administrando a todos. El modelo reveló que solo la mitad lo necesitaban, ofreciendo una información que evitó tratamientos innecesarios y supuso un importante ahorro.

“El futuro es una sanidad que se intercale con mecanismos de inteligencia artificial”, ha subrayado Picas, para quien la inteligencia artificial se usa y puede usarse para:

  1. Soporte de la práctica clínica.
  2. Ayuda al diagnóstico.
  3. Gestión del tratamiento farmacológico.
  4. Telemedicina, sobre todo en zonas con difícil acceso a la asistencia.
  5. Empoderamiento de los pacientes.
  6. Alineación mente-máquina, en lesionados medulares, por ejemplo.
  7. Medicina de precisión.