La inteligencia artificial no es el futuro, es nuestro AHORA

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Gloria González y Laia García. Adelphi Targis.

La inteligencia artificial no es el futuro, es nuestro AHORA

08/3/2021
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La inteligencia artificial (IA) como prioridad para las compañías farmacéuticas y del ámbito de la salud, no sólo porque está marcando la evolución del sector, sino porque ofrece formas innovadoras de mejorar el valor de marca.

La necesidad de soluciones innovadoras y coste efectivas basadas en inteligencia artificial (IA) es cada vez más evidente, la prueba más fehaciente de ello está siendo su rápida tasa de desarrollo: Se estima que la inversión en IA, en el ámbito de la asistencia sanitaria, crezca de los 2.100 millones de dólares de 2018 a 36.100 millones de dólares en 2025.

A pesar del alto potencial de la IA, datos del 2018 (publicados en el eHealth Trend Barometer) ponen de manifiesto que sólo el 16% de los centros sanitarios europeos utilizaban herramientas de IA debido a múltiples barreras que dificultan su uso generalizado. Estas barreras pueden ser diversas en función del país, pero pueden ir desde la privacidad de los datos, hasta la falta de aprobación legal de estas aplicaciones.

Concretamente, en España, se mencionaba:

• La falta de confianza del colectivo médico.

• La falta de datos de alta calidad que validen el entreno/aprendizaje de este tipo herramientas.

Figura: Retos en IA y eSalud por región


Fuente: © HIMSS Analytics | eHealth TRENDBAROMETER May 2018

Actualmente, España, pese a no estar en los primeros puestos, es uno de los países que más esfuerzos está llevando a cabo para incrementar la cantidad de aplicaciones asistidas por IA en las organizaciones sanitarias.

Según el Mapa de capacidades de tecnologías en IA elaborado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, herramienta que localiza las entidades que desarrollan, investigan, utilizan o prestan servicios con tecnologías de la IA, identifica, un total de 235 entidades que desarrollan IA, 187 de las cuales proceden del sector sanitario.

Ejemplos de éxitos basados en IA hay muchos. Cada proyecto es de una índole diferente, pero todos tienen en común que han logrado mejorar la medicina gracias a la aplicación de la IA, lo que sólo hace que demostrar la versatilidad de esta herramienta en el ámbito médico/sanitario.

Sirva de muestra:

La necesidad de soluciones basadas en IA seguirá en aumento motivada, en gran medida, por el reto al que se enfrentan los sistemas sanitarios de todo el mundo donde la demanda asistencial será cada vez mayor; mayor población, más envejecida y con alta prevalencia de enfermedades crónicas, conjugado con el incremento del coste de las nuevas opciones terapéuticas y las restricciones presupuestarias.

Las soluciones basadas en eSalud y en concreto en IA tienen el potencial de contribuir positivamente a la sostenibilidad del sistema sanitario al mejorar la eficiencia, los procesos asistenciales… reduciendo el gasto y mejorando la atención a pacientes y las decisiones clínicas.

De forma general, éstas son las principales aplicaciones de IA en el sector farmacéutico:

Los organismos reguladores, pagadores y prescriptores enfrentarán el reto de hacer frente al cambio inminente que supone la IA y deberían aliarse en trabajar con empresas especializadas que les ayuden a llevar a cabo estas nuevas soluciones. 

En Adelphi Targis reconocemos y analizamos las oportunidades existentes y desarrollamos estrategias para abordarlas:

- Crear y/o adaptar métodos de evaluación adecuados para estas nuevas soluciones basadas en IA: Analizando modelos de coste-eficacia y coste-utilidad.

- Trabajar en modelos de financiación y reembolso adecuados.

- Planificar estrategias de comunicación centradas en la mejora de los resultados en salud y la calidad de vida de los pacientes, mejorando a la vez la eficiencia del colectivo médico. 

- Formar en nuevas soluciones, sus ventajas y seguridad. Garantizando así la formación de los colectivos implicados: profesionales sanitarios, gestores, pacientes….

- Planificar transiciones y/o convivencia entre los sistemas tradicionales y la sanidad electrónica.

- Construir RWE y validación clínica: Desarrollando estudios de RWE para validar los algoritmos de aprendizaje y el rendimiento clínico.

Dado el amplio abanico de posibilidades que nos ofrece la IA y de lo interesante y disruptivo de este tipo de soluciones, es esencial trabajar proyectos holísticos que aúnen los requerimientos técnicos y regulatorios y que tengan en cuenta las implicaciones que conllevará para el colectivo médico y para los pacientes la implantación de estas tecnologías.

La comprensión de todo el proceso como algo integral y la identificación de las principales partes interesadas, determinando su nivel de influencia en el proceso de toma de decisiones y financiación, son la base para que estas soluciones se implementen con éxito en entornos asistenciales reales.

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