Las promesas de big data e inteligencia artificial en sanidad

Imagen: ChadoNihi / pixabay
Los pasados días 27 y 28 de noviembre, el III Congreso de eSalud, celebrado en el Hospital de La Princesa de Madrid, nos permitió recabar información y entender algunas de las experiencias prácticas que se están llevando a cabo en el entorno sanitario español relacionadas con las tecnologías de big data e inteligencia artificial, en las que se centró el encuentro. Debo confesar públicamente que siempre he mirado de reojo estos dos ámbitos de actuación en la transformación digital de la sanidad. Y no porque me parezca que carece de sentido su aplicación; todo lo contrario. Es evidente su utilidad. Esa cierta desconfianza viene de que se han convertido en la “nueva moda” en los eventos del sector, y han sustituido en el discurso a múltiples tecnologías que, con utilidad avalada en sucesivos pilotos, no han conseguido trasladar sus beneficios a las implantaciones a escala. Y es que la sanidad digital tiene, entre otros, este problema. Está más dedicada a promocionar “la siguiente gran cosa” que a hacer una realidad generalizada de tecnologías que, con más de una década de antigüedad, distan de haberse implantado masivamente. Y dicho esto, no hay duda del interés de varias de las iniciativas que se mostraron en el congreso en torno a big data, como el Informe EHON sobre esta tecnología en gestión sanitaria, impulsado por el consejo de colegios de farmacéuticos de España. De él destaco un hecho no por conocido menos relevante: el principal obstáculo para poner en marcha proyectos de big data en el ámbito sanitario es la fragmentación de los datos. Nuestro sistema sanitario, con 18 consejerías de sanidad de escasa interrelación, y con sus propios problemas internos de interoperabilidad, dista de ser un campo propicio para la implantación de estos proyectos. A ello se suma una no escasa incertidumbre regulatoria cuando se abordan datos relativos a la privacidad de los pacientes a los que afecta el RGPD En el evento también pudimos conocer los avances del Hospital Universitario La Fe de Valencia, con la creación de un cuadro de mando de diabetes para todo el departamento, que está consiguiendo resultados en la mejora del control de la enfermedad de los pacientes a base de revisar de forma sistemática la actuación de los profesionales sanitarios. Y un interesante proyecto de Indra dedicado al estudio de datos de salud para prevención del ictus. Respecto a la inteligencia artificial, se está desarrollando un campo de aplicación inmediata y realmente prometedor en el diagnóstico por imagen, donde está llegando allí donde los seres humanos no pueden hacerlo. Sirva de ejemplo el campo de estudio del fondo del ojo para el diagnóstico, con el uso de redes neuronales que cada vez sobrepasan a los médicos en sus ratios de diagnóstico en distintas patologías, según explicó el doctor Ignacio Hernández Medrano en su intervención. También nos impactaba recientemente la noticia de cómo la inteligencia artificial es capaz de distinguir el género de una persona a partir de la fotografía de su retina, algo que los oculistas no son capaces de hacer. En este campo se dio a conocer otro proyecto del departamento de cardiología del Hospital de La Princesa que parece muy prometedor. El objetivo es identificar marcadores ocultos en electrocardiogramas de personas sanas, asociados a la aparición posterior de fibrilación auricular. Para ello se están estudiando hasta 444 parámetros de su base documental de más de 250 mil electrocardiogramas. Pero, más allá de esta aplicación de la inteligencia artificial al campo del diagnóstico por imagen o datos biométricos, los casos prácticos son escasos. Entre ellos, la empresa Savana, del mencionado doctor Hernández, continúa su apuesta por el estudio sistemático de las historias clínicas generadas por los profesionales en texto libre, un campo en el que recientemente veíamos que Amazon estaba desarrollando una iniciativa similar. La cruz del congreso la puso quizá la mesa dedicada a las Administraciones públicas. Las comunidades andaluza y catalana volvieron a poner en valor las iniciativas relacionadas con los procesos de certificación de aplicaciones de salud, a las que ya me referí en este blog. Pero, aparte de esto, poca más innovación se mostró en las intervenciones, mientras que destacaba el problema de unos presupuestos escasos en los departamentos de TI, que apenas dan para mantener o mejorar marginalmente los sistemas de información ya desplegados. Como conclusión, asistimos a la irrupción de estas nuevas tecnologías –big data e inteligencia artificial- en el ecosistema sanitario digital. Son muy prometedoras, como otras que las precedieron. Y, como ellas, se van a enfrentar a barreras importantes una vez que las pruebas de concepto demuestren su eficacia. Barreras como la carencia de unos procesos sanitarios integrados e informatizados, unos sistemas de información interoperables, una regulación un tanto anticuada y una falta de ambición real, con inversiones valientes, para transformar la sanidad más allá de los discursos de los políticos. Las mismas que encontraron sus predecesoras a la hora de convertirse en transformaciones a escala. Por Julio Jesús Sánchez García
Fuente: A un clic de las TIC