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.
Fuente: A un
clic de las TIC
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